ChaoZhang
개요
SMC 시장 고저점 돌파 전략은 고급 시장 개념 (SMC) 원칙에 기반한 정량 거래 전략이다. 이 전략은 상위 수준의 시간 프레임에서 중요한 거래 압력 영역 (명령 블록) 을 식별하고, 현재 시간 프레임에서 최적의 돌파점 입장을 찾는다. 이것은 SMC 원칙에 부합하며, 이러한 블록은 일반적으로 지지 또는 저항 지점으로 작용한다. 전략은 동시 트렌드 방향을 고려하고, 형태와 위험 수익률을 유도하여 입점 지점과 손실 비율을 최적화한다.
전략 원칙
- 고차원 시간 프레임 (예: 1시간 그래프) 에서 상승 추세와 하락 추세를 식별한다. 상승 추세는 종전 가격보다 높은 종전 가격으로 정의되며, 하락점은 전주기 최저 가격보다 높다. 하락 추세는 반대로 정의된다.
- 고위 수준의 시간 프레임에서 유도 형태를 찾습니다. 다중 머리 유도 형태는 상승 추세에서 전주기 최고점은 전주기 2주기 최고점과 전주기 3주기 최고점보다 높습니다. 空頭 유도 형태는 하락 추세에서 전주기 최저점은 전주기 2주기 최저점과 전주기 3주기 최저점보다 낮습니다.
- 고차원 시간 프레임에서 주문 블록을 식별한다. 다단계 인추전 형태에 따라, 이 주기에서 최고 가격과 최저 가격을 주문 블록의 상하 경계로 정의한다. 공허 인추전 형태는 그 반대이다.
- 현재 시간 프레임 (예: 15분 도표) 에서 최적의 입구점을 찾습니다. 다중 입구는 현재 종결 가격의 브레이크 주문 블록 아래로, 그리고 이전 주기의 종결 가격의 블록 안에 있습니다. 공허 입구는 종결 가격의 패크 주문 블록 위로입니다.
- 스톱로스 및 스톱을 설정한다. 스톱로스는 주문 블록의 경계로, 스톱은 설정된 리스크 리턴비비 (예: 1:1.5) 에 따라 계산된다.
전략적 이점
- SMC 원리에 기초하여, 상위 레벨 시간 프레임에서 주요 트렌드 및 핵심 지지 저항 지점을 포착하고, 하위 레벨 시간 프레임에서 시장 소음 방해를 피합니다.
- 유도 형태를 식별하는 것은 트렌드의 강도와 지속성을 판단하는 데 도움이 되며, 진입을 위한 더 많은 근거를 제공한다.
- 현재 시간 프레임에서 정확하게 침투하여 무효 신호와 철수 위험을 줄입니다.
- 유연한 리스크-보너스 비율 설정, 개인 리스크 취향에 따라 조정할 수 있습니다.
전략적 위험
- 이 전략은 시장의 흔들림이나 트렌드 반전의 초기에 약간의 철회 위험에 직면할 수 있습니다.
- 극단적인 상황에서는 (예: 급격히 하락하는 경우) 주문 블록이 무효화되어 너무 느슨한 중지 손실이 발생할 수 있습니다.
- 거래량과 같은 다른 중요한 지표들을 무시하고 가격 행동을 고려하는 것만으로도 편차가 있을 수 있다는 판단이다.
전략 최적화 방향
- 더 많은 고급 시간 프레임 (태양선, 주경선 등) 을 필터로 도입하여 장기적인 트렌드를 파악할 수 있도록 한다.
- 추세와 유도 형태를 식별할 때, 평선 시스템, 동력 지표 등과 결합하여 판단 정확도를 높일 수 있다.
- 주문 블록 경계에 대한 동적 최적화, 예를 들어 ATR ((평균 실제 파도) 또는 채널 폭을 고려하여 다른 시장 상태에 대응한다.
- 진입 후 ATR 또는 SAR를 추적하는 것과 같은 이동 스톱을 설정하여 포지션 리스크를 줄일 수 있다.
- 시장 정서 지표 (VIX와 같은) 또는 거시 경제 데이터를 고려하여 잠재적 인 트렌드 반전이나 블랙 스윙 사건을 식별하십시오.
요약하다
SMC 시장 고저점 돌파 전략은 SMC 원칙에 기반한 정량 거래 전략으로, 고위 수준의 시간 프레임에서 중요한 압력 영역을 식별하고, 현재 시간 프레임에서 최적의 돌파점 입장을 찾습니다. 이 전략은 트렌드 방향을 고려하고, 형태를 유도하고, 위험 수익률을 최적화하여 입점점과 손해율을 최적화합니다. 전략의 장점은 고위 수준의 시간 프레임에 기반한 노이즈 필터링, 트렌드를 정확하게 포착하고, 유연한 위험 관리 기능을 갖추고 있습니다.
전략 소스 코드
//@version=5
strategy("SMC Indian Market Strategy", overlay=true)
// Input Parameters
htf = input.timeframe("60", title="Higher Timeframe") // For Inducement & Order Block
riskRewardRatio = input.float(1.5, title="Risk:Reward Ratio", minval=0.1)
// Higher Timeframe Data
[htfOpen, htfHigh, htfLow, htfClose] = request.security(syminfo.tickerid, htf, [open, high, low, close])
// Trend Identification (HTF)
bool htfUptrend = htfClose > htfClose[1] and htfLow > htfLow[1] // Price action
bool htfDowntrend = htfClose < htfClose[1] and htfHigh < htfHigh[1]
// Inducement Identification (HTF)
bool htfInducementHigh = htfUptrend and high[1] > high[2] and high[1] > high[3]
bool htfInducementLow = htfDowntrend and low[1] < low[2] and low[1] < low[3]
float inducementLevel = htfInducementHigh ? high[1] : htfInducementLow ? low[1] : na
// Order Block Identification (HTF)
var float htfOBHigh = na // Highest high within the order block
var float htfOBLow = na // Lowest low within the order block
if htfInducementHigh
htfOBHigh := htfHigh
htfOBLow := htfLow
else if htfInducementLow
htfOBHigh := htfHigh
htfOBLow := htfLow
// Optimal Entry (Current Timeframe)
bool longEntry = htfUptrend and close > htfOBLow and close[1] < htfOBLow // Break of OB low
bool shortEntry = htfDowntrend and close < htfOBHigh and close[1] > htfOBHigh // Break of OB high
// Stop Loss and Take Profit
float longSL = htfOBLow
float longTP = close + (close - longSL) * riskRewardRatio
float shortSL = htfOBHigh
float shortTP = close - (shortSL - close) * riskRewardRatio
// Strategy Execution
if longEntry
strategy.entry("Long", strategy.long, stop=longSL, limit=longTP)
else if shortEntry
strategy.entry("Short", strategy.short, stop=shortSL, limit=shortTP)