ChaoZhang
개요
이 전략은 회선 축점 (Pivot Point) 을 기반으로 한 평균값 회귀 거래 시스템이다. 그것은 매주 지원 (S1-S4) 및 저항 (R1-R4) 을 계산하여 거래 입점과 출구를 결정한다. 이 전략은 단계적으로 포지션을 구축하는 방식을 채택하고, 다양한 지원 (Support) 지점에서 여러 번 구매하고, 대응 저항 지점에서 수익을 얻는다. 이 방법은 시장의 변동성을 최대한 활용하여 수평 변동 시장에서 우수한 성능을 발휘한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심은 전주 최고, 최저, 종전 가격을 통해 이번 주 축점을 계산한 다음, 미리 설정된 점수 거리에 따라 여러 지지점과 저항점을 결정하는 것이다. 가격이 지지점에 닿을 때 구매하고, 그에 따른 저항점에 수익을 목표로 설정하는 것이다. 구체적인 계산 공식은 다음과 같다: 축점 = (과거 주 최고 가격 +과거 주 최저 가격 +과거 주 종점 가격) / 3 전략은 최대 4개의 포지션을 동시에 가질 수 있으며, 각 포지션은 다른 지지점과 저항점에 대응한다. 모든 포지션은 매주 초에 새로운 거래 수준을 재 계산한다. 이 디자인은 거래의 연속성을 보장하면서도 시장의 변화에 적응할 수 있다.
전략적 이점
- 거래 논리가 명확하고 이해하기 쉬우며 실행하기 쉽습니다.
- 한 번에 거래할 수 있는 위험을 줄이기 위해 단계적으로 창고를 구축하는 방법
- 주변선 레벨의 지지 저항 지점을 활용하여, 일간 소음의 영향을 줄일 수 있다.
- 전략은 시장 특성에 따라 변수를 유연하게 조정할 수 있습니다.
- 지분 비율을 통해 위험을 제어합니다.
- 거래에 충분한 수익을 창출할 수 있는 시간적 제한을 강제할 수 없습니다.
전략적 위험
- 정지 설정이 없는 경우, 강세를 보이는 시장에서 큰 회수로 이어질 수 있습니다.
- 여러 포지션이 더 많은 자금을 차지할 수 있습니다.
- 높은 변동성 시장에서 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
- 부적절한 받침대 설정으로 인해 부적절한 입지가 발생할 수 있습니다. 위험을 줄이기 위해, 트렌드 필터를 추가하여 상승 추세에서만 포지션을 개설하는 것이 좋습니다. 또한 ATR 기반의 동적 스톱로드를 설정할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 출입신호 신뢰성을 높이기 위한 양수확인 메커니즘을 강화
- RSI와 같은 기술적 지표들을 도입하여 과매매 필터를 사용한다.
- 가짜 신호를 줄이기 위해 다중 시간 주기 확인 메커니즘을 개발합니다.
- 포지션 관리 시스템을 최적화하여 시장의 변동에 따라 포지션 수를 조정합니다.
- 연관성 분석을 추가하고, 동시에 매우 연관된 시장에 입장을 세우는 것을 피합니다.
요약하다
이것은 고전적인 기술 분석 이론에 기초한 평균값 회귀 전략으로, 주위를 뒷받침하는 저항점의 돌파 회귀를 통해 거래 기회를 포착한다. 전략 설계는 간결하고 탄력적이며, 변동성이 큰 시장에서 적용된다. 합리적인 매개 변수 최적화 및 위험 관리를 통해, 이 전략은 다양한 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 거래자는 실장 사용 전에 매개 변수 설정을 충분히 테스트하고, 특정 시장 특성에 따라 적절한 조정을 하도록 권장한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-19 00:00:00
end: 2025-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ViZiV
//@version=5
strategy("Weekly Pivot Strategy, Created by ViZiV", overlay=true, pyramiding=50, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25, dynamic_requests=true)
// This is my first COMPLETED strategy, go easy on me :) - Feel free to imrprove upon this script by adding more features if you feel up to the task. Im 100% confiedent there are better coders than me :) I'm still learning.
