동적 브레이크아웃 마스터 채널 전략: 지원 및 저항 브레이크아웃을 기반으로 한 적응형 트레이딩 시스템

趋势跟踪 突破交易 支撑阻力 通道交易 动态通道 价格区间 多指标 MA SMA EMA 止损策略 风险管理
생성 날짜: 2025-03-03 10:33:02 마지막으로 수정됨: 2025-03-03 10:33:02
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동적 브레이크아웃 마스터 채널 전략: 지원 및 저항 브레이크아웃을 기반으로 한 적응형 트레이딩 시스템 동적 브레이크아웃 마스터 채널 전략: 지원 및 저항 브레이크아웃을 기반으로 한 적응형 트레이딩 시스템

개요

다이내믹 브레이크 마스터 채널 전략 (DBMC) 은 지지부진을 기반으로 한 적응형 거래 시스템으로, 시장의 핵심 지지부진과 저항부진을 동적으로 식별하여 가격 부진으로 인한 잠재적인 수익 기회를 포착합니다. 이 전략의 핵심은 시장 조건에 따라 자동으로 조정되는 다이내믹 채널을 구축하고, 가격 움직임을 실시간으로 추적하고, 핵심 영역 사이의 부진이 발생했을 때 거래 신호를 발산하는 것입니다. 이 전략은 피벗 포인트 (pivot points) 알고리즘을 사용하여 지지부진과 저항 부위를 식별하고, 이러한 영역의 강도와 영향력에 따라 거래 결정을 내립니다.

이 전략은 전환점 주기, 데이터 소스 선택, 채널 폭 제한, 최소 전환점 강도 요구 사항 및 지원 / 저항 영역의 표시 수와 같은 사용자 정의 파라미터를 풍부하게 제공하여 거래자가 다른 시장 환경과 개인 선호도에 따라 유연하게 조정할 수 있습니다. 또한 이 전략은 이동 평균의 통합을 지원하여 거래 의사 결정에 대한 추가적인 기술적 분석 관점을 제공합니다.

거래 논리적으로, 가격이 상향으로 저항 영역을 돌파할 때, 시스템은 구매 신호를 트리거; 가격이 하향으로 지원 영역을 돌파할 때, 시스템은 판매 신호를 트리거. 실제 거래 환경에 더 가깝게하기 위해, 전략은 0.1%의 수수료 비용 계산도 포함하고 있다.

전략 원칙

동적 돌파 마스터 통로 전략의 핵심 원칙은 시장 구조의 지지점과 저항점의 식별과 돌파에 기초하고 있다. 그 기술 구현은 주로 다음과 같은 몇 가지 중요한 단계를 포함한다:

  1. 전환점 식별이 글은 파인 스크립트를 이용한 전략입니다.pivothigh그리고pivotlow이 함수는 가격 차트에서 높은 점과 낮은 점을 감지합니다. 이 점들은 잠재적인 지지점과 저항점으로 간주됩니다. 사용자는 “High/Low” 또는 “Close/Open” 데이터 소스를 사용하여 이러한 전환점을 결정할 수 있습니다.

  2. 동적 통로 계산: 시스템은 확인된 전환점에 따라 역동적으로 지원 저항 통로를 구축한다.my_channel함수, 전략은 각 전환점의 주변 지역을 계산하고, 강도에 따라 통로의 상단 (ceiling) 과 하단 (floor) 을 결정한다. 통로의 폭은mymaxwidth매개 변수의 제한, 매개 변수는 최근 300개의 그램의 가격 범위를 기반으로 계산된다.

  3. 지역 강도 평가이 전략은 변곡점 자체를 고려할 뿐만 아니라 각 지지/저항 영역의 강도를 평가한다. 강도 점수는 두 가지 요소에 따라 결정된다. 이 영역 내의 변곡점의 수 (초기 강도는 각 변곡점당 20점) 과 이 영역 내의 가격 활동의 빈도 (각 터치에 1점 더하기) 이다.

  4. 지역 분류 및 분류: 시스템 필터링 강도가 사용자 설정 값을 초과했다mystrength * 20) 의 영역, 그리고 강도에서 높은 낮은 순으로 분류. 최대 사용자가 지정하는 수를 표시.mymaxzones) 의 지지 저항 영역.

  5. 브레이크테스트전략: 현재의 종전 가격과 이전 의 위치를 비교하여 지원/저항 영역의 변화를 감지합니다. 가격이 지역 내부에서 지역 외부로 이동하고 지역의 상단 경계 (저항 돌파) 또는 하단 경계 (지원 돌파) 를 통과하면 시스템이 유효한 돌파로 인식됩니다.

