ianzeng123
개요
이 양적 거래 전략은 여러 가지 필터링 조건과 엄격한 위험 관리 메커니즘을 결합한 트렌드 뚫림 기반 거래 시스템입니다. 전략의 핵심 디자인은 가격과 평행선 교차를 주요 입시 신호로 사용하며, ATR의 변동률 지표를 도입하여 입시 시기를 최적화하고, EMA50과 EMA200의 평행선 조합을 통해 트렌드 필터링 메커니즘을 구축하여 강한 트렌드 환경에서만 포지션을 열 수 있도록합니다. 이 전략은 고정된 중지 손실과 수익 목표를 설정하고 시장의 변동성에 따라 중지 손실 위치를 조정할 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략은 다차원 신호 시스템 운영에 기반하며, 핵심 입시 조건은 다음과 같다:
브레이크 신호 생성: 가격과 고점/저점 SMA 평균선과 ATR 값을 줄이는 교차로 잠재적인 트렌드 브레이크 기회를 식별하십시오. 다중 입장은 가격에 의존합니다. 상향 돌파 (ta.crossover) 고점 SMA 평균선과 ATR 조정값을 더하고 공중 입장은 가격에 의존합니다. 하향 돌파 (ta.crossunder) 저점 SMA 평균선과 ATR 조정값을 빼십시오.
트렌드 필터링전략: EMA50와 EMA200의 평선 조합을 사용하여 트렌드 환경 판단 시스템을 구축한다. 다중 헤드는 가격이 EMA50 위에 있고 EMA50는 EMA200 위에 있으며 상승 트렌드를 확인한다. 공수 헤드는 가격이 EMA50 아래에 있고 EMA50는 EMA200 아래에 있으며 하향 트렌드를 확인한다.
시간 필터전략적 거래시간은 뉴욕시 시간으로 오전 2시부터 오후 2시까지이며, 시장의 활동과 변동성이 높은 시점에 초점을 맞추고 있다.
거래 냉각 메커니즘: 매 거래 후 15개의 K선 냉각 기간을 설정하여 과도한 거래를 방지하고 시장 소음으로 인한 가짜 신호의 영향을 줄인다.
위험 관리 시스템：
- 고정 스톱: 50 포인트의 고정 스톱을 설정하고 ATR 값을 통해 동적으로 조정
- 고정 수익: 100점의 고정 수익 목표를 설정
- 이윤-손실 균형 메커니즘: 거래 이윤이 50 포인트에 도달했을 때, 비용 부위 근처로 스톱로스를 이동합니다 (최소한 2 개의 변동 단위 완충을 더합니다)
전략은 pipSize (최소 변동 단위) 를 사용하여 점수를 실제 가격 변화에 변환하여 위험 관리 규칙을 다양한 품종에 올바르게 적용할 수 있도록합니다.
전략적 이점
다중 필터링 시스템가격 돌파, 트렌드 확인, 시간 필터링 및 거래 냉각 메커니즘과 결합하여, 가짜 신호를 현저히 줄이고 거래 품질을 향상시킵니다. 전략은 여러 조건을 충족하는 경우에만 포지션을 열고, 신호의 신뢰성을 크게 향상시킵니다.
자율적 위험 관리: 고정된 스톱/이익 목표와 ATR의 동적 조정을 결합하여, 전략이 다양한 시장 변동 환경에 적응할 수 있도록 한다. ATR 곱하기 ((1.2) 높은 변동성 동안 보호 범위를 자동으로 확장하고 낮은 변동성 동안 보호 범위를 축소하여 지능적인 위험 관리를 구현한다.
손익균형 메커니즘: 거래 수익이 특정 수준 ((50점) 에 도달하면 자동으로 비용 부근으로 스톱로스를 이동합니다. 이윤을 보호하고 트렌드가 계속 진행되도록 허용하여 리스크 수익률을 최적화합니다.
과도한 거래 보호거래 냉각 기간을 설정하여 (15 K 라인) 비슷한 시장 조건에서 연속적으로 포지션을 개시하는 것을 효과적으로 방지하고 거래 빈도와 거래 비용을 낮추고, 흔들리는 시장에서 자주 손실되는 것을 피합니다.
높은 품질의 거래 시간 제어뉴욕시 시간으로 오전 2시부터 오후 2시 사이에 거래를 제한하고, 유동성과 변동성이 이상적인 시점에 집중하고, 낮은 유동성과 비정상적인 변동성을 피한다.
