ChaoZhang
개요
이 전략은 촛대 차트 기술 분석을 기반으로 한 양적 거래 시스템으로, 주로 촛대의 위쪽 그림자와 아래쪽 그림자의 전체 길이를 분석하여 잠재적인 거래 기회를 식별합니다. 전략의 핵심은 실시간으로 계산된 그림자의 총 길이를 오프셋 조정 이동 평균과 비교하고, 그림자 길이가 이동 평균을 돌파할 때 롱 신호를 생성하는 것입니다. 이 전략은 단순 이동 평균(SMA), 지수 이동 평균(EMA), 가중 이동 평균(WMA) 및 거래량 가중 이동 평균(VWMA)을 포함한 여러 이동 평균 유형을 통합하여 트레이더에게 유연한 매개변수 선택 공간을 제공합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리에는 다음과 같은 주요 단계가 포함됩니다.
- 각 캔들스틱의 상단 및 하단 그림자 길이를 계산합니다. 상단 그림자는 최고가와 종가 및 시가 중 큰 값의 차이이고 하단 그림자는 종가 및 시가 중 작은 값의 차이입니다. 가격, 시작 가격, 최저가입니다.
- 그림자의 총 길이를 계산합니다. 위쪽과 아래쪽 그림자의 길이를 더하여 전체 길이를 구합니다.
- 사용자가 선택한 이동평균 유형(SMA/EMA/WMA/VWMA)에 따라 그림자 길이의 이동평균을 계산합니다.
- 이동 평균에 사용자 정의 오프셋 추가
- 실시간 그림자의 총 길이가 이동평균선을 돌파하면 롱 신호가 발생합니다.
- 홀딩시간이 사전 설정된 기간에 도달하면 자동으로 포지션을 닫습니다.
전략적 이점
- 기술 지표의 합리적인 선택: 그림자 길이는 시장 변동성과 가격 움직임의 강도를 효과적으로 반영할 수 있으며, 추세 전환점을 판단하는 데 중요한 지표입니다.
- 유연한 매개변수 설정: 다양한 이동 평균 옵션과 사용자 정의 매개변수를 제공하여 다양한 시장 환경에 적응합니다.
- 완벽한 위험 관리: 과도한 보유 위험을 피하기 위해 고정 보유 기간 채택
- 뛰어난 시각화 효과: 히스토그램을 사용하여 그림자 길이를 표시하고, 선형 차트를 사용하여 이동 평균을 표시하고, 거래 신호를 직관적으로 표시합니다.
- 명확한 계산 논리: 간결한 코드 구조, 이해 및 유지 관리가 쉬움
전략적 위험
- 시장 환경 의존성: 변동성이 낮은 환경에서는 그림자 길이 신호가 충분히 명확하지 않아 전략의 효과성에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 매개변수 민감도: 이동 평균 기간과 오프셋과 같은 매개변수의 선택은 전략의 성과에 큰 영향을 미칩니다.
- 거짓 브레이크아웃 위험: 그림자 길이에 단기 브레이크아웃이 있을 수 있지만 급격한 하락으로 인해 거짓 신호가 발생할 수 있습니다.
- 고정 보유 기간의 한계: 시장 상황에 따라 보유 기간을 동적으로 조정하지 못하면 더 큰 수익을 놓칠 수 있습니다.
- 단일 방향 거래: 롱 거래만 지원, 하락 시장에서는 수익 없음
전략 최적화 방향
- 변동성 필터링 소개: ATR 또는 과거 변동성 지표를 결합하여 적절한 변동성 환경에서 거래를 개시합니다.
- 트렌드 필터 추가: 장기 이동 평균선 또는 트렌드 지표와 결합하여 주요 트렌드 방향으로 거래합니다.
- 포지션 관리 최적화: 동적 손절매 및 손절매 메커니즘 도입, 시장 변동성에 따라 포지션 시간 조정
- 공매도 기능 추가 : 적절한 조건 하에 공매도 거래를 추가하여 전략적 수익원을 확대
- 향상된 신호 필터링: 거래량, 시장 심리 등 다차원 지표를 고려하여 신호 품질을 개선합니다.
요약하다
이 전략은 캔들 섀도우 길이의 고전적인 기술 지표를 분석하고 이를 현대적인 양적 거래 방법과 결합하여 명확한 논리와 강력한 실용성을 갖춘 거래 시스템을 구축합니다. 이 전략의 핵심적인 장점은 매개변수의 유연성과 완전한 위험 통제에 있지만, 시장 환경에 대한 강한 의존성과 매개변수 민감성과 같은 한계도 있습니다. 다차원적 지표를 도입하고 포지션 관리를 최적화함으로써 이 전략은 여전히 개선의 여지가 많습니다. 전반적으로, 이는 견고한 기초와 합리적인 논리를 갖춘 양적 거래 전략으로, 추가 개발 및 최적화에 적합합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Daytrading ES Wick Length Strategy", overlay=true)
// Input parameters
ma_length = input.int(20, title="Moving Average Length", minval=1)
ma_type = input.string("VWMA", title="Type of Moving Average", options=["SMA", "EMA", "WMA", "VWMA"])
ma_offset = input.float(10, title="MA Offset (Points)", step=1)
hold_periods = input.int(18, title="Holding Period (Bars)", minval=1)
// Calculating upper and lower wick lengths
upper_wick_length = high - math.max(close, open)
lower_wick_length = math.min(close, open) - low
// Total wick length (upper + lower)
total_wick_length = upper_wick_length + lower_wick_length
// Calculate the moving average based on the selected method
ma = switch ma_type
"SMA" => ta.sma(total_wick_length, ma_length)
"EMA" => ta.ema(total_wick_length, ma_length)
"WMA" => ta.wma(total_wick_length, ma_length)
"VWMA" => ta.vwma(total_wick_length, ma_length)
// Add the offset to the moving average
ma_with_offset = ma + ma_offset
// Entry condition: wick length exceeds MA with offset
long_entry_condition = total_wick_length > ma_with_offset
// Long entry
if (long_entry_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Automatic exit after holding period
if strategy.position_size > 0 and bar_index - strategy.opentrades.entry_bar_index(strategy.opentrades - 1) >= hold_periods
strategy.close("Long")
// Plot the total wick length as a histogram
plot(total_wick_length, color=color.blue, style=plot.style_histogram, linewidth=2, title="Total Wick Length")
// Plot the moving average with offset
plot(ma_with_offset, color=color.yellow, linewidth=2, title="MA of Wick Length (Offset)")