ChaoZhang
개요
이는 돈키안 채널을 기반으로 한 모멘텀 돌파 거래 전략으로, 가격 돌파와 거래량 확인이라는 두 가지 핵심 조건을 결합한 것입니다. 이 전략은 가격이 사전 정의된 가격 범위를 벗어나 거래량 지원이 필요한지 여부를 관찰하여 시장의 상승 추세를 포착합니다. 이 전략은 히스테리시스 매개변수를 사용하여 채널의 안정성을 향상시키고 유연한 종료 조건 선택을 제공합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 부분으로 구성됩니다.
- 지연된 돈키안 채널을 주요 기술 지표로 사용하고, 상단, 중간, 하단 레일은 지난 27개 기간의 최고가와 최저가를 계산하여 구성됩니다.
- 다음 진입 조건을 동시에 충족해야 합니다.
- 종가가 Donchian Channel 상단 트랙을 돌파합니다.
- 현재 거래량은 지난 27개 기간의 평균 거래량보다 1.4배 더 많습니다.
- 유연한 종료 조건:
- 가격이 상단, 중간 또는 하단 트랙 아래로 떨어지면 종료를 선택할 수 있습니다.
- 기본적으로 중간 트랙은 종료 신호로 사용됩니다.
- 10주기 히스테리시스 매개변수는 채널 안정성을 높이고 거짓 브레이크아웃을 줄이는 데 사용됩니다.
전략적 이점
- 다중 확인 메커니즘: 가격 돌파와 거래량 확인을 결합하면 거짓 신호의 위험이 크게 줄어듭니다.
- 강력한 적응성: 매개변수 설계를 통해 전략은 다양한 시장 환경에 적응할 수 있습니다.
- 완벽한 위험 관리: 다양한 위험 선호도에 따른 조정을 용이하게 하기 위해 다양한 종료 조건을 제공합니다.
- 명확한 실행: 진입 및 종료 조건이 명확하고 불분명한 부분이 없습니다.
- 구현이 쉽습니다. 전략적 논리가 간단하고 직접적이어서 실제 거래에서 쉽게 운용할 수 있습니다.
전략적 위험
- 시장 변동성 위험: 변동성이 큰 시장에서는 거짓 돌파 신호가 자주 발생할 수 있습니다.
- 슬리피지 위험: 돌파 시점의 거래량은 대개 크고, 큰 슬리피지에 직면할 수 있습니다.
- 추세 반전 위험: 시장이 갑자기 반전되면, 제때 매도할 시간이 없을 수 있습니다.
- 매개변수 민감도: 전략의 효과는 매개변수 설정에 민감하며 신중한 최적화가 필요합니다.
전략 최적화 방향
- 추세 필터 추가: 이동 평균 시스템 등의 추가적인 추세 결정 지표를 추가할 수 있습니다.
- 거래량 지표 최적화: OBV나 자금 흐름 지표 등 보다 복잡한 거래량 분석 방법을 사용하는 것을 고려하세요.
- 손절매 메커니즘을 개선하세요: 추적 손절매 또는 고정 손절매 기능을 추가하세요.
- 시간 필터 추가: 일중 시간 필터를 추가하여 변동성이 높은 거래 시작 및 마감 기간 동안의 거래를 피할 수 있습니다.
- 변동성 적응 소개: 시장 변동성에 따라 매개변수를 자동으로 조정하여 전략의 적응성을 개선합니다.
요약하다
이는 잘 설계되고 논리적으로 명확한 추세 추종 전략입니다. 가격 돌파구와 거래량 확인을 결합함으로써 이 전략은 유연성을 유지하는 동시에 신뢰성도 보장합니다. 전략의 매개변수적 설계는 매우 적응성이 뛰어나지만, 투자자가 특정 시장 상황에 맞춰 전략을 최적화하고 조정해야 합니다. 전반적으로 이는 추가적인 최적화와 연습이 필요한 전략적 프레임워크입니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-15 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/
//@version=6
strategy("Breakout Strategy", overlay=true, calc_on_every_tick=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, pyramiding=1, fill_orders_on_standard_ohlc=true)
// Input Parameters
start_date = input(timestamp("2018-01-01 00:00"), "Start Date")
end_date = input(timestamp("2060-01-01 00:00"), "End Date")
in_time_range = true
length = input.int(27, title="Donchian Channel Length", minval=1, tooltip="Number of bars used to calculate the Donchian channel.")
lag = input.int(10, title="Donchian Channel Offset", minval=1, tooltip = "Offset to delay the Donchian channel, enhancing stability.")
volume_mult = input.float(1.4, title="Volume Multiplier", minval=0.1, step=0.1, tooltip="Multiplier for the average volume to filter breakout conditions.")
closing_condition = input.string("Mid", title="Trade Closing Band", options= ["Upper","Lower","Mid"], tooltip = "Donchian Channel Band to use for exiting trades: Upper, Lower, or Middle.") //
// Donchian Channel (Lagged for Stability)
upper_band = ta.highest(high[lag], length)
lower_band = ta.lowest(low[lag], length)
middle_band = (upper_band + lower_band) / 2
plot(upper_band, color=color.blue, title="Upper Band (Lagged)")
plot(middle_band, color=color.orange, title="Middle Band")
plot(lower_band, color=color.blue, title="Lower Band (Lagged)")
// Volume Filter
avg_volume = ta.sma(volume, length)
volume_condition = volume > avg_volume * volume_mult
// Long Breakout Condition
long_condition = close > upper_band and volume_condition
bool reverse_exit_condition = false
// Exit Condition (Close below the middle line)
if closing_condition == "Lower"
reverse_exit_condition := close < lower_band
else if closing_condition == "Upper"
reverse_exit_condition := close < upper_band
else
reverse_exit_condition := close < middle_band
// Long Strategy: Entry and Exit
if in_time_range and long_condition
strategy.entry("Breakout Long", strategy.long)
// Exit on Reverse Signal
if in_time_range and reverse_exit_condition
strategy.close("Breakout Long", comment="Reverse Exit")