ianzeng123
개요
이 전략은 전날의 가격 간격 돌파와 지수 이동 평균 (EMA) 을 결합한 일일 거래 전략이다. 전략은 가격 돌파 전날의 최고점 또는 최저점 시점을 식별하여 빠르고 느린 EMA의 확인 신호와 결합하여 거래한다. 이 전략은 단기 가격 움직임을 포착하는 데 초점을 맞추고 있으며, 고정된 중지 손실 수와 리스크 수익률을 설정하여 위험을 관리한다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소에 기초합니다.
- request.security 함수를 사용하여 이전 거래일의 최고점과 최저점을 핵심 가격 범위로 가져옵니다.
- 9주기 및 21주기 지수 이동 평균을 계산하여 트렌드 확인 지표로 사용한다.
- 가격 돌파가 하루 전의 최고점이고 빠른 EMA가 느린 EMA 위에 있을 때, 더 많은 신호를 트리거한다.
- 가격 돌파가 하루 전의 하위점이고 빠른 EMA가 느린 EMA 아래에 있을 때, 마이너스 신호를 트리거한다.
- 매 거래의 위험을 관리하기 위해 고정된 스톱로스 포인트 (Stop Loss Points) 를 설정합니다. (Stop Loss Points) 는 30점이며, 리스크/이익 비율은 2.0점입니다.
- 선택적인 거래 시간 필터 기능, 특정 시간대 (SAST 시간대) 에서 거래를 지원한다.
전략적 이점
- 구조가 명확하고 논리가 간단하다: 전략은 이해하기 쉽고 실행하기 쉬운 가격 돌파 논리를 사용합니다.
- 리스크 관리: 고정된 스톱포인트와 리스크 수익률의 설정을 통해 엄격한 리스크 통제를 실현한다.
- 유연한 시간 관리: 선택 가능한 거래 시간 필터 기능으로 가장 활발한 시장 시간에 거래를 할 수 있습니다.
- 다중 확인 메커니즘: 가격 돌파구와 EMA의 트렌드 확인을 결합하여 가짜 신호의 위험을 줄인다.
- 높은 수준의 자동화: 전략은 인간의 개입을 줄여 완전히 자동화 할 수 있습니다.
전략적 위험
- 가짜 돌파 위험: 가격이 돌파 후에 빠르게 회수되어 손실을 막는 데로 이어질 수 있다.
- 슬라이드 포인트 위험: 높은 변동 기간 동안 실제 거래 가격은 신호 가격과 현저한 편차가 있을 수 있다.
- 고정 스톱 리스크: 고정 점수의 스톱은 모든 시장 조건에 적합하지 않을 수 있습니다.
- 시장의 변동 위험: 낮은 변동성 동안 과도한 거래 신호가 발생할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 동적 중지 손해 최적화: 시장의 변동에 따라 동적으로 중지 손해 점수를 조정하는 것을 고려할 수 있습니다.
- 거래 시간 최적화: 역사 데이터 분석을 통해 거래 시간 창 설정을 최적화한다.
- 신호 필터링 강화: 추가 필터링 조건으로 거래량 또는 변동률 지표를 추가한다.
- EMAs 변수 최적화: 역검사를 통해 최적의 EMAs 주기 설정을 결정한다.
- 포지션 관리 최적화: 변동율에 기반한 동적 포지션 관리 메커니즘을 도입한다.
요약하다
이 전략은 가격 돌파구와 EMA의 트렌드 확인을 결합하는 방식으로 신뢰할 수 있는 일일 거래 시스템을 구현한다. 전략의 핵심 장점은 명확한 논리 구조와 완벽한 위험 관리 장치에 있다. 전략은 제안된 최적화 방향을 통해 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다. 실물 거래에서는 가짜 돌파구와 슬라이드 포인트 위험에 특히 주의를 기울이고 실제 시장 조건에 따라 파라미터를 조정해야 한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2025-02-16 17:00:00
end: 2025-02-18 14:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("GER40 Momentum Breakout Scalping", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1)
//———— Input Parameters —————
stopLossPoints = input.int(30, title="Stop Loss (Pips)", minval=1) // Updated to 30 pips
riskReward = input.float(2.0, title="Risk Reward Ratio", step=0.1)
useTimeFilter = input.bool(false, title="Use Time Filter? (Sessions in SAST)")
// Define sessions (SAST) if needed
session1 = "0900-1030"
session2 = "1030-1200"
session3 = "1530-1730"
//———— Time Filter Function —————
inSession = true
if useTimeFilter
// TradingView's session function uses the chart's timezone.
// Adjust the session times if your chart timezone is not SAST.
inSession = time(timeframe.period, session1) or time(timeframe.period, session2) or time(timeframe.period, session3)
//———— Get Previous Day's High/Low —————
// Fetch the previous day's high/low using the daily timeframe. [1] refers to the previous completed day.
prevHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1])
prevLow = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1])
//———— Calculate EMAs on the 1-minute chart —————
emaFast = ta.ema(close, 9)
emaSlow = ta.ema(close, 21)
//———— Define Breakout Conditions —————
longCondition = close > prevHigh and emaFast > emaSlow
shortCondition = close < prevLow and emaFast < emaSlow
//———— Entry & Exit Rules —————
if inSession
// Long breakout: Price breaks above previous day's high
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long",
stop = strategy.position_avg_price - stopLossPoints * syminfo.mintick,
limit = strategy.position_avg_price + stopLossPoints * riskReward * syminfo.mintick)
// Short breakout: Price breaks below previous day's low
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short",
stop = strategy.position_avg_price + stopLossPoints * syminfo.mintick,
limit = strategy.position_avg_price - stopLossPoints * riskReward * syminfo.mintick)
//———— Plot Indicators & Levels —————
plot(emaFast, color=color.blue, title="EMA 9")
plot(emaSlow, color=color.red, title="EMA 21")
plot(prevHigh, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Prev Day High")
plot(prevLow, color=color.maroon, style=plot.style_linebr, title="Prev Day Low")