ianzeng123
개요
이 전략은 켈트너 채널 (Keltner Channel), K-선 형태와 거래량 분석을 결합한 다차원 기술 지표 거래 시스템이다. 전략은 가격의 채널에 대한 돌파구를 모니터링하고 거래량과 그래프 형태를 필터링 조건으로 결합하여 거래 신호의 신뢰성을 높인다. 이 시스템은 ATR 기반의 동적 스톱로스 및 스톱스 설정을 포함한 완전한 자금 관리 메커니즘을 설계했다.
전략 원칙
정책은 다음과 같은 핵심 구성 요소에 기반합니다.
- 20주기 EMA를 트렌드 중간 궤도로 사용하여 1.5배의 ATR과 결합하여 상하 궤도를 구성하여 켄터 통로를 형성합니다.
- 마감 가격의 통로 경계를 뚫는 것을 모니터링하여 잠재적인 거래 기회를 식별합니다.
- 거래량 지표 필터링을 사용하여 20주기 평균보다 높은 거래량을 요구합니다.
- 부스/비스 삼락 형태를 결합하여 추가적인 확인 신호
- 1.5배의 ATR을 스톱로, 2배의 ATR을 스톱로 사용하여 1:1.33 정도의 리스크/수익 비율을 달성합니다.
전략적 이점
- 다중 기술 지표 교차 검증, 거래 신호 신뢰성 향상
- 동적 통로 폭은 시장의 변동률 변화에 적응합니다.
- 거래량 확인은 거래 신호의 유효성을 증가시킵니다.
- K선형 필터링으로 가짜 돌파구 간섭을 줄인다.
- 펀드 보안을 위한 완벽한 손해 방지 장치
- 시각적 표지판은 트레이더들이 가짜 돌파구를 식별할 수 있도록 도와줍니다.
전략적 위험
- 위키피디아에 따르면, “이번 사태는 시장을 뒤흔들면서 빈번한 가짜 침입 신호를 발생시킬 수 있다”.
- 급격한 변동이 있을 때 스톱 로드가 너무 넓을 수 있습니다.
- 복수의 필터링 조건이 유효한 신호의 일부를 놓칠 수 있습니다.
- 일부 시장 환경에서 신뢰성이 떨어지는 포용 형태
- 고정 배수의 스톱 로즈 설정은 모든 시장 환경에 적합하지 않을 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 트렌드 강도 지표 (ADX와 같은) 를 도입하여 시장의 흔들림을 필터링합니다.
- 적응형 ATR 곱셈 조절 장치 개발
- 더 많은 K선 형태 인식과 더 나은 신호 품질을 추가
- 시장의 변동에 따라 동적으로 조정되는 스톱 스 배수
- 시간 필터를 추가하여 불리한 시간에 거래하는 것을 피하십시오.
- 시장 상태 분류 시스템을 개발하여 다른 시장에 대한 다른 매개 변수를 사용하십시오.
요약하다
이 전략은 여러 가지 기술적 분석 도구를 통합하여 비교적 완전한 거래 시스템을 구축합니다. 이 전략의 장점은 다중 신호 확인 메커니즘과 완벽한 위험 관리 시스템이지만 특정 시장 특성에 따라 최적화된 조정이 필요합니다. 전략의 성공적인 적용은 거래자가 각 구성 요소의 역할을 깊이 이해하고 실제 거래에서 유연하게 사용해야합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-06-01 00:00:00
end: 2024-12-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Keltner Channel Breakout with Candlestick Patterns (Manual) - Visualize False Breakouts with Chinese Labels", overlay=true)
// 输入参数
length = input.int(20, title="EMA 长度")
mult = input.float(1.5, title="ATR 乘数") // 让通道稍微紧一点，增加突破机会
atrLength = input.int(14, title="ATR 长度")
volLength = input.int(20, title="成交量长度")
stopLossMultiplier = input.float(1.5, title="止损ATR倍数")
takeProfitMultiplier = input.float(2.0, title="止盈ATR倍数")
// 计算 Keltner 通道
ema20 = ta.ema(close, length)
atr = ta.atr(atrLength)
upper = ema20 + mult * atr
lower = ema20 - mult * atr
// 绘制 Keltner 通道
plot(upper, color=color.green, linewidth=2, title="上轨")
plot(lower, color=color.red, linewidth=2, title="下轨")
plot(ema20, color=color.blue, linewidth=2, title="中轨 (EMA20)")
// 判断突破
breakout_up = close > upper
breakout_down = close < lower
// 成交量过滤：当前成交量是否高于过去 N 根 K 线的平均成交量
volume_above_avg = volume > ta.sma(volume, volLength)
// 手动判断 K线形态：看涨吞没和看跌吞没
bullish_engulfing = close > open and open[1] > close[1] and close > open[1] and open < close[1]
bearish_engulfing = close < open and open[1] < close[1] and close < open[1] and open > close[1]
// 只在突破上轨和下轨时应用 K线形态过滤
valid_breakout_up = breakout_up and volume_above_avg and bullish_engulfing
valid_breakout_down = breakout_down and volume_above_avg and bearish_engulfing
// 交易信号
long_condition = valid_breakout_up
short_condition = valid_breakout_down
// 交易策略
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="做多")
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="做空")
// 止损 & 止盈
long_stop_loss = close - stopLossMultiplier * atr
long_take_profit = close + takeProfitMultiplier * atr
short_stop_loss = close + stopLossMultiplier * atr
short_take_profit = close - takeProfitMultiplier * atr
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)
// 可视化假突破事件
plotshape(series=breakout_up and not bullish_engulfing, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, title="假突破-上")
plotshape(series=breakout_down and not bearish_engulfing, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, title="假突破-下")
// 可视化 K线形态（中文标签）
plotshape(series=bullish_engulfing and breakout_up, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="看涨吞没", text="看涨吞没")
plotshape(series=bearish_engulfing and breakout_down, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="看跌吞没", text="看跌吞没")