우수한 재검토 성과이 전략은 15분 시간 프레임에서 74% 이상의 승률과 2.4의 수익 인자를 나타냅니다. 이는 안정적인 수익성과 좋은 위험-이익 특성을 나타냅니다.
전략적 위험
공중에서 뛰어내리는 위험을 막는 것: 시장이 급격히 폭락할 경우, 고정된 스톱 로즈는 완벽하게 실행되지 않을 수 있으며 실제 손실은 예상보다 클 수 있습니다. 해결책은 스톱 버퍼 영역을 늘리거나 변동성에 기반한 동적 스톱 시스템을 도입하는 것입니다.
트렌드 인식 지연: EMA50과 EMA200을 트렌드 필터로 사용하면 트렌드의 초기 단계에서 진입 기회를 놓치게 될 수 있으며, 트렌드가 끝난 후에도 포지션을 유지할 수 있습니다. 더 민감한 트렌드 지표 또는 다중 시간 프레임 분석을 도입하여 최적화 할 수 있습니다.
매개변수 민감도: 전략 성능은 length(10), cooldownBars(15) 와 같은 핵심 매개 변수 설정에 크게 의존한다. 시장 조건의 변화는 최적의 매개 변수가 무효로 이어질 수 있으며, 주기적으로 재 최적화 또는 적응 매개 변수 조정 메커니즘을 도입해야 한다.
고정 수익 목표 제한:00의 고정 수익 목표가 강한 트렌드 시장에서 조기 종료될 수 있으며, 수익 잠재력을 제한한다. 강한 트렌드 상황에서 성과를 최적화하기 위해 부분 수익 또는 이동 중지 전략을 시행하는 것을 고려한다.
시간 필터 제한뉴욕시 시간 2AM~2PM의 거래 창은 다른 시간대의 거래 기회를 놓칠 수 있습니다. 특히 전 세계 24시간 거래하는 시장의 경우. 다른 시간대 또는 시장 특성에 따라 거래 시간 창을 조정하는 것을 고려할 수 있습니다.
ATR 조정의 안정성:ATR 값의 급격한 변화는 입문 조건과 정지 위치의 불안정을 초래할 수 있다. 더 긴 ATR 계산을 사용하거나 ATR 값을 부드럽게 처리하여 전략에 대한 단기간의 변동의 영향을 줄이는 것이 좋습니다.
전략 최적화 방향
동적 수익 목표 시스템: 고정된 수익 목표 ((100점) 을 변동률 기반의 동적 목표로 대체하여 시장 조건에 따라 수익 목표 크기를 자동으로 조정할 수 있다. 구체적인 구현은 다중 ATR 값을 목표 거리로 사용하여 높은 변동 환경에서는 더 큰 목표를 설정하고, 낮은 변동 환경에서는 더 보수적인 목표를 설정할 수 있다.
트렌드 강도 등급 시스템: 기존의 트렌드 필터 메커니즘을 최적화하고, 트렌드 강도 평가 시스템을 도입하여, 다른 트렌드 강도에 따라 포지션 규모 또는 위험 매개 변수를 조정합니다.
다중 시간 프레임 확인: 더 높은 시간 프레임의 트렌드 확인 메커니즘을 추가하여 거래 방향이 더 큰 트렌드와 일치하도록합니다. 예를 들어, 15 분 차트의 거래 전에 1 시간 또는 4 시간 차트의 트렌드 방향을 확인하여 신호 품질을 향상시킵니다.
일부 수익 메커니즘: 여러 단계의 수익 전략을 구현하여 특정 수익 수준에 도달했을 때 일부 청산을 허용하며, 수익의 일부를 잠금하고 수익을 계속 유지할 수 있습니다. 수익이 50점을 도달했을 때 50% 청산을하고 나머지는 추적 스톱로스를 사용하여 계속 보유하도록 설계 할 수 있습니다.
냉각 기간에 적응: 고정된 15 K 선 냉각 기간을 시장의 변동성에 기반한 동적 냉각 기간으로 변경한다. 높은 변동 시장에서 냉각 기간을 단축하여 더 많은 기회를 잡을 수 있으며, 낮은 변동 시장에서는 냉각 기간을 연장하여 과도한 거래를 피한다.
