ChaoZhang
개요
이 전략은 피보나치 0.7 수정 수준을 기반으로 하는 트렌드 돌파 거래 시스템입니다. 지정된 추적 기간 동안의 최고가와 최저가를 계산하여 피보나치 0.7 수준을 결정하고 가격이 해당 수준을 돌파할 때 거래 신호를 생성합니다. 이 전략은 위험을 관리하기 위해 고정된 비율의 이익실현과 손절매를 사용하고, 기본적으로 총 계좌 가치의 5%를 단일 거래 금액으로 사용합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소에 기초합니다.
- 피보나치 수준을 동적으로 계산합니다. 지정된 추적 기간(기본값은 20기간) 동안 가장 높은 가격과 가장 낮은 가격을 지속적으로 추적하고 0.7 피보나치 수정 위치를 계산합니다.
- 브레이크아웃 신호 확인: 롱 신호는 종가가 0.7 레벨을 아래에서 돌파할 때 생성되고, 숏 신호는 종가가 위에서 돌파할 때 생성됩니다.
- 위험 관리: 시스템은 대칭적 이익 실현 및 손절매 조건을 설정하는데, 기본 이익 실현은 1.8%이고 손절매는 1.2%입니다. 이 설정은 양의 기대 가치라는 개념을 구현합니다.
- 포지션 관리: 총 계좌 가치의 고정된 비율을 개설 금액으로 사용하면 자금을 동적으로 관리하고 위험 관리를 안정화하는 데 도움이 됩니다.
전략적 이점
- 기술 지표의 과학적 선택: 피보나치 수정은 시장에서 널리 인정받는 기술 분석 도구이며, 0.7 수준은 일반적으로 강력한 지지 또는 저항을 나타냅니다.
- 명확한 신호 논리: 가격 돌파를 거래 트리거로 사용하면 복잡한 신호 조합으로 인해 발생할 수 있는 지연을 피할 수 있습니다.
- 합리적인 위험-수익 비율: 이익실현 비율과 손절매 비율의 설정은 긍정적인 기대값을 반영하며, 이는 장기적으로 안정적인 수익에 도움이 됩니다.
- 유연한 자금 관리: 계좌 비율에 따라 포지션이 개설되고, 계좌 규모가 변경되면 거래량이 자동으로 조정됩니다.
전략적 위험
- 시장 환경에 따른 의존성: 변동성이 큰 시장에서는 거짓 돌파 신호가 자주 발생할 수 있으며, 이로 인해 거래 비용이 증가할 수 있습니다.
- 매개변수 민감도: 회고 기간, 이익실현 비율, 손절매 비율과 같은 매개변수를 선택하는 것은 전략의 성과에 상당한 영향을 미칩니다.
- 슬리피지 영향: 거래량이 적은 시장에서는 슬리피지 위험이 더 클 수 있습니다.
- 기술적 한계: 단일 기술 지표로는 시장의 다차원적 정보를 완벽하게 포착하지 못할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 신호 필터링: 거래량과 변동성과 같은 보조 지표를 도입하여 거짓 돌파 신호를 걸러낼 수 있습니다.
- 동적 매개변수: 시장 변동성에 따라 추적 기간, 이익 실현 비율 및 손절매 비율을 동적으로 조정하는 것을 고려하세요.
- 시간 필터링: 거래 시간 창의 한도를 늘려 변동성이 높은 기간을 피하세요.
- 다중 주기 검증: 여러 시간대에 대한 확인 메커니즘을 추가하여 신호 안정성을 개선합니다.
요약하다
이 전략은 고전적인 피보나치 이론을 기반으로 하며 추세 돌파와 위험 관리의 핵심 요소를 결합합니다. 몇 가지 한계는 있지만, 적절한 매개변수 최적화와 신호 필터링을 통해 다양한 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지할 것으로 기대됩니다. 전략을 성공적으로 실행하려면 트레이더가 시장 특성을 깊이 이해하고 실제 상황에 따라 적절한 조정 및 최적화를 해야 합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Fibonacci 0.7 Strategy - 60% Win Rate", overlay=true)
// Input parameters
fibonacci_lookback = input.int(20, minval=1, title="Fibonacci Lookback Period")
take_profit_percent = input.float(1.8, title="Take Profit (%)")
stop_loss_percent = input.float(1.2, title="Stop Loss (%)")
// Calculating Fibonacci levels
var float high_level = na
var float low_level = na
if (ta.change(ta.highest(high, fibonacci_lookback)))
high_level := ta.highest(high, fibonacci_lookback)
if (ta.change(ta.lowest(low, fibonacci_lookback)))
low_level := ta.lowest(low, fibonacci_lookback)
fib_level_0_7 = high_level - ((high_level - low_level) * 0.7)
// Entry Conditions
buy_signal = close > fib_level_0_7 and close[1] <= fib_level_0_7
sell_signal = close < fib_level_0_7 and close[1] >= fib_level_0_7
// Risk management
long_take_profit = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent / 100)
long_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent / 100)
short_take_profit = strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_percent / 100)
short_stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_percent / 100)
// Execute trades
if (buy_signal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Take Profit and Stop Loss
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)
// Plot Fibonacci Level
plot(fib_level_0_7, color=color.blue, title="Fibonacci 0.7 Level")