ChaoZhang
개요
이 전략은 1시간, 2시간, 3시간, 4시간 시간 프레임의 비트코인 (BTC), 비엔나 (BNB) 및 이더리움 (ETH) 에 초점을 맞추고 있다. 이 전략은 단기간의 가격 회수를 활용하여 보다 광범위한 트렌드에서 이익을 얻으려는 것이다. 트렌드에서 회수를 식별하고, 폭락 모드 및 초과 판매 조건과 같은 확인 신호를 사용하여, 거래자는 정의된 위험과 수익 목표 아래로 포지션에 진입할 수 있다.
전략 원칙
이 전략은 시장의 추세와 잠재적 인 회수 기회를 잡기 위해 두 개의 간단한 이동 평균 ((SMA) 를 사용합니다. 더 긴 기간의 SMA ((ma1) 는 추세 확인 지표로, 더 짧은 기간의 SMA ((ma2) 는 가격의 주요 추세에서 벗어난 경우를 식별하기 위해 사용됩니다. 가격이 ma1보다 높으면 상승 추세를 나타냅니다. 전략은 가격의 회수를 찾는 것입니다.
전략적 이점
- 다중 시간 프레임 분석: 이 전략은 1시간, 2시간, 3시간, 4시간 시간 프레임에서 작동하며, 더 포괄적인 시장 전망과 잠재적인 거래 기회를 제공합니다.
- 트렌드 추적: 트렌드 확인 지표로 더 긴 주기의 SMA를 사용하여 이 전략은 다양한 시장 추세에 적응할 수 있으며, 추세에서 진입 기회를 찾을 수 있다.
- 회수 거래: 이 전략은 상승 추세에서 가격 회수를 찾아 더 나은 가격으로 진입하는 동시에 역전 거래의 위험을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
- 위험 관리: 이 전략은 잠재적인 하향 위험을 제한하고 거래 자금을 보호하기 위해 손해 방지 장치와 포지션 규모 통제를 포함합니다.
- 변수 최적화: 이동 평균 길이, 스톱 손실 비율과 같은 전략 변수는 시장 상황과 개인 선호도에 따라 최적화 할 수 있으며, 유연성을 제공합니다.
전략적 위험
- 파라미터 민감성: 이 전략의 성과는 이동 평균 길이와 회수 필터와 같은 선택된 파라미터에 어느 정도 의존한다. 파라미터의 선택은 신중한 재측량과 최적화를 필요로 한다.
- 시장 소음: 단기 가격 변동으로 인해 잘못된 신호가 발생하여 불필요한 거래가 발생하고 비용이 증가할 수 있습니다.
- 트렌드 반전: 시장의 트렌드가 갑자기 반전될 때, 이 전략은 잠재적인 손실에 직면할 수 있습니다. 특히 스톱로스 포지션이 촉발되기 전에 말이죠.
- 슬라이프 포인트 및 거래 비용: 자주 거래하면 전략의 전반적인 성과에 영향을 미치는 높은 슬라이프 포인트 및 거래 비용이 발생할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 동적 스톱: 시장의 변동성이나 가격 행동에 따라 스톱 수준을 조정하여 다른 시장 상황에 더 잘 대응합니다.
- 다중 요소 확인: 상대적으로 약한 지수 ((RSI) 또는 무작위 진동기 ((Stochastic Oscillator) 와 같은 다른 기술 지표와 결합하여 트렌드 및 회전을 확인하고 신호 신뢰성을 향상시킵니다.
- 리스크 조정 포지션 규모: 현재 시장의 변동성이나 개인 리스크 선호도에 따라 거래당 포지션 규모를 조정합니다.
- 거래 시간 최적화: 다른 시간대의 가격 행동과 변동성을 분석하여 전략의 성능을 향상시키기 위해 최적의 거래 시간을 선택합니다.
- 시장 정서 분석에 참여: 공포 탐욕 지수와 같은 시장 정서 지표와 결합하여 시장 분위기와 잠재적인 전환점을 더 잘 파악합니다.
요약하다
이 다중 시간 프레임 비트 코인, 비엔나 및 이더리움 거래 회수 전략은 트렌드에서 단기 회수 기회를 포착하는 구조화된 방법을 제공합니다. 이 전략은 트렌드 추적 및 회수 거래의 원칙을 결합하고 적절한 위험 관리 조치를 적용함으로써 잠재적인 거래 기회를 최적화하는 것을 목표로합니다. 그러나 전략의 성과는 매개 변수 선택과 시장 상황에 따라 달라지며 지속적인 모니터링과 최적화가 필요합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-04-23 00:00:00
end: 2024-04-28 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/
// © GOLU_PARDHAAN
//@version=5
strategy("Pullback stretegy", overlay=true,initial_capital = 1000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity,default_qty_value = 100)
//input
ma_lenth1=input.int(200,'MA lenth 1',step=10,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
ma_lenth2=input.int(13,'MA lenth 2',step=1,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
sl=input.float(title = "stop loss%",defval=0.07,step=0.1,group = 'moving avrege pprameter')
too_deep=input.float(title = 'Too deep(%)',defval = 0.27,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
too_thin=input.float(title = 'Too thin(%)',defval = 0.03,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
//claulation
ma1=ta.sma(close,ma_lenth1)
ma2=ta.sma(close,ma_lenth2)
too_deep2= (ma2/ma1-1)<too_deep
too_thin2= (ma2/ma1-1)>too_thin
//entry and colose Conditionq
var float buy_price=0
buy_condition=(close>ma1)and(close<ma2)and strategy.position_size==0 and too_deep2 and too_thin2
close_condition1=(close>ma2)and strategy.position_size>0 and (close<low[1])
stop_distance=strategy.position_size>0? ((buy_price-close)/close): na
close_condition2=strategy.position_size>0 and stop_distance>sl
stop_price= strategy.position_size>0?buy_price-(buy_price*sl): na
//entry and close order
if buy_condition
strategy.entry('Long',strategy.long)
if buy_condition[1]
buy_price:=open
if close_condition1 or close_condition2
strategy.close('Long' ,comment = "exite"+(close_condition2 ? "SL=ture":""))
buy_price :=na
plot(ma1,color = color.blue)
plot(ma2,color = color.orange)