ianzeng123
개요
다중 시간대 유동성 掃描 트렌드 확인량화 거래 전략은 높은 시간대 프레임 트렌드 분석과 유동성 掃描 신호를 결합한 수치화 거래 방법이다. 이 전략은 주로 시장의 유동성 掃描 행위를 식별하여 (가격이 최근의 고점 또는 낮은 곳을 돌파) 높은 시간대 프레임의 트렌드 편향성을 결합하여 거래 신호를 확인한다. 이 전략은 특히 5 분 차트의 짧은 라인 거래를 위해 최적화되어 있으며, ATR (평균 실제 파도) 를 사용하여 스톱 손실 및 스톱 스톱 레벨을 동적으로 설정하여 거래 승률과 리스크 수익률을 높인다. 전략은 시장 구조의 변화 지점을 정밀하게 파악하여 트렌드 방향에서 거래 할 가능성이 높고 안정적인 수익을 달성 할 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은 시장 유동성과 다중 시간대 경향 분석을 결합한 것이다. 구체적으로:
유동성 검출전략: 현 가격과 지난 20주기의 최고/최저 가격의 비교를 통해 유동성 청소 사건을 식별한다. 가격이 지난 20주기의 최고 가격을 돌파할 때, 최고점 유동성 청소로 간주하고, 가격이 지난 20주기의 최저 가격을 넘어갈 때, 최저점 유동성 청소로 간주한다. 이러한 돌파구는 일반적으로 시장 구조의 잠재적인 전환점을 나타냅니다.
높은 시간 프레임 트렌드 확인전략: 4시간 시간 프레임을 트렌드 필터로 사용한다. 상위 시간 프레임의 최고점을 지난 10주기의 최저점과 비교하여 전체 시장 트렌드 방향을 결정한다. 이 단계는 거래 방향이 더 큰 시장 트렌드와 일치하는 것을 보장한다.
거래 신호 생성구매 신호는 두 가지 조건이 동시에 충족되면 트리거됩니다. 낮은 점의 유동성 청소가 발생하고 높은 시간 프레임 추세가 상승합니다. 판매 신호는 두 가지 조건이 동시에 충족되면 트리거됩니다.
동적 위험 관리전략: ATR ((14주기) 를 동적으로 사용하여 스톱 및 스톱 레벨을 계산하십시오. 스톱은 ATR 곱하기 스톱 곱하기 스톱, 스톱은 ATR 곱하기 스톱 곱하기 스톱으로 설정하여 시장의 변동성에 따라 자동으로 위험 매개 변수를 조정합니다.
이 방법의 이론적 근거는 유동성 청소 후 종종 가격 반전이 발생한다는 데 있으며, 높은 시간 프레임 트렌드 확인이 거래 신호의 신뢰성을 높여서 낮은 품질의 거래 신호를 효과적으로 필터링한다는 것입니다.
전략적 이점
이 전략의 코드 구현을 심층적으로 분석하여 다음과 같은 몇 가지 중요한 장점을 요약할 수 있습니다.
높은 승률의 거래 기회유동성 청소와 높은 시간 프레임 트렌드 필터링을 결합하여, 전략은 높은 확률의 거래 기회를 식별하여 거래 성공률을 크게 향상시킵니다.
자율적 위험 관리: ATR을 사용하여 스톱 및 스톱 레벨을 동적으로 조정하여 위험 관리가 다양한 시장 환경의 변동성 변화에 적응할 수 있도록 하며, 고정 지점 스톱 스톱의 한계를 피합니다.
명확한 시각적 신호이 전략은 차트 상에서 구매 및 판매 신호와 그에 따른 중지 및 중단 수준을 직관적으로 표시하여 거래자가 거래의 위험과 수익률을 명확하게 파악할 수 있도록합니다.
다단계 분석 프레임워크다른 시간 프레임의 시장 정보를 통합함으로써, 전략은 시장의 역동성을 더 포괄적으로 파악하고 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
자동화 실행전략은 거래 플랫폼에서 완전히 자동으로 실행될 수 있으며, 인적 개입과 감정적 인 요소의 영향을 줄이고 거래 규율을 향상시킵니다.
유연한 변수 조정: 사용자는 개인 위험 선호와 거래 품종 특성에 따라 스톱 로즈 곱셈과 스톱 스톱 곱셈을 조정할 수 있으며, 전략의 개인 맞춤화를 실현한다.
실시간 경고 기능: 내장된 경고 기능은 거래자에게 잠재적인 거래 기회를 알리고 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.