  6. 거래 신호 생성: 저항 돌파를 감지할 때 다중 신호를 쏘아 올리며 (“ResBreak”), 지원 돌파를 감지할 때 공백 신호를 쏘아 올리며 (“SupBreak”) .

전략적 이점

  1. 적응력동적 돌파 마스터 통로 전략의 가장 큰 장점은 자율성이다. 동적으로 지원 저항 영역을 식별하고 업데이트함으로써 전략은 다양한 시장 환경과 가격 변동 패턴에 적응할 수 있으며, 정적 지원 저항 선이 발생할 수있는 지연 문제를 피할 수 있다.

  2. 다차원 강도 평가전략: 전환점의 수와 가격 활동의 빈도를 고려하여 지원 저항 영역의 다차원 강도를 평가하여 시장에서 정말로 중요한 핵심 영역을 더 정확하게 식별하고 가짜 돌파구를 줄일 수 있습니다.

  3. 사용자 정의의 높은 유연성전략: 전략은 전환점 주기, 강도 경도, 통로 폭 등과 같은 다양한 변수 설정 옵션을 제공하여 거래자가 다른 거래 유형, 시간 주기 및 개인 위험 선호도에 따라 정교하게 조정할 수 있습니다.

  4. 시각화 효과전략: 차트 상에서 지원 저항 영역과 돌파구를 직관적으로 표시하고, 다른 색은 다른 유형의 영역을 나타냅니다. (저항, 지원 또는 중간 영역) 거래자가 시장 구조와 잠재적인 거래 기회를 더 직관적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다.

  5. 통합 이동 평균전략: 두 가지 다른 변수의 이동 평균을 추가하는 것을 허용하는 전략 (SMA 또는 EMA를 선택), 거래 의사 결정에 대한 추가적인 경향 분석 관점을 제공하며, 특히 여러 가지 기술적 지표와 함께 거래하는 습관을 가진 사용자에게 적합합니다.

  6. 거래 비용 고려: 전략은 반감에 거래 수수료 ((0.1%) 계산을 포함하고, 반감 결과를 실제 거래 환경에 더 가깝게 만들고, 거래자가 더 현실적인 기대 관리를 할 수 있도록 돕는다.

전략적 위험

  1. 가짜 침입 위험: 전략은 강도 평가 및 필터링 메커니즘을 통해 가짜 신호를 줄였음에도 불구하고, 높은 변동성 시장에서 가짜 브레이크가 발생할 수 있습니다. 즉, 가격이 일시적으로 지원 / 저항 영역을 뚫고 다시 원래 지역으로 돌아갑니다.

해결 방법: 거래 신호를 트리거하기 위해, 예를 들어, 가격의 돌파구 이후 일정 시간 또는 폭을 유지하도록 요구하거나, 거래량 지표와 결합하여 돌파구 확인을 할 수 있는 확인 메커니즘을 추가할 수 있다.

  1. 매개변수 민감도: 전략 성능은 변수 설정 (예: 전환점 주기, 최소 강도 등) 에 민감하며, 부적절한 변수 선택은 과도한 또는 부족한 거래 신호로 이어질 수 있다.

해결 방법실제 거래 전에 충분한 파라미터 최적화 및 재테스트를 수행하여 특정 거래 품종 및 시간 주기에 대한 최적의 파라미터 조합을 찾아내는 것이 좋습니다.

  1. 시장 환경에 대한 적응력: 이 전략은 구역적 흔들림 시장에서 잘 작동하지만, 강한 추세 시장이나 극심한 낮은 변동 시장에서는 효과가 떨어질 수 있다.

해결 방법: 시장 환경 인식 메커니즘을 추가하여 다양한 시장 조건에 따라 전략 매개 변수를 자동으로 조정하거나 거래를 중지 할 수 있습니다.

  1. 손해 방지 장치의 부재현재 전략은 입시 신호만을 정의하고, 명확한 스톱로스/트레이드 전략이 없습니다. 이는 불리한 상황에서 과도한 손실을 초래할 수 있습니다.

해결 방법참고: 지지를 받는 저항 영역에 기반한 스톱 위치 설정이나 이동 스톱 메커니즘 보호를 사용하는 것과 같은 스톱 전략을 추가하는 것이 좋습니다.

  1. 역사 데이터 의존성전략: 역대 데이터를 사용하여 (최대 400개의 ) 지지 저항 영역을 식별합니다. 데이터가 부족하거나 시장 구조가 근본적으로 변할 때 좋지 않을 수 있습니다.

