ChaoZhang
개요
이것은 빌 윌리엄스의 1⁄3 K 라인 분석 방법과 동적 추적 중지 기능을 결합한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 현재와 이전 K 라인의 구조적 특성을 분석하여 명확한 다공간 신호를 생성하고, 설정 가능한 추적 중지 메커니즘을 사용하여 포지션을 보호하여 정확한 입출장 및 위험 관리를 구현한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 논리는 다음과 같은 몇 가지 핵심 요소에 기반합니다.
- K선 3등분 계산: K선 각의 범위를 (최고 가격-최저 가격) 3등분하여 상위 영역과 하위 영역의 경계값을 얻는다.
- K선 형태 분류: K선 형태는 오픈 가격과 클로즈 가격의 3등 하위권에 있는 위치에 따라 여러 종류로 분류한다. 예를 들어, 오픈 가격이 하위권에 있고 클로즈 가격이 상위권에 있을 때, 강력한 상향형으로 간주된다.
- 신호 생성 규칙: 현재 K선과 이전 K선의 형태를 조합 분석하여 유효한 거래 신호를 결정한다. 예를 들어, 연속적으로 두 개의 K선 모두 강렬한 특성을 나타내면 여러 신호를 유발한다.
- 동적 추적 스톱: 지정된 시간 주기 동안 전 N 루트 K 선의 최저 가격 (다중) 또는 최고 가격 (공백) 을 이동 스톱 포인트로 사용한다.
전략적 이점
- 논리 명확성: 전략은 직관적인 K선 구조 분석 방법을 사용하고 거래 규칙은 명확하고 이해하기 쉽습니다.
- 리스크 관리: 동적으로 추적되는 스톱 로즈 메커니즘을 통해 충분한 수익 공간을 유지하면서 철회 위험을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.
- 적응력: 전략은 다양한 시장 환경에 따라 조정할 수 있으며, 좋은 적응력을 가지고 있다.
- 자동화 수준: 신호 생성에서 포지션 관리에 이르기까지 완전히 자동화되어 인간의 개입이 줄어들었습니다.
전략적 위험
- 변동성 시장 위험: 변동성 시장의 경우, 과도한 거래로 이어지는 빈번한 가짜 브레이크 신호가 발생할 수 있습니다.
- 폭파 위험: 큰 폭파가 발생했을 때, 추적 중지 손실이 적시에 유발되지 않을 수 있으며, 예상 이상의 손실이 발생할 수 있습니다.
- 변수 민감성: 손실을 추적하는 변수 선택은 전략 성능에 큰 영향을 미치며, 부적절한 변수 설정은 조기 출전 또는 보호 부족으로 이어질 수 있다.
전략 최적화 방향
- 시장 환경 필터를 추가: 트렌드 지표 또는 변동률 지표를 도입하여 다양한 시장 환경에서 전략 매개 변수를 동적으로 조정할 수 있습니다.
- 최적화된 스톱 메커니즘: ATR 지표와 결합하여 더 유연한 스톱 거리를 설정하여 스톱의 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
- 포지션 관리를 도입: 신호 강도 및 시장의 변동성에 따라 포지션 크기를 조정할 수 있으며, 보다 세밀한 위험 통제를 구현한다.
- 출전 최적화: 출전 시기를 최적화하기 위해 수익 목표 또는 기술 지표 보조 판단을 추가할 수 있다.
요약하다
이 전략은 체계적이고 논리적으로 명확한 양자 거래 전략으로, 고전적인 기술적 분석 방법과 현대적인 위험 관리 기술을 결합하여 실용성이 좋습니다. 전략의 설계는 신호 생성, 포지션 관리 및 위험 제어와 같은 실물 거래의 요구 사항을 충분히 고려합니다. 이 전략은 더 나은 최적화 및 개선으로 실제 거래에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-02-16 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("TrinityBar with Trailing Stop", overlay=true, initial_capital=100000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=250)
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// 1. BAR THIRDS CALCULATIONS
//─────────────────────────────────────────────────────────────
cur_range = high - low
cur_lowerThird = low + cur_range / 3
cur_upperThird = high - cur_range / 3
prev_range = high[1] - low[1]
prev_lowerThird = low[1] + prev_range / 3
prev_upperThird = high[1] - prev_range / 3
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// 2. DEFINE BULLISH & BEARISH BAR TYPES (CURRENT & PREVIOUS)
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// Current bar types
is_1_3 = (open <= cur_lowerThird) and (close >= cur_upperThird)
is_3_3 = (open >= cur_upperThird) and (close >= cur_upperThird)
is_2_3 = (open > cur_lowerThird) and (open < cur_upperThird) and (close >= cur_upperThird)
is_3_1 = (open >= cur_upperThird) and (close <= cur_lowerThird)
is_1_1 = (open <= cur_lowerThird) and (close <= cur_lowerThird)
is_2_1 = (open > cur_lowerThird) and (open < cur_upperThird) and (close <= cur_lowerThird)
// Previous bar types
prev_is_1_3 = (open[1] <= prev_lowerThird) and (close[1] >= prev_upperThird)
prev_is_3_3 = (open[1] >= prev_upperThird) and (close[1] >= prev_upperThird)
prev_is_2_3 = (open[1] > prev_lowerThird) and (open[1] < prev_upperThird) and (close[1] >= prev_upperThird)
prev_is_3_1 = (open[1] >= prev_upperThird) and (close[1] <= prev_lowerThird)
prev_is_1_1 = (open[1] <= prev_lowerThird) and (close[1] <= prev_lowerThird)
prev_is_2_1 = (open[1] > prev_lowerThird) and (open[1] < prev_upperThird) and (close[1] <= prev_lowerThird)
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// 3. VALID SIGNAL CONDITIONS
//─────────────────────────────────────────────────────────────
validBuy = (prev_is_2_3 or prev_is_3_3 or prev_is_1_3) and (is_1_3 or is_3_3)
validSell = (prev_is_2_1 or prev_is_1_1 or prev_is_3_1) and (is_1_1 or is_3_1)
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// 4. PLOT SIGNAL TRIANGLES
//─────────────────────────────────────────────────────────────
plotshape(validBuy, title="Valid Buy", style=shape.triangleup, location=location.belowbar,
color=color.green, size=size.small, text="B")
plotshape(validSell, title="Valid Sell", style=shape.triangledown, location=location.abovebar,
color=color.red, size=size.small, text="S")
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// 5. MARKET ORDER EXECUTION BASED ON SIGNALS
//─────────────────────────────────────────────────────────────
if validBuy
// Close any short positions.
strategy.close("Short", comment="")
// If not already long, enter a market long.
if strategy.position_size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="")
if validSell
// Close any long positions.
strategy.close("Long", comment="")
// If not already short, enter a market short.
if strategy.position_size >= 0
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="")
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// 6. TRAILING STOP LOSS FUNCTION
//─────────────────────────────────────────────────────────────
// Inputs for trailing stop settings:
trailBars = input.int(title="Trailing Stop Bars Back", defval=1, minval=1)
trailTF = input.timeframe(title="Trailing Stop Timeframe", defval="") // "" = current timeframe
// For long positions, use the low from 'trailBars' bars back on the specified timeframe.
// For short positions, use the high from 'trailBars' bars back.
trailStopLong = request.security(syminfo.tickerid, trailTF, low[trailBars])
trailStopShort = request.security(syminfo.tickerid, trailTF, high[trailBars])
// Apply trailing stops if a position is open.
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Trailing Stop Long", from_entry="Long", stop=trailStopLong)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Trailing Stop Short", from_entry="Short", stop=trailStopShort)