전략적 위험
이 전략은 여러 장점이 있지만, 코드 분석을 통해 다음과 같은 잠재적인 위험도 발견되었습니다.
가짜 침입 위험: 시장에서 가짜 유동성 청소가 발생할 수 있으며, 특히 변동성이 높은 시장 환경에서는 잘못된 신호로 이어질 수 있습니다. 해결 방법: 거래량 확인 또는 가격 역전 확인과 같은 확인 지표를 추가하는 것이 고려 될 수 있습니다.
추세 반전 위험높은 시간 프레임의 트렌드 판단에는 지연성이 있을 수 있으며, 시장의 트렌드가 갑자기 반전되면 전략에 부적절한 신호를 유발할 수 있다. 해결 방법: 더 민감한 트렌드 탐지 방법을 도입하거나 여러 가지 트렌드 확인 장치를 도입한다.
매개변수 민감도스톱 로즈와 스톱 스톱 곱의 설정은 전략에 상당한 영향을 미치며, 다른 시장 환경에는 다른 파라미터 설정이 필요할 수 있습니다. 해결 방법: 타겟팅 된 파라미터 최적화 테스트를 수행하거나, 적응형 파라미터 조정 메커니즘을 도입하십시오.
과도한 거래의 위험: 불안정한 시장에서 과도한 유동성 청소 신호가 발생하여 과도한 거래가 발생할 수 있습니다. 해결 방법: 신호 필터 조건을 추가하거나 거래 냉각 기간을 설정하십시오.
ATR 계산 기간 동안의 영향: 현재 14주기 ATR을 사용하는 것은 특정 시장 조건에서 충분히 민감하지 않을 수 있다. 해결 방법: 다른 ATR 주기 설정을 테스트하거나, 다주기 ATR 조합을 사용하는 것.
단일 시장 의존성전략적 성능은 다른 시장 환경 (추진시장, 변동시장) 에서 다르게 나타날 수 있다. 해결 방법: 시장 환경 식별 논리를 추가하고, 다른 시장 상태에 따라 전략 매개 변수 또는 거래 논리를 조정한다.
전략 최적화 방향
코드 분석을 바탕으로, 이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다:
유동성 청소 확인 메커니즘: 현재 전략은 가격 돌파구를 유동성 청소 판단의 근거로만 사용하며, 거래량 돌파구 확인이나 가격 행동 패턴 확인을 추가하여 가짜 돌파구 신호를 줄이는 것을 고려할 수 있습니다. 이러한 최적화는 신호 품질을 향상시킬 수 있습니다.
다단계 트렌드 필터링: 더 많은 시간 프레임의 트렌드 판단을 도입할 수 있다 (예: 일선, 회선 트렌드), 더 포괄적인 트렌드 확인 시스템을 구축한다. 다중 시간 프레임 분석은 더 포괄적인 시장 관점을 제공하고 신호 간의 모순을 줄일 수 있다.
역동적인 정지 전략: ATR 또는 가격 변동에 기반한 모바일 스톱을 설정하는 것과 같은 동적인 추적 스톱을 구현할 수 있습니다. 이윤 잠재력을 극대화하기 위해 이러한 최적화는 고정 지점에서 일찍 출전하는 대신 강세를 보이는 상황에서 더 많은 이익을 얻을 수 있습니다.
시장 환경에 대한 적응력: 시장 환경 식별 기능을 추가하고, 다양한 시장 상태에서 전략 매개 변수 또는 거래 논리를 동적으로 조정한다. 시장 상태는 전략의 성능에 중대한 영향을 미치며, 타겟팅 된 조정은 전략의 안정성을 크게 향상시킬 수 있다.
신호 품질 평가 시스템: 신호 품질 점수 메커니즘을 개발하여 트렌드 강도, 돌파幅度, 거래량 확인 등과 같은 여러 요인에 따라 각 신호에 대한 점수를 부여하고, 고품질의 신호만 실행하십시오. 이 방법은 전략의 승률을 더욱 높일 수 있습니다.
자금 관리 최적화: 더 복잡한 자금 관리 논리를 도입하여 변동률에 따라 포지션 크기를 조정하거나 신호 품질 점수에 따라 거래 규모를 조정합니다. 꼼꼼한 자금 관리는 장기적인 수익성의 핵심 요소입니다.