해결 방법: 역대 데이터 범위를 동적으로 조정하거나, 적응력을 높이기 위해 다른 시장 구조 변화 탐지 메커니즘을 추가하는 것을 고려하십시오.

전략 최적화 방향

  1. 통합 트래픽 분석현재 전략은 가격 데이터를 기반으로만 의사 결정을 내리고, 거래량 분석을 통합하여 브레이크 신호의 신뢰성을 강화하는 것이 좋습니다. 거래량은 실제 브레이크 시에 일반적으로 크게 증가하며,이 특징은 많은 가짜 브레이크 신호를 필터링하는 데 도움이됩니다. 구체적인 구현은 거래량 하락 조건을 추가하여 거래 신호를 유발할 수 있습니다.

  2. 다이내믹 스피드 메커니즘 도입전략에 지능적인 스톱 시스템을 추가하여, 예를 들어 ATR에 기반한 스톱 거리를 설정하거나, 또는 인접한 지지 저항 영역을 스톱 기준점으로 사용한다. 이것은 단일 거래의 위험을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 시장의 변동성에 따라 자동으로 리스크 을 조정할 수 있다.

  3. 트렌드 필터 추가: 트렌드 인식 메커니즘을 도입하여 강력한 트렌드 방향에서 브레이크 트레이드를 허용하고, 트렌드 역방향에서 브레이크 신호에 대해 더 신중합니다. 이것은 장기 이동 평균의 기울기를 분석하거나 ADX (평균 방향 지수) 와 같은 트렌드 강도 지표를 사용하여 수행 할 수 있습니다.

  4. 시간 필터를 추가하세요: 특정 시점 (시장 개시 또는 종전) 의 돌파는 더 신뢰할 수 없습니다. 시간 필터 기능을 추가하여 통계적으로 불리한 시점에 거래하는 것을 피하면 전반적인 승률을 높일 수 있습니다.

  5. 지역 강도 최적화 알고리즘: 현재 강도 평가 알고리즘은 전환점의 연령을 고려하는 것 (더 새로운 전환점은 더 관련이있을 수 있습니다) 또는 지역 반복 테스트의 수를 도입하는 것 (더 많은 테스트가 있지만 침입되지 않은 지역은 더 강해질 수 있습니다) 과 같은 요소를 추가하여 더 최적화 할 수 있습니다.

  6. 포지션 관리 로직에 가입지역 강도, 시장의 변동성 또는 다른 위험 요소에 따라 역동적으로 포지션 크기를 조정합니다. 높은 확신의 경우 포지션을 증가시키고 위험도가 높을 때 을 줄입니다.

  7. 적응형 매개변수 구현: 중요한 매개 변수들 (예: 전환점 주기, 통로 폭 등) 을 자동으로 조정할 수 있도록 설계하여 시장의 변동성이나 다른 조건에 따라 자동으로 조정할 수 있도록 설계하여 매개 변수 선택의 주관성을 줄인다.

요약하다

다이내믹 브레이크 마스터 통로 전략은 기술적으로 진보하고, 유연한 거래 시스템으로, 핵심 장점은 시장의 핵심 지지 저항 영역을 동적으로 식별하고 평가하고, 이러한 영역이 돌파될 때 잠재적인 거래 기회를 잡을 수 있다는 것입니다. 신중하게 설계된 전환점 식별 알고리즘과 지역 강도 평가 메커니즘을 통해, 이 전략은 다양한 시장 환경에 적응하여 비교적 신뢰할 수있는 입문 신호를 제공합니다.

전략의 사용자 정의는 또 다른 큰 특징이며, 풍부한 파라미터 옵션은 거래자가 개인 선호도 및 거래 품종의 특성에 따라 정밀하게 조정할 수 있도록합니다. 또한, 전략의 시각적 표현은 매우 직관적이며, 저항 영역과 돌파구를 뒷받침하는 명확한 표시는 거래자가 시장 구조와 거래 논리를 더 잘 이해할 수 있도록합니다.

그러나, 이 전략에는 또한 몇 가지 제한이 있습니다. 예를 들어, 가짜 돌파의 위험과 내장 된 중지 메커니즘의 부족 등이 있습니다. 전략의 성능을 더욱 향상시키기 위해, 거래량 분석을 통합하고, 지능적인 중지 시스템을 추가하고, 트렌드 필터를 도입하고, 지역 강도 알고리즘을 최적화하는 등의 개선 방향을 고려하는 것이 좋습니다. 이러한 최적화 조치는 전략의 신뢰성과 수익 안정성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