강화된 재검토 검증: 재검토 범위를 확장하여 다양한 시장과 시간 주기에서 전략의 건전성을 검증하고, 특히 다양한 시장 조건에서의 성능에 주목한다. 단계적 최적화 및 몬테카로 시뮬레이션을 실시하고, 매개 변수 감수성 및 전략의 무력성을 평가한다.
요약하다
다차원 자기 적응 트렌드 추적 및 위험 관리 전략은 가격 돌파 신호, 트렌드 필터, 시간 제어 및 다층 위험 관리 메커니즘을 통합하여 높은 승률과 우수한 수익 인자를 달성하는 잘 설계 된 정량 거래 시스템입니다. 전략은 특히 위험 통제에 중점을 두고 있으며, 고정된 스톱 손실과 ATR의 동적 조정과 결합 된 방식을 사용하여 자금을 보호하며, 적당 하도 균형 메커니즘을 사용하여 수익의 일부를 잠금합니다. 이 전략은 중장기 트렌드 거래에 적합하며, 특히 15 분 시간 프레임에서 우수합니다.
매개 변수 최적화 및 수익 관리에 대한 개선의 여지가 있음에도 불구하고, 이 전략은 체계화 된 거래의 핵심 장점을 보여주었습니다. 규율이 강하고 위험이 통제 가능하며 반복 가능한 거래 논리가 있습니다. 권장된 최적화 조치를 시행하여, 특히 동적 수익 목표 및 다중 시간 프레임 확인 시스템, 전략은 다양한 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지하고 전체 수익성을 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다.
/*backtest
start: 2025-01-26 00:00:00
end: 2025-02-24 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Optimized Target Trend Strategy v2", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Inputs
length = input.int(10, "Trend Length")
useTrendFilter = input.bool(true, "Use Trend Filter")
cooldownBars = input.int(15, "Cooldown Between Trades") // Increased cooldown to prevent overtrading
// Fixed Risk Management
fixedSL = 50 // 60 pips/ticks stop loss
fixedTP = 100 // 100 pips/ticks take profit
breakEvenTrigger = 50 // Move stop to break even after 50 pips/ticks in profit
// ATR Calculation for Dynamic Stop Buffer
atrMultiplier = 1.2
atr_value = ta.atr(14) * atrMultiplier
// Moving Averages for Trend Filter
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema200 = ta.ema(close, 200)
strongTrendFilter = useTrendFilter ? (close > ema50 and ema50 > ema200) : true
weakTrendFilter = useTrendFilter ? (close < ema50 and ema50 < ema200) : true
// Time Filter - Trading Only Between 2 AM to 2 PM New York Time
timeAllowed = (hour >= 2 and hour < 14)
// Cooldown Logic (Prevents Overtrading)
var float lastTradeBar = na
canTrade = na(lastTradeBar) or (bar_index - lastTradeBar) > cooldownBars
// Entry Conditions with Stronger Filtering
longCondition = ta.crossover(close, ta.sma(high, length) + atr_value) and strongTrendFilter and timeAllowed and canTrade
shortCondition = ta.crossunder(close, ta.sma(low, length) - atr_value) and weakTrendFilter and timeAllowed and canTrade
// Convert Pips to Price Movement
pipSize = syminfo.mintick
SL_Price = fixedSL * pipSize
TP_Price = fixedTP * pipSize
BE_Price = breakEvenTrigger * pipSize
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
lastTradeBar := bar_index
strategy.exit("Take Profit", from_entry="Long", limit=close + TP_Price, stop=close - SL_Price - atr_value)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
lastTradeBar := bar_index
strategy.exit("Take Profit", from_entry="Short", limit=close - TP_Price, stop=close + SL_Price + atr_value)
// Move Stop Loss to Break Even After 50 Pips Profit
longBreakEven = close + BE_Price
shortBreakEven = close - BE_Price
if (strategy.position_size > 0 and high >= longBreakEven)
strategy.exit("Break Even Long", from_entry="Long", stop=close + 2 * pipSize) // Small buffer to avoid premature stop-out
if (strategy.position_size < 0 and low <= shortBreakEven)
strategy.exit("Break Even Short", from_entry="Short", stop=close - 2 * pipSize)
// Plot Trend Filter
plot(useTrendFilter ? ema50 : na, color=color.blue, title="EMA 50")
plot(useTrendFilter ? ema200 : na, color=color.red, title="EMA 200")