ChaoZhang
개요
이 전략은 오픈 마켓 노출 (Open Market Exposure, OME) 을 기반으로 한 정량 거래 시스템으로, 누적된 OME 값을 계산하여 시장 움직임을 판단하고, 샤프 비율과 같은 위험 제어 지표와 결합하여 거래 결정을 내립니다. 이 전략은 다이내믹한 스톱 손실 메커니즘을 채택하여 수익을 보장하면서 위험을 효과적으로 제어합니다. 이 전략은 시장 개시 후의 가격 변화의 전체 움직임에 대한 영향을 주로 고려하며, 과학적인 방법을 통해 시장 감정 및 추세의 변화를 판단합니다.
전략 원칙
전략의 핵심은 오픈 마켓 노출도를 계산하여 시장의 움직임을 측정하는 것이다. OME는 현재 종결 가격과 이전 거래일 개시 가격의 차이는 이전 개시 가격에 대한 비율로 계산한다. 전략은 누적된 OME 마이너스를 거래 신호로 설정하고, 누적된 OME가 설정된 마이너스를 초과할 때 더 많이 진출하고, 마이너스 마이너스를 때 평점보다 낮다.
전략적 이점
- 시장의 민감성: OME 지표를 통해 시장 오픈 후의 트렌드 변화를 빠르게 포착할 수 있습니다.
- 리스크 제어 개량: 샤프 비율과 스톱 스톱 메커니즘을 결합하여 다단계 리스크 제어 시스템을 형성
- 적응성: 전략의 매개 변수는 시장 상황에 따라 조정할 수 있습니다.
- 계산 논리가 명확하다: 지표 계산은 간단하고 직관적이며 이해하기 쉽고 실행이 가능합니다.
- 자금 효율성: 동적 포지션 관리를 통해 자금 사용 효율성을 높인다.
전략적 위험
- 시장 변동 위험: 높은 변동성 시장에서 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 슬라이드 위험: 자주 거래하는 것은 높은 슬라이드 비용을 초래할 수 있습니다.
- 변수 민감성: 정책 효과는 변수 설정에 민감하다
- 추세 의존성: 불안정한 시장에서 부진할 수 있다
- 회수 위험: 큰 트렌드 전환점이 더 큰 회수를 초래할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 변동율 필터를 도입: ATR 또는 브린 밴드와 같은 지표들을 필터링하여 시장의 변동성을 증가시킨다.
- 정지 손실을 최적화: 동적 정지 손실을 사용하는 것이 고정된 비율을 대체할 수 있습니다.
- 시장 환경 판단을 높이기: 트렌드 강도 지표를 도입하여 거래를 최적화 할 때
- 포지션 관리를 개선: 샤프 비율에 따라 포지션 비율을 동적으로 조정
- 더 나은 재무관리 규칙을 설계하기 위한 재무관리에 참여
요약하다
오픈 마켓 노출도 동적 조치 전략은 기술 분석과 위험 관리를 결합한 완전한 거래 시스템이다. OME 지표의 혁신적인 응용을 통해 시장 추세를 효과적으로 파악한다. 전략은 전체적으로 합리적으로 설계되어 있으며, 강력한 실용성과 확장성을 가지고 있다. 지속적인 최적화와 개선으로 전략은 실제 거래에서 더 나은 성과를 낼 것으로 보인다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Open Market Exposure (OME) Strategy", overlay=true)
// Input parameters
length = input(14, title="Length for Variance")
sharpe_length = input(30, title="Length for Sharpe Ratio")
threshold = input(0.01, title="Cumulative OME Threshold") // Define a threshold for entry
take_profit = input(0.02, title="Take Profit (%)") // Define a take profit percentage
stop_loss = input(0.01, title="Stop Loss (%)") // Define a stop loss percentage
// Calculate Daily Returns
daily_return = (close - close[1]) / close[1]
// Open Market Exposure (OME) calculation
ome = (close - open[1]) / open[1]
// Cumulative OME
var float cum_ome = na
if na(cum_ome)
cum_ome := 0.0
if (dayofweek != dayofweek[1]) // Reset cumulative OME daily
cum_ome := 0.0
cum_ome := cum_ome + ome
// Performance Metrics Calculation (Sharpe Ratio)
mean_return = ta.sma(cum_ome, sharpe_length)
std_dev = ta.stdev(cum_ome, sharpe_length)
sharpe_ratio = na(cum_ome) or (std_dev == 0) ? na : mean_return / std_dev
// Entry Condition: Buy when Cumulative OME crosses above the threshold
if (cum_ome > threshold)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Exit Condition: Sell when Cumulative OME crosses below the threshold
if (cum_ome < -threshold)
strategy.close("Long")
// Take Profit and Stop Loss
if (strategy.position_size > 0)
// Calculate target and stop levels
target_price = close * (1 + take_profit)
stop_price = close * (1 - stop_loss)
// Place limit and stop orders
strategy.exit("Take Profit", "Long", limit=target_price)
strategy.exit("Stop Loss", "Long", stop=stop_price)