ChaoZhang
개요
이 글은 4시간 시간 프레임에 기반한 포식형 거래 전략을 소개한다. 이 전략은 동적 정지와 고정점 수 중지 손실 메커니즘을 결합한다. 이 전략은 포식형의 강력한 가격 행동 신호를 사용하여 잠재적인 트렌드 반전을 식별하고 동적 수익 목표와 고정된 중지 손실을 설정하여 위험을 관리하고 수익을 최적화한다. 이 전략은 주식, 외환 및 암호화폐를 포함한 다양한 금융 시장에 적용된다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은 4시간 차트에서 승부와 하락의 삼킬 형태를 식별하는 것이다. 삼킬 형태는 두 개의 라인으로 구성된 가격 패턴으로, 두 번째 라인에 있는 엔티티가 전 라인에 있는 엔티티를 완전히 “삼킬” 것이다. 이러한 형태는 일반적으로 잠재적인 트렌드 반전 신호로 간주된다.
이 전략은 다음과 같이 작동합니다.
보금자리 흡수 형태: 현재 폐쇄 가격이 이전 라인의 개시 가격보다 높고 현재 개시 가격이 이전 라인의 폐쇄 가격보다 낮을 때 보금자리 흡수 형태가 형성된다. 이 때, 전략은 다자리 포지션을 개설한다.
하향 흡수 형태: 현재 폐장 가격이 이전 한 줄의 개시 가격보다 낮고 현재 개시 가격이 이전 한 줄의 폐장 가격보다 높을 때 하향 흡수 형태가 형성된다. 이 때, 전략은 공명 입장을 열어진다.
동적 정지: 전략은 삼킨 선의 개체 크기를 조정 가능한 배수로 곱하여 수익 목표를 설정합니다. 이 방법은 시장의 변동적 동력에 따라 수익 목표를 조정할 수 있습니다.
고정 점수 스톱 로즈: 전략은 고정 점수를 사용하여 스톱 로즈를 설정합니다. 이것은 거래당 최대 손실을 제한하는 데 도움이됩니다.
포지션 규모: 전략은 기본으로 계좌의 10%의 이자율을 거래당 포지션 크기로 사용하며, 이는 효과적인 자금 관리를 실현하는 데 도움이 됩니다.
전략적 이점
신뢰할 수 있는 입구 신호: 삼키기 형태는 일반적으로 비교적 신뢰할 수 있는 트렌드 반전 신호를 제공할 수 있는 널리 인정되는 가격 행동 패턴입니다. 4 시간 시간 프레임에서 이러한 형태를 사용하면 더 작은 시간 프레임에서 잡음을 필터링 할 수 있습니다.
동적 중지 메커니즘 (Dynamic Stop Mechanism): 삼킨 줄의 개체 크기를 사용하여 수익 목표를 설정하여, 전략은 현재 시장의 변동성에 따라 자동으로 목표를 조정할 수 있습니다. 이 방법은 변동성이 높을 때 더 큰 수익을 얻을 수 있으며, 변동성이 낮을 때 이미 수익을 보호합니다.
위험 관리: 고정 점수 스톱 손실 메커니즘은 거래 당 명확한 위험 제한을 제공하여 큰 손실을 방지하는 데 도움이됩니다.
적응력: 전략은 다양한 금융 시장과 거래 품종에 적용할 수 있으며, 광범위한 적용이 가능합니다.
간단하고 효과적: 전략적 논리는 비교적 간단하고, 이해하기 쉽고, 실행하기 쉽지만, 중요한 시장 전환점을 포착할 수 있다.
맞춤형: 전략은 스톱 스톱 배수 및 스톱 스로스 포인트와 같은 여러 가지 조정 가능한 매개 변수를 제공하여 거래자가 자신의 위험 선호도 및 거래 스타일에 따라 최적화 할 수 있습니다.
전략적 위험
가짜 돌파 위험: 포식 형태는 때때로, 특히 수평 시장이나 높은 변동성 환경에서 가짜 신호를 생성할 수 있다. 이것은 불필요한 거래와 잠재적인 손실을 초래할 수 있다.
과도한 거래: 특정 시장 조건에서 전략은 과도한 거래 신호를 생성하여 거래 비용을 증가시키고 과도한 거래로 이어질 수 있습니다.
슬라이드 포인트 위험: 급변하는 시장에서 실제 입출금과 출구 가격이 예상과는 차이가 있을 수 있으며, 전략의 전반적인 성과에 영향을 미칠 수 있다.
고정 스톱의 한계: 고정 점수 스톱은 명확한 위험 관리를 제공하지만, 모든 시장 조건에 적합하지 않을 수 있습니다. 특히 변동성이 급격하게 변하는 기간 동안.
단일 지표에 의존: 전략은 주로 포식 형태의 단일 지표에 의존하며, 다른 중요한 시장 정보와 지표를 무시할 수 있다.
변수 감수성: 전략의 성능은 스톱 곱하기 수와 스톱로스 포인트 수와 같은 변수의 설정에 매우 민감할 수 있으며, 신중하게 최적화 및 재검토가 필요합니다.