기계 학습 강화: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 다양한 시장 환경에 적응하도록 파라미터 선택이나 신호 필터링을 최적화하십시오. 기계 학습은 역사 데이터에서 인간이 발견하기 어려운 패턴을 식별하여 전략 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
요약하다
다시간 분기 유동성 掃描 트렌드 확인 수량화 거래 전략은 유동성 掃描 신호와 높은 시간 프레임 트렌드 분석을 결합하여 거래자에게 높은 승률의 거래 방법을 제공합니다. 이 전략은 특히 5 분 차트의 짧은 라인 거래에 적합하며 ATR을 통해 위험 매개 변수를 동적으로 조정하여 유연한 위험 관리를 구현합니다.
이 전략의 핵심 장점은 다단계 분석 프레임 워크와 정확한 유동성 掃描 식별 능력으로 시장 구조의 변화의 핵심 지점에서 높은 확률의 거래 기회를 잡을 수 있다는 것입니다. 또한 명확한 시각 신호 표시와 자동화 실행 능력으로 거래자가 거래 과정을 규율적으로 관리 할 수 있습니다.
전략에는 가짜 돌파구 및 변수 민감성과 같은 잠재적인 위험이 있지만, 제안된 최적화 방향, 예를 들어, 유동성 청소 확인 메커니즘, 다층 트렌드 필터링 및 동적 중지 전략 등의 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
전반적으로, 이것은 견고한 시장 원칙에 기반하여 설계된 양적 거래 전략이며, 좋은 이론적 기반과 실용적 가치를 가지고 있습니다. 지속적인 최적화와 타겟 조정으로, 이 전략은 거래자의 도구 상자에 강력한 무기가 될 수 있으며, 일관된 거래 성능을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
/*backtest
start: 2024-03-26 00:00:00
end: 2025-03-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("High-Win-Rate Liquidity AI", overlay=true, shorttitle="Liquidity AI", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === SETTINGS ===
high_tf = input.timeframe("240", "High Timeframe Bias") // ✅ Fixed timeframe issue
sl_factor = input.float(1.5, "Stop Loss Multiplier", step=0.1)
tp_factor = input.float(3.0, "Take Profit Multiplier", step=0.1)
alerts_on = input(true, "Enable Alerts")
// === HIGH TIMEFRAME BIAS ===
high_tf_high = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, high)
high_tf_low = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, low)
high_tf_trend = high_tf_high > ta.highest(high_tf_low, 10) ? 1 : -1
// === ENTRY CONDITIONS ===
liq_sweep_high = high > ta.highest(high, 20)[1]
liq_sweep_low = low < ta.lowest(low, 20)[1]
buy_signal = liq_sweep_low and high_tf_trend == 1
sell_signal = liq_sweep_high and high_tf_trend == -1
// === STOP LOSS & TAKE PROFIT ===
long_sl = low - (ta.atr(14) * sl_factor) // SL for Buy
long_tp = low + (ta.atr(14) * tp_factor) // TP for Buy
short_sl = high + (ta.atr(14) * sl_factor) // SL for Sell
short_tp = high - (ta.atr(14) * tp_factor) // TP for Sell
// === PLOT SIGNALS ===
plotshape(buy_signal, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="BUY 🚀")
plotshape(sell_signal, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="SELL 🔥")
// Plot SL & TP
plot(buy_signal ? long_sl : na, style=plot.style_stepline, color=color.red, linewidth=2, title="Buy SL")
plot(buy_signal ? long_tp : na, style=plot.style_stepline, color=color.green, linewidth=2, title="Buy TP")
plot(sell_signal ? short_sl : na, style=plot.style_stepline, color=color.red, linewidth=2, title="Sell SL")
plot(sell_signal ? short_tp : na, style=plot.style_stepline, color=color.green, linewidth=2, title="Sell TP")
// === EXECUTE STRATEGY TRADES ===
if buy_signal
strategy.entry("BUY", strategy.long)
strategy.exit("Take Profit", from_entry="BUY", limit=long_tp, stop=long_sl)
if sell_signal
strategy.entry("SELL", strategy.short)
strategy.exit("Take Profit", from_entry="SELL", limit=short_tp, stop=short_sl)
// === ALERTS ===
if alerts_on and buy_signal
alert("BUY Signal on " + syminfo.ticker + " | TP: " + str.tostring(long_tp) + " | SL: " + str.tostring(long_sl))
if alerts_on and sell_signal
alert("SELL Signal on " + syminfo.ticker + " | TP: " + str.tostring(short_tp) + " | SL: " + str.tostring(short_sl))