실제 적용에서, 거래자는 자신의 위험 감수 능력과 시장 경험을 결합하여 충분한 피드백과 시뮬레이션 거래를 통해 전략 매개 변수를 친숙하고 최적화하여 신호 거래를 맹목적으로 따르는 것을 피해야합니다. 또한,이 전략을 전체 거래 시스템의 일부로 사용하여 다른 분석 도구와 위험 관리 규칙과 결합하면 더 이상적인 거래 효과를 얻을 수 있습니다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-09-19 00:00:00
end: 2025-03-01 08:00:00
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/
// © tradingbauhaus

//@version=6
strategy("Dynamic Breakout Master by tradingbauhaus ", overlay=true, max_bars_back=501, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

// My Custom Inputs
myperiod = input.int(10, "Pivot Period", minval=4, maxval=30, group="Settings", tooltip="Bars on each side for pivots")
mysource = input.string("High/Low", "Data Source", options=["High/Low", "Close/Open"], group="Settings", tooltip="Where I grab pivots from")
mychannelwidth = input.int(5, "Max Channel Width %", minval=1, maxval=8, group="Settings", tooltip="Percentage based on 300 bars")
mystrength = input.int(1, "Min Strength", minval=1, group="Settings", tooltip="Min pivots per channel")
mymaxzones = input.int(6, "Max S/R Zones", minval=1, maxval=10, group="Settings", tooltip="Max S/R zones to show") - 1
mylookback = input.int(290, "Lookback Period", minval=100, maxval=400, group="Settings", tooltip="Bars back to check pivots")
myrescolor = input.color(color.new(color.red, 75), "Resistance Tone", group="Colors")
mysupcolor = input.color(color.new(color.blue, 75), "Support Tone", group="Colors")
myincolor = input.color(color.new(color.gray, 75), "In-Channel Tone", group="Colors")
myshowpivots = input.bool(false, "Show Pivots", group="Extras")
myshowbreaks = input.bool(false, "Show Breaks", group="Extras")
myma1_on = input.bool(false, "MA1 On", group="Extras")
myma1_len = input.int(50, "MA1 Length", minval=1, group="Extras")
myma1_type = input.string("SMA", "MA1 Type", options=["SMA", "EMA"], group="Extras")
myma2_on = input.bool(false, "MA2 On", group="Extras")
myma2_len = input.int(200, "MA2 Length", minval=1, group="Extras")
myma2_type = input.string("SMA", "MA2 Type", options=["SMA", "EMA"], group="Extras")

// Define commission as a constant (for display purposes, since strategy() already uses it)
mycommission = 0.1  // Matches commission_value in strategy(); adjust here if needed

// Calculate my moving averages
myma1 = myma1_on ? myma1_type == "SMA" ? ta.sma(close, myma1_len) : ta.ema(close, myma1_len) : na
myma2 = myma2_on ? myma2_type == "SMA" ? ta.sma(close, myma2_len) : ta.ema(close, myma2_len) : na
plot(myma1, color=not na(myma1) ? color.blue : na) 
plot(myma2, color=not na(myma2) ? color.red : na) 

// My custom data sources
float myhigh = mysource == "High/Low" ? high : math.max(close, open)
float mylow = mysource == "High/Low" ? low : math.min(close, open)
float mypeak = ta.pivothigh(myhigh, myperiod, myperiod)
float myvalley = ta.pivotlow(mylow, myperiod, myperiod)

// Draw pivots if I want
plotshape(not na(mypeak) and myshowpivots, text="P", style=shape.labeldown, color=na, textcolor=color.new(color.red, 0), location=location.abovebar, offset=-myperiod)
plotshape(not na(myvalley) and myshowpivots, text="V", style=shape.labelup, color=na, textcolor=color.new(color.blue, 0), location=location.belowbar, offset=-myperiod)

// Calculate max channel width
mytop = ta.highest(300) 
mybottom = ta.lowest(300) 
mymaxwidth = (mytop - mybottom) * mychannelwidth / 100

// Store my pivots with flair
var float[] myvalues = array.new_float(0) 
var float[] mypositions = array.new_float(0)
if not na(mypeak) or not na(myvalley) 
    array.unshift(myvalues, not na(mypeak) ? mypeak : myvalley) 
    array.unshift(mypositions, bar_index)
    for x = array.size(myvalues) - 1 to 0 
        if bar_index - array.get(mypositions, x) > mylookback 
            array.pop(myvalues) 
            array.pop(mypositions) 
            continue 
        break

// My channel-making function
my_channel(ind) => 
    float base = array.get(myvalues, ind) 
    float ceiling = base 
    float floor = base 
    int strength = 0
    for y = 0 to array.size(myvalues) - 1 
        float level = array.get(myvalues, y) 
        float gap = level <= ceiling ? ceiling - level : level - floor
        if gap <= mymaxwidth 
            if level <= ceiling 
                floor := math.min(floor, level) 
            else 
                ceiling := math.max(ceiling, level)
            strength += 20
    [ceiling, floor, strength]