전략 최적화 방향
추가적인 필터링 조건을 도입합니다. 다른 기술적 인 지표와 결합하는 것을 고려할 수 있습니다. 트렌드 지표 (예를 들어 이동 평균) 또는 운동 지표 (예를 들어 상대적으로 약한 지수 RSI) 는 포식 형태의 유효성을 확인하고 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
다이내믹 스톱 메커니즘: ATR (Average True Range) 지표를 사용하여 다이내믹 스톱을 설정하여 스톱을 현재의 시장의 변동성에 더 잘 적응시킬 수 있습니다.
시간 필터: 시간 필터를 추가하여 시장의 변동성이 낮은 시간 (아시아 상장과 같은) 에 포지션을 열지 않도록 할 수 있으며, 이로 인해 가짜 돌파의 위험을 줄일 수 있습니다.
시장 상태 식별: 현재 시장이 트렌드 시장인지 흔들리는 시장인지 식별하고 그에 따라 전략 매개 변수를 조정하거나 거래를 중지하는 알고리즘을 도입합니다.
포지션 관리 최적화: 더 복잡한 포지션 관리 전략을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 계정 잔액, 현재 변동성 또는 승률 동성에 따라 포지션 크기를 조정할 수 있습니다.
다중 시간 프레임 분석: 더 긴 시간 프레임과 더 짧은 시간 프레임을 결합하여 트렌드 및 입시점을 확인하고 전략의 안정성을 향상시킵니다.
기계학습 최적화: 기계학습 알고리즘을 사용하여 전략 파라미터를 최적화하거나 포식 형태의 성공률을 예측한다.
연관성 분석: 여러 거래 품종에서 동시에 전략을 실행할 때, 품종 간의 연관성을 고려하여 위험을 더 잘 분산하십시오.
요약하다
4시간 시간 프레임에 대한 삼림 형태 거래 전략은 동적 스톱과 고정 점수 스톱을 결합하여 거래자에게 간단하고 효과적인 시장 참여 방법을 제공합니다. 이 전략은 삼림 형태라는 고전적인 가격 행동 패턴을 사용하여 잠재적인 추세 반전을 식별하고 동적 스톱 메커니즘을 통해 시장의 변동성에 대한 변화에 적응합니다. 고정 점수 스톱은 각 거래에 대한 명확한 위험 관리를 제공합니다.
전략은 신뢰할 수 있는 입문 신호, 동적 정지 및 명확한 위험 관리와 같은 여러 장점이 있지만, 가짜 돌파구 및 단일 지표에 과도하게 의존하는 것과 같은 잠재적인 위험도 있습니다. 전략의 안정성과 성능을 더욱 향상시키기 위해 추가 필터링 조건을 도입하고, 동적 정지를 달성하고, 다중 시간 프레임 분석과 같은 최적화 방향을 고려 할 수 있습니다.
전체적으로, 이 전략은 거래자에게 개인 거래 스타일과 위험 선호도에 따라 추가적으로 사용자 정의 및 최적화를 할 수있는 좋은 출발점을 제공합니다. 신중한 매개 변수 조정, 충분한 피드백 및 실내 검증으로, 이 전략은 신뢰할 수있는 거래 시스템의 중요한 구성 요소가 될 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나, 거래자는 항상 시장의 예측 불가능성을 염두에 두어야하며, 다른 분석 방법과 위험 관리 기술과 결합하여이 전략을 보완해야합니다.
/*backtest
start: 2023-07-20 00:00:00
end: 2024-07-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("4H Engulfing Candle Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Input variables
tpMultiplier = input.float(1.0, "Take Profit Multiplier", step=0.1)
slTicks = input.int(100, "Stop Loss Ticks") // Number of ticks for SL
// Calculate body size for bullish and bearish engulfing candles on 4H timeframe
bullishBodySize = close - open
bearishBodySize = open - close
// Determine engulfing conditions on 4H timeframe
bullishEngulfing = close > open[1] and open < close[1] and open <= open[1] and close >= close[1]
bearishEngulfing = close < open[1] and open > close[1] and open >= open[1] and close <= close[1]
// Entry and exit levels
var float entryPrice = na
var float tpPrice = na
var float slPrice = na
if bullishEngulfing
entryPrice := close
tpPrice := close + bullishBodySize * tpMultiplier
slPrice := entryPrice - slTicks * syminfo.mintick // Calculate SL price based on ticks and tick size
// Execute strategy orders for bullish engulfing
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL", "Buy", limit=tpPrice, stop=slPrice)
if bearishEngulfing
entryPrice := close
tpPrice := close - bearishBodySize * tpMultiplier
slPrice := entryPrice + slTicks * syminfo.mintick // Calculate SL price based on ticks and tick size
// Execute strategy orders for bearish engulfing
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL", "Sell", limit=tpPrice, stop=slPrice)
// Plot entry, take profit and stop loss levels
plot(entryPrice, color=color.new(color.green, 0), style=plot.style_stepline, title="Entry Price")
plot(tpPrice, color=color.new(color.green, 0), style=plot.style_stepline, title="Take Profit")
plot(slPrice, color=color.new(color.red, 0), style=plot.style_stepline, title="Stop Loss")