ChaoZhang
개요
DZ London Session Breakout Strategy는 런던 거래 시간대의 돌파구를 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 이 전략의 주요 아이디어는 런던 거래 시간대의 돌파구를 포착하는 것이며, 가격이 이전 최고점이나 낮은 곳을 돌파했는지 판단하여 거래 결정을 내린다. 전략은 현재 시간이 지정된 런던 거래 시간대 안에 있는지 확인하고, 가격이 현재 거래일, 주기 또는 주간 최고 가격 또는 최저 가격을 돌파했는지 판단한다.
전략 원칙
DZ London Session Breakout Strategy의 핵심 원칙은 런던 거래 시간에 기반한 브레이크 트레이딩이다. 런던은 세계 최대 외환 거래 센터 중 하나로서 거래량이 크고 시장의 변동성이 높다. 전략은 런던 거래 시간의 시작과 종료 시간을 설정하여 현재 시간이 그 기간 내에 있는지 판단한다.
전략적 이점
- 런던 거래 시간: 런던은 세계에서 가장 큰 외환 거래 센터 중 하나이며 거래량이 크고 시장의 변동성이 높습니다. 이 시간 동안 거래하면 더 많은 거래 기회를 잡을 수 있습니다.
- 다중 시간 프레임 분석: 전략 통합은 현재 거래일, 주기 및 주간 최고 가격과 최저 가격을 고려하여 더 정확한 거래 결정을 내리는 데 도움이되는 더 포괄적인 시장 정보를 제공합니다.
- 브레이크 거래: 전략은 시장의 강력한 추세를 포착할 수 있는 핵심 가격대를 돌파하는 가격에 기반한 거래이다. 잠재적인 수익의 여지가 크다.
- 새로운 하위/하위 확인: 전략은 새로운 하위/높이점이 발생했는지 여부를 판단하여 트렌드의 유효성을 확인하고, 가짜 돌파의 위험을 낮춘다.
전략적 위험
- 런던 거래 시간 동안의 변동성 위험: 런던 거래 시간 동안 거래량이 많지만 동시에 높은 변동성 위험과 함께합니다. 시장이 급격하게 변동하여 거래 위험이 증가 할 수 있습니다.
- 가짜 브레이크 위험: 전략은 가격의 중요한 가격을 깨는 것을 기반으로 거래하지만 때로는 가짜 브레이크가 발생할 수 있습니다. 즉, 가격이 짧은 돌파구를 통과한 후 빠르게 철회되어 거래 손실이 발생합니다.
- 매개 변수 설정 위험: 전략의 성능은 매개 변수 설정에 의해 영향을 받습니다. 예를 들어 런던 거래 시기의 시작 및 종료 시간. 매개 변수가 잘못 설정되면 거래 기회가 놓쳐지거나 더 많은 거래 소음이 발생할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 더 많은 필터링 조건을 도입합니다. 가짜 돌파의 위험을 줄이기 위해, 돌파의 유효성을 확인하기 위해 거래량, 변동률과 같은 지표와 같은 더 많은 필터링 조건을 도입 할 수 있습니다.
- 동적 조정 파라미터: 시장 상황의 변화에 따라 동적으로 조정할 수 있는 전략의 파라미터, 예를 들어 런던 거래 시간대의 종료 시간, 다른 시장 환경에 적응하기 위해.
- 다른 기술 지표와 결합: 다른 기술 지표, 예를 들어 이동 평균, 흔들림 지표와 같은 다른 기술 지표가 뚫림 전략과 결합하여 거래 신호 확인을 더 많이 제공하고 거래의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
- 리스크 관리를 포함: 잠재적인 거래 위험을 제어하기 위해 전략에 적절한 리스크 관리 조치를 포함하십시오.
요약하다
DZ London Session Breakout Strategy는 런던 거래 시간대의 돌파구를 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 런던 거래 시간대의 높은 거래량과 변동성을 활용하여 가격이 핵심 가격을 돌파했는지 여부를 판단하여 잠재적인 거래 기회를 포착한다. 전략은 여러 시간 프레임의 최고 가격과 최저 가격을 종합적으로 고려하고, 새로운 높고 낮은 것을 확인하여 가짜 돌파구를 통과한다. 이 전략은 장점이 있지만, 동시에 런던 거래 시간대의 높은 변동성, 가짜 돌파구 및 매개 변수 설정과 같은 위험에 직면해 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-05-14 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("DZ Strategy ICT", overlay=true)
// Input parameters
london_open_hour = input(13, "London Open Hour")
london_open_minute = input(30, "London Open Minute")
london_close_hour = input(16, "London Close Hour")
// Get current datetime
hour = hour(time)
minute = minute(time)
// Get session high, daily high, and weekly high
sessionHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
dailyHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
weeklyHigh = request.security(syminfo.tickerid, "W", high)
// Condition for being in the specified time range
inLondonTimeRange = (hour >= london_open_hour and hour < london_close_hour) or (hour == london_close_hour and minute == 0)
// Check for breakout above session, daily, or weekly high
breakoutAboveSessionHigh = high > sessionHigh
breakoutAboveDailyHigh = high > dailyHigh
breakoutAboveWeeklyHigh = high > weeklyHigh
// Check for breakout below session, daily, or weekly high
breakoutBelowSessionHigh = low < sessionHigh
breakoutBelowDailyHigh = low < dailyHigh
breakoutBelowWeeklyHigh = low < weeklyHigh
// Check for new lower low or higher high on 1-minute chart
newLowerLow = ta.lowest(low, 10)[1] > low
newHigherHigh = ta.highest(high, 10)[1] < high
// Set entry point based on imbalance
imbalanceLevel = low[1] // Placeholder for imbalance level, adjust this as needed
// Entry conditions for short position
if (inLondonTimeRange and (breakoutAboveSessionHigh or breakoutAboveDailyHigh or breakoutAboveWeeklyHigh) and newLowerLow)
strategy.entry("Short Entry", strategy.short)
// Entry conditions for long position
if (inLondonTimeRange and (breakoutBelowSessionHigh or breakoutBelowDailyHigh or breakoutBelowWeeklyHigh) and newHigherHigh)
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)