// This is a LONG ONLY SWING STRATEGY (Patience REQUIRED) that being said, you can go short at you're own discretion. I prefer to use on NQ / US100 / USTech 100 but not limited to it. Im sure it can work in most markets. "You'll need to change settings to suit you're market".
// IMPORTANT NOTE: "default_qty_type=strategy.percent_of_equity" Can be changed to "Contacts" within the properties tab which allow you to see backtest of other markets. Reccomend 1 contract but it comes to preference.
// Inputs for support/resistance distances (Defined by Points). // IMPORTANT NOTE: Completely user Defined. Figure out best settings for what you're trading. Each market is different with different characteristics. Up to you to figure out YOU'RE market volatility for better results.
s1_offset = input.float(155, "S1 Distance", step=1)
s2_offset = input.float(310, "S2 Distance", step=1)
s3_offset = input.float(465, "S3 Distance", step=1)
s4_offset = input.float(775, "S4 Distance", step=1)
r1_offset = input.float(155, "R1 Distance", step=1)
r2_offset = input.float(310, "R2 Distance", step=1)
r3_offset = input.float(465, "R3 Distance", step=1)
r4_offset = input.float(775, "R4 Distance", step=1)
// Weekly pivot calculation
var float pivot = na
var float s1 = na
var float s2 = na
var float s3 = na
var float s4 = na
var float r1 = na
var float r2 = na
var float r3 = na
var float r4 = na
// Get weekly data (Pivot Calculation)
prevWeekHigh = request.security(syminfo.tickerid, "W", high[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
prevWeekLow = request.security(syminfo.tickerid, "W", low[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
prevWeekClose = request.security(syminfo.tickerid, "W", close[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
// Track active trades
var array<string> entry_ids = array.new<string>(0)
var array<float> profit_targets = array.new<float>(0)
// Update weekly levels
isNewWeek = ta.change(time("W")) != 0
if isNewWeek or na(pivot)
pivot := (prevWeekHigh + prevWeekLow + prevWeekClose) / 3
s1 := pivot - s1_offset
s2 := pivot - s2_offset
s3 := pivot - s3_offset
s4 := pivot - s4_offset
r1 := pivot + r1_offset
r2 := pivot + r2_offset
r3 := pivot + r3_offset
r4 := pivot + r4_offset
// Plot current week's levels
plot(pivot, "Pivot", color=color.gray, linewidth=2)
plot(s1, "S1", color=color.blue, linewidth=1)
plot(s2, "S2", color=color.blue, linewidth=1)
plot(s3, "S3", color=color.blue, linewidth=1)
plot(s4, "S4", color=color.blue, linewidth=1)
plot(r1, "R1", color=color.red, linewidth=1)
plot(r2, "R2", color=color.red, linewidth=1)
plot(r3, "R3", color=color.red, linewidth=1)
plot(r4, "R4", color=color.red, linewidth=1)
// Function to create unique trade entries
checkEntry(level, target, entryNumber) =>
currentWeek = str.tostring(year(time)) + "_" + str.tostring(weekofyear(time))
entryId = "Entry" + str.tostring(entryNumber) + "_W" + currentWeek
if low <= level and not array.includes(entry_ids, entryId)
array.push(entry_ids, entryId)
array.push(profit_targets, target)
strategy.entry(entryId, strategy.long)
strategy.exit("Exit" + entryId, entryId, limit=target)
// Check all entry levels
checkEntry(s1, r1, 1)
checkEntry(s2, r2, 2)
checkEntry(s3, r3, 3)
checkEntry(s4, r4, 4)
// Clean up completed trades using while loop
i = array.size(entry_ids) - 1
while i >= 0
entryId = array.get(entry_ids, i)
target = array.get(profit_targets, i)
if high >= target
array.remove(entry_ids, i)
array.remove(profit_targets, i)
i := i - 1