ChaoZhang
개요
이 전략은 평행선 트렌드 판단과 지지부진의 가짜 브레이크를 기반으로 한 거래 시스템이다. 이 전략은 50주기 및 200주기 간단한 이동 평균을 통해 시장 트렌드를 판단하고, 지지부진의 가짜 브레이크 형태와 결합하여 거래 신호를 생성하고, ATR (평균 실제 파도) 지표를 사용하여 동적으로 중지 손실 위치를 설정하고, 브레이크 포인트에서 수익을 얻는 목표를 설정한다. 이 전략은 시장의 트렌드 특성과 가격 운동 법칙을 최대한 활용하여 가짜 브레이크 이후의 반발 기회를 포착하여 수익을 얻는다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소들을 포함하고 있습니다.
- 추세 판단: 50주기 및 200주기 평균선의 위치 관계를 사용하여 시장 추세를 판단하고, 단기 평균선이 장기 평균선 위에 있을 때 상승 추세를 확인한다.
- 지지점 계산: 중심점 공식을 통해 지지점을 계산하고, 전주기의 최고 가격, 최저 가격 및 종결 가격의 중화 평균을 이용한다.
- 가짜 브레이크 확인: 상승 추세에서 일시적으로 지지대를 넘어 지지대를 넘어서서 닫히면, 다포 신호가 형성된다.
- 위험 관리: 14주기 ATR을 사용하여 동적 스톱 포지션을 계산하여 시장의 변동이 심해지면 스톱 포지션을 확장할 수 있습니다.
- 이윤 목표: 이윤 목표로 첫 10주기의 최고 가격을 계산하여 충분한 수익 공간을 보장한다.
전략적 이점
- 트렌드 따라가기: 전략은 유동선 시스템을 통해 주 트렌드 방향으로 거래하는 것을 보장하고, 승률을 높인다.
- 동적 위험 제어: ATR을 사용하여 다른 시장 환경에 적응하기 위해 스톱 포지션을 동적으로 조정합니다.
- 명확한 거래 신호: 지지부진의 가짜 돌파구 형태는 명확한 판단 기준을 가지고 있으며 주관적 판단을 줄인다.
- 합리적인 리스크/이익 비율: 역동적인 스톱 로즈와 역사적인 최고치를 기반으로 수익 목표를 설정하여 좋은 리스크/이익 비율을 보장합니다.
- 체계화 된 동작: 전략 논리가 명확하고, 프로그램으로 구현하고 재검토 검증하기 쉽다.
전략적 위험
- 가짜 신호 위험: 불안한 시장에서 가짜 브레이크 신호가 더 많이 발생하여 거래 비용이 증가할 수 있습니다.
- 트렌드 전환 위험: 평행선 시스템은 트렌드 전환점에 반응이 느려 입시 시기가 지연될 수 있다.
- 막대기 위험: ATR 막대기는 변동이 급격히 증가하면 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
- 수익 목표 설정 위험: 고정 주기의 역사 최고 가격은 현재 시장 상황을 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 추가 필터링 조건: 거래량 확인 지표를 추가하여 신호 신뢰도를 높일 수 있습니다.
- 최적화 평균선 변수: 시장의 특성에 따라 평균선 주기를 조정하여 트렌드를 판단하는 정확도를 높인다.
- 개선된 손해 차단 방법: 지지 위치와 결합하여 복합적인 손해 차단을 설정하여 손해 차단의 효율성을 높일 수 있다.
- 동적 수익 목표: 동적 수익 목표 계산 방법을 도입하여 시장 변화에 더 잘 적응하십시오.
- 시간 필터를 추가: 불리한 시간에 거래하는 것을 피하기 위해 거래 시간 창을 필터링합니다.
요약하다
다중평준지대위위파업전략은 트렌드추행과 가격형태를 결합한 완전한 거래 시스템이다. ATR 역동적 상쇄와 연동된 평평선 시스템의 트렌드 판단과 지대위파업형태를 식별하여 위험 제어 가능한 거래 전략을 구축한다. 이 전략의 핵심 장점은 체계화된 운영과정과 명확한 위험 관리 방법이다. 전략은 지속적인 최적화와 개선으로 다양한 시장 환경에 더 잘 적응하여 거래 효과를 향상시킬 수 있다. 실내 응용에서는 투자자에게 자신의 위험 견딜 능력과 시장 특성에 따라 전략 매개 변수를 수량적으로 조정하도록 권고한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("False Break Trading Strategy", overlay=true)
// Define inputs for strategy parameters
sma50Length = input.int(50, title="SMA 50 Length")
sma200Length = input.int(200, title="SMA 200 Length")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
lookbackPeriod = input.int(10, title="Swing High Lookback Period")
// Calculate SMAs
sma50 = ta.sma(close, sma50Length)
sma200 = ta.sma(close, sma200Length)
// Calculate ATR
atr = ta.atr(atrLength)
// Check if we are in an uptrend
isUptrend = sma50 > sma200
// Calculate Pivot, Support, and Target Profit (Swing High)
pivot = (high[1] + low[1] + close[1]) / 3
support = (2 * pivot) - high[1]
swingHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod)
// Create signals for entry
var float entryPrice = na
var float stopLoss = na
var float targetProfit = na
longCondition = isUptrend and low[1] < support and close > support
if (longCondition)
entryPrice := open
stopLoss := low - atr
targetProfit := swingHigh
// Plot signals and lines on chart
plotshape(longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
// Plot levels for entry, stop loss, and target
plot(entryPrice, title="Entry Price", color=color.blue, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(stopLoss, title="Stop Loss", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(targetProfit, title="Target Profit", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// Backtest: Simulate exit points for the strategy
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (na(stopLoss) == false and na(targetProfit) == false)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=stopLoss, limit=targetProfit)