ianzeng123
개요
이 전략은 돈치안 채널 (Donchian Channel) 과 200주기 간단한 이동 평균 (SMA) 을 결합한 트렌드 추적 거래 시스템이다. 전략은 가격의 돈치안 채널을 뚫고 SMA의 움직임을 결합하여 상승과 하락의 궤도를 관찰함으로써 잠재적인 상장과 하락의 기회를 식별한다. 동시에, 전략은 채널의 중선을 기반으로 한 동적 손실 메커니즘을 설계하여 위험을 제어한다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소에 기초합니다.
- 20주기 계산을 사용하여 동천 통로의 상반, 하반, 중반
- 200주기 SMA의 움직임과 결합하여 전체 트렌드 방향을 판단합니다.
- 출입 신호:
- 가격이 동치안 통로를 뚫고 SMA200 위에 있을 때, 다중 신호를 트리거
- 가격 하락 도치안 통로 하락 및 SMA200 이하에있을 때 마이너스 신호를 유발합니다.
- 손해 방지 설정:
- 다중 헤드 스톱 손실 설정은 통로 중선 아래 45%
- 허브 헤드 스톱 손실 설정은 통로 중선 45% 위에
전략적 이점
- 트렌드 추적 효과는 뚜렷합니다: 동천 통로 돌파구와 SMA200 트렌드 확인을 결합하여 중·장기 트렌드를 효과적으로 포착할 수 있습니다.
- 리스크 제어 합리화: 통로 중간 라인을 기반으로 설계된 동적 스톱 메커니즘, 시장의 변동에 따라 스톱 위치를 조정할 수 있습니다.
- 매개 변수 설정 간결함: 지나치게 최적화 될 위험을 줄이는 채널 주기 및 이동 평균 주기 두 가지 주요 매개 변수만 설정
- 명확한 전략 논리: 입출장 조건이 명확하고 이해하기 쉽고 실행이 가능합니다.
- 적응력: 다양한 거래 종류와 시간 주기에서 적용할 수 있다
전략적 위험
- 흔들림 시장 위험: 수평 상반의 흔들림 상황에서 빈번한 가짜 브레이크 신호가 발생할 수 있으며, 이로 인해 연속적인 정지 손실이 발생할 수 있습니다.
- 슬라이드 포인트 위험: 급속한 상황에서는 실제 거래 가격이 신호 가격과 큰 오차가 있을 수 있다.
- 트렌드 리버스 위험: 큰 트렌드 리버스에는 큰 회전이 발생할 수 있습니다.
- 변수 민감성: 채널 주기 및 이동 평균 주기 선택이 전략 성과에 중요한 영향을 미칩니다.
위험 관리 제안:
- 다른 기술 지표와 함께 상호 검증하는 것이 좋습니다.
- 트렌드 강도 필터를 추가할 수 있습니다.
- 동적 포지션 관리 프로그램을 고려하십시오.
- 규칙적으로 검토하고 최적화 전략 매개 변수
전략 최적화 방향
신호 최적화:
- 볼륨 확인 메커니즘 추가
- 추세 강도 지표 소개
- 가격 형태 분석을 고려하십시오.
스탠드 로즈 최적화
- 연구 최우수 절감율
- 트레일링 스톱 메커니즘 추가
- 변동률을 고려하여 자율적 제약
포지션 관리 최적화:
- 변동율에 기반한 동적 위치 제어
- 매장조성 및 매장 감소에 참여
시간적 최적화:
- 시장 환경 식별 메커니즘 추가
- 거래 시간 필터를 최적화합니다.
요약하다
이 전략은 고전적인 돈치안 통로와 이동 평균 지표를 결합하여 논리적으로 명확하고, 위험을 제어할 수 있는 트렌드 추적 시스템을 구축한다. 전략의 주요 장점은 신호가 명확하고, 위험 통제가 합리적이지만, 흔들리는 시장에서 성능이 좋지 않을 수 있다. 거래량 확인, 최적화된 손해 막기 장치 및 다이내믹 포지션 관리 등의 방법을 추가함으로써 전략에는 큰 최적화 공간이 있다. 거래자는 실장 적용 시 위험을 잘 통제하고, 특정 거래 품종과 시장 환경에 따라 타겟으로 최적화한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2024-03-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ardhankurniawan
//@version=5
strategy("Donchian Channel Strategy with SMA 200 and Custom SL", overlay=true)
// Parameters
length = 20
smaLength = 200 // Changed SMA to 200
// Calculate Donchian Channel
upper = ta.highest(high, length)
lower = ta.lowest(low, length)
mid = (upper + lower) / 2 // Mid Line
// Calculate SMA 200
sma200 = ta.sma(close, smaLength)
// Plot Donchian Channel, SMA 200, and Mid Line
plot(upper, color=color.green, linewidth=2, title="Upper Line")
plot(lower, color=color.red, linewidth=2, title="Lower Line")
plot(mid, color=color.orange, linewidth=1, title="Mid Line")
plot(sma200, color=color.blue, linewidth=2, title="SMA 200")
// Long and Short logic based on SMA 200
longCondition = upper > ta.highest(upper[1], length) and close > sma200
shortCondition = lower < ta.lowest(lower[1], length) and close < sma200
// Calculate Stop Loss for Long and Short based on new conditions
longSL = mid - 0.45 * (mid - lower) // SL for Long when price crosses down mid line
shortSL = mid + 0.45 * (upper - mid) // SL for Short when price crosses up mid line
// Enter Long or Short position
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Place Stop Loss
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=longSL)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=shortSL)