// My S/R zones and swap function
var float[] sr_zones = array.new_float(20, 0)
myswap(x, y) => 
    temp = array.get(sr_zones, y * 2)
    array.set(sr_zones, y * 2, array.get(sr_zones, x * 2)) 
    array.set(sr_zones, x * 2, temp)
    temp := array.get(sr_zones, y * 2 + 1)
    array.set(sr_zones, y * 2 + 1, array.get(sr_zones, x * 2 + 1)) 
    array.set(sr_zones, x * 2 + 1, temp)

// Main logic with my twist
if not na(mypeak) or not na(myvalley) 
    float[] levels = array.new_float(0) 
    float[] power = array.new_float(10, 0)
    for x = 0 to array.size(myvalues) - 1 
        [c, f, s] = my_channel(x) 
        array.push(levels, s) 
        array.push(levels, c) 
        array.push(levels, f)
    for x = 0 to array.size(myvalues) - 1 
        highlvl = array.get(levels, x * 3 + 1) 
        lowlvl = array.get(levels, x * 3 + 2) 
        boost = 0
        for y = 0 to mylookback 
            if high[y] <= highlvl and high[y] >= lowlvl or low[y] <= highlvl and low[y] >= lowlvl 
                boost += 1
        array.set(levels, x * 3, array.get(levels, x * 3) + boost)
    array.fill(sr_zones, 0) 
    counter = 0
    for x = 0 to array.size(myvalues) - 1 
        maxpower = -1. 
        maxspot = -1
        for y = 0 to array.size(myvalues) - 1 
            if array.get(levels, y * 3) > maxpower and array.get(levels, y * 3) >= mystrength * 20 
                maxpower := array.get(levels, y * 3) 
                maxspot := y
        if maxspot >= 0 
            top = array.get(levels, maxspot * 3 + 1) 
            bottom = array.get(levels, maxspot * 3 + 2)
            array.set(sr_zones, counter * 2, top) 
            array.set(sr_zones, counter * 2 + 1, bottom)
            array.set(power, counter, array.get(levels, maxspot * 3))
            for y = 0 to array.size(myvalues) - 1 
                if array.get(levels, y * 3 + 1) <= top and array.get(levels, y * 3 + 1) >= bottom or array.get(levels, y * 3 + 2) <= top and array.get(levels, y * 3 + 2) >= bottom 
                    array.set(levels, y * 3, -1)
            counter += 1 
            if counter >= 10 
                break
    for x = 0 to 8 
        for y = x + 1 to 9 
            if array.get(power, y) > array.get(power, x) 
                temp = array.get(power, y) 
                array.set(power, y, array.get(power, x)) 
                myswap(x, y)

// My level and color functions
mylevel(ind) => 
    float result = na 
    if ind < array.size(sr_zones) and array.get(sr_zones, ind) != 0 
        result := array.get(sr_zones, ind)
    result

mycolor(ind) => 
    color shade = na 
    if ind < array.size(sr_zones) and array.get(sr_zones, ind) != 0 
        shade := array.get(sr_zones, ind) > close and array.get(sr_zones, ind + 1) > close ? myrescolor : array.get(sr_zones, ind) < close and array.get(sr_zones, ind + 1) < close ? mysupcolor : myincolor
    shade
    
// Detect breaks
resistancebroken = false 
supportbroken = false 
outofzone = true
for x = 0 to math.min(9, mymaxzones) 
    if close <= array.get(sr_zones, x * 2) and close >= array.get(sr_zones, x * 2 + 1) 
        outofzone := false
if outofzone 
    for x = 0 to math.min(9, mymaxzones) 
        if close[1] <= array.get(sr_zones, x * 2) and close > array.get(sr_zones, x * 2) 
            resistancebroken := true
        if close[1] >= array.get(sr_zones, x * 2 + 1) and close < array.get(sr_zones, x * 2 + 1) 
            supportbroken := true

// Alerts and shapes
alertcondition(resistancebroken, title="ResBreak", message="Resistance shattered!")
alertcondition(supportbroken, title="SupBreak", message="Support cracked!")
plotshape(myshowbreaks and resistancebroken, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.blue, 0), size=size.tiny)
plotshape(myshowbreaks and supportbroken, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)

// Strategy with commissions factored in
if resistancebroken 
    strategy.entry("ResBreak", strategy.long)
if supportbroken 
    strategy.entry("SupBreak", strategy.short)