이중 시간 프레임 추진 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-04-25 17:33:02
태그:SMA

전반적인 설명

이 전략은 듀얼 타임프레임 모멘텀 전략이다. 단순 이동 평균 (SMA) 을 사용하여 더 높은 시간 프레임에서 트렌드 방향을 결정하고 피보트 포인트 (PivotLow 및 PivotHigh) 를 사용하여 더 낮은 시간 프레임에서 반전 지점을 식별합니다. 더 높은 시간 프레임에서 상승 추세가 나타나고 더 낮은 시간 프레임에서 상승 회전 지점이 나타나면 긴 시간으로 들어가고, 더 높은 시간 프레임에서 하락 추세가 나타나고 더 낮은 시간 프레임에서 하락 회전 지점이 나타나면 짧은 시간으로 들어갑니다.

전략 원칙

이 전략의 주요 원리는 더 높은 시간 프레임의 트렌드 방향이 더 낮은 시간 프레임의 움직임에 영향을 미칠 것이라는 것입니다. 더 높은 시간 프레임이 상승 추세를 보이는 경우, 더 낮은 시간 프레임에서 인회하는 것이 구매 기회일 가능성이 높습니다. 더 높은 시간 프레임이 하락 추세를 보이는 경우, 더 낮은 시간 프레임에서 리바운드하는 것이 단축 기회일 가능성이 높습니다. 이 전략은 더 높은 시간 프레임의 트렌드 방향을 결정하기 위해 간단한 이동 평균 (SMA) 을 사용하고, 낮은 시간 프레임에서 반전 지점을 식별하기 위해 피보트 로우 및 피보트 하이 (PivotLow 및 PivotHigh) 를 사용합니다.

전략적 장점

더 높은 시간 프레임의 영향을 더 낮은 시간 프레임에 활용하는 이중 시간 프레임 분석은 성공적인 거래의 확률을 증가시킵니다.
트렌드 방향을 결정하기 위해 SMA를 사용하는 것은 비교적 신뢰할 수 있으며, 반전 지점을 캡처하기 위해 피보트 포인트를 사용하는 것은 비교적 정확합니다.
매개 변수는 조절이 가능하여 전략이 매우 적응력이 있습니다. 사용자는 자신의 필요에 따라 더 높은 및 낮은 시간 프레임, SMA 기간 및 피보트 포인트의 매개 변수를 조정할 수 있습니다.
이 논리는 명확하고 이해하기 쉽고 적용하기 쉽습니다.

전략 위험

트렌드 변화의 위험: 더 높은 시간 프레임의 트렌드가 갑자기 변경되면, 더 낮은 시간 프레임은 아직 반응하지 않았을 수 있습니다.
매개 변수 설정의 위험. 부적절한 매개 변수 설정은 나쁜 전략 성과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 너무 짧은 SMA 기간을 선택하는 것은 빈번한 거래로 이어질 수 있으며, 너무 긴 기간을 선택하는 것은 추세 판단에 차질을 초래할 수 있습니다.
극한 시장 조건의 위험: 극한 시장 조건 (비약 급격한 상승 또는 하락) 에서, 이 전략은 더 낮은 시간 프레임이 더 높은 시간 프레임의 추세를 따르지 않을 수 있기 때문에 실패할 수 있습니다.

전략 최적화 방향

트렌드 변화 검출을 추가합니다. 더 낮은 시간 프레임에서 거래를 더 빠르게 조정하기 위해 더 높은 시간 프레임의 트렌드가 변경되었는지 여부를 결정하기 위해 논리를 추가 할 수 있습니다.
매개 변수 선택 최적화 매개 변수 최적화 방법 (유전 알고리즘, 그리드 검색 등) 을 사용하여 최적의 매개 변수 조합을 찾을 수 있습니다.
리스크 통제를 추가합니다. 극단적인 시장 조건에서 손실을 줄이기 위해 리스크 제어 조치 (정지 손실, 위치 관리 등) 를 추가 할 수 있습니다.
다중 요인 융합: 다른 지표 또는 요인 (변동성, 부피 등) 을 전략의 안정성 향상을 위해 통합 할 수 있다고 간주 할 수 있습니다.

요약

이 이중 타임프레임 모멘텀 전략은 높은 시간 프레임과 낮은 시간 프레임 사이의 연결을 활용하여 높은 시간 프레임의 트렌드 방향을 결정하고 낮은 시간 프레임의 반전 지점을 캡처하여 트렌드 추적 및 반전 거래를 달성합니다. 전략은 명확한 논리와 명백한 장점을 가지고 있지만 또한 몇 가지 위험을 가지고 있습니다. 미래에 전략은 트렌드 변화 탐지, 매개 변수 최적화, 위험 제어 및 다중 요인 융합과 같은 측면에서 최적화되어 적응력과 탄력성을 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-04-19 00:00:00
end: 2024-04-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Riester

//@version=5
strategy("Dual Timeframe Momentum", overlay=true, precision=6, pyramiding=0, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25.0, commission_value=0.05)

n = input.int(20, "Moving Average Period", minval=1)
src = input.source(close, "Source")
high_tf = input.timeframe("240", "Resolution")
pivot_l = input.int(5, "Pivot Let Bars")
pivot_r = input.int(2, "Pivot Right Bars")

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// Calculations
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

// 1. Define low and high timeframe prices
low_src = src
high_src = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, src)

// 2. Use simple moving average to determine trend of higher timeframe (up or down)
high_tf_ma = ta.sma(high_src, n)
plot(high_tf_ma,  color=color.yellow)
high_tf_trend = high_tf_ma > high_tf_ma[1] ? 1 : -1

// 3. Use pivots to identify reversals on the low timeframe
low_tf_pl = ta.pivotlow(high_src, pivot_l, pivot_r)
plot(low_tf_pl, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.green, offset=-pivot_r)

low_tf_ph = ta.pivothigh(high_src, pivot_l, pivot_r)
plot(low_tf_ph, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.red, offset=-pivot_r)

bool long = low_tf_pl and high_tf_trend == 1
bool short = low_tf_ph and high_tf_trend == -1

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
// Plots
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

// this message is an alert that can be sent to a webhook, which allows for simple automation if you have a server that listens to alerts and trades programmatically.
enter_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Enter", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}'
exit_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Exit", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}'

if long
    strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, limit=open, alert_message=enter_long_alert)

if short
    strategy.close(id="Long", comment="Close Long", alert_message=exit_long_alert)