
다시간 가격행동 기관 거래 전략은 ICT (인터뱅크 거래) 개념에 기반한 일일 거래 시스템으로, 시장의 하락 추세를 포착하기 위해 특별히 설계되었다. 이 전략은 런던, 뉴욕, 아시아의 3개의 주요 거래 시간대의 가격행동을 추적함으로써 기관 자금 흐름을 식별하고, 핵심 가격 영역에서 높은 확률의 공백 기회를 찾는다. 이 전략의 핵심은 다른 거래 시간대 사이의 연관 관계와 가격 구조를 활용하여 “유다 흔들림”과 같은 기관 거래 개념과 결합하여 유동성이 집중된 영역에 정밀 진입하는 것이다.
이 전략은 여러 거래 시간에 대한 가격 구조 분석을 기반으로 작동하며, 다음과 같은 몇 가지 핵심 구성 요소를 포함합니다.
런던 오프닝 설정 (뉴욕 시간 2시~8시 20분)변수를 통해 코드:sessionLondon런던 시간대의 시작 시간을 설정하고 그 시간대의 최고 가격을 실시간으로 업데이트합니다.londonHigh가장 낮은 가격londonLow런던 시간대는 보통 하루의 초기 방향을 결정한다.
뉴욕의 살인 구역 (New York Time 8:20-10:00)코드 설정:sessionNYOpen뉴욕 개시 시간을 캡처한다. 가격이 뉴욕 시간대에서 런던 시간대에서 최고점을 돌파한 후 다시 떨어지면 (“유다 스윙”이라고 불리는) 조건이 충족됩니다.judasSwing = high >= londonHigh and time >= sessionNYOpen이 모든 것은 “공백”을 준비할 때입니다.
런던 종점 구매 설정 (뉴욕 시간 10:30-13:00)코드는 다음과 같습니다.londonCloseBuy조건은 런던 종점 시기의 더 많은 신호를 유발하는지 판단하기 위해, 가격이 런던 시점의 최저점을 넘어서는 것이 필요하며, 목표는 회귀 반향을 잡는 것입니다.
아시아 오픈 도메인 설정 (뉴욕 시간 19:00-2:00)코드가 통과되었습니다.sessionAsia아시아 시간대 (Asian time zone) 는 아시아 시간대 (Asian time zone) 에서 가격이 최고점을 넘어서기 시작하는 것을 뜻한다.close > asiaHigh), 카카오 진출을 촉발한다.
전략의 핵심 거래 논리는 “유다의 흔들림”이라는 개념을 이용하는 것입니다. 즉, 가격이 뉴욕 시간대에서 런던의 고점을 잠시 뚫고 돌아온 후, 대형 기관이 높은 곳에서 출하 할 수 있음을 나타내는 때,空白는 이기는 확률이 높습니다. 동시에, 전략은 런던의 종결 시간대에서 여러 번 반전하고 아시아 시간대의空白 전략을 포함하고, 온천 거래 시스템을 형성합니다.
코드의 심층적인 분석을 통해, 이 전략은 다음과 같은 중요한 장점을 가지고 있다:
다중 시간적 협동 분석이 전략은 세 가지 주요 거래 시점의 가격 데이터를 통합하여 변수를 통해 분석합니다.londonHigh、nyHigh그리고asiaHigh예를 들어, 다양한 시장의 가격 행보를 종합적으로 추적하여 단일 시점 분석의 한계를 피합니다.
기관에 기반한 입학 논리이 전략의 핵심은 ‘유다의 흔들림’이라는 개념이다.judasSwing조건적 판단) 대부 기관 자금에 대한 직접적인 거래 행위는 대부 기관의 유도적 행위와 진정한 의도를 효과적으로 식별 할 수 있습니다.
정확한 시간 조절통과:timestamp함수는 각 거래 시기의 시작과 종료 시간을 정확하게 설정하여 가장 활발한 시장 시간에 거래하는 것을 보장하고 거래의 유효성을 향상시킵니다.
명확한 위험 관리코드는 명확한 스톱로스 설정을 포함하고 있습니다.stopLoss = high + 10 * syminfo.mintick) 과 수익 목표 (profitTarget = low - 20 * syminfo.mintick모든 거래의 위험을 통제할 수 있게 해줍니다.
시각화 지원전략 수립:plot이 함수는 각 시간대의 높은 낮은 지점을 매칭하여 거래 의사 결정에 직관적인 시각적 참고를 제공하며 전략의 실용성을 강화합니다.
이 전략은 합리적으로 설계되었지만, 다음과 같은 잠재적인 위험들이 있습니다.
가짜 침입 위험: 높은 변동성 시장에서 ‘유다 스윙’ 신호는 가짜 브레이크를 생성할 수 있으며, 이로 인해 잘못된 공백이 발생합니다. 해결책은 합성 거래량 확인이나 더 명확한 가격 회귀 패턴을 기다리는 것과 같은 필터링 조건을 추가하는 것입니다.
시간적 의존성전략은 특정 시기의 시장 행동에 크게 의존합니다. 시장 특성이 변하거나 중요한 뉴스가 비정상적인 시간에 발표되면 전략의 유효성이 떨어질 수 있습니다. 시장 뉴스 달력을 사용하는 것과 함께 중요한 데이터가 발표되기 전에 거래를 중단하는 것이 좋습니다.
스톱 손실 설정 고정: 코드의 스톱로스는 고정 점수로 설정되어 있습니다10 * syminfo.mintick), 다른 시장과 시간대의 변동성 차이를 고려하지 않습니다. ATR과 같은 변동성 지표에 기반한 동적 중지로 개선 할 수 있습니다.
필터링 장치의 부재: 전략은 시장의 전반적인 추세와 변동적인 환경을 고려하지 않으며, 강력한 상향 상승 상황에서 종종 잘못된 하향 신호가 발생할 수 있습니다. 이동 평균 방향이나 운동량 지표와 같은 추세 필터 조건을 추가하는 것이 좋습니다.
오차 위험을 감지합니다.: 전략이 특정 기간의 가격 행동에 의존하기 때문에, 낮은 시간 주기의 재검토시에는 전향적 편차가 있을 수 있다. 실제 거래에서는 전략의 성과와 재검토 결과의 차이에 주의를 기울여야 한다.
코드 분석을 바탕으로, 이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다:
동적 상쇄 메커니즘“이런 일이 벌어진다면,stopLoss = high + 10 * syminfo.mintickATR 기반의 동적 중지로 변경됩니다.stopLoss = high + atr(14) * 1.5다른 시장 환경의 변동성 특성에 더 잘 적응할 수 있습니다.
트렌드 필터: 일선이나 4 시간 차트의 이동 평균 방향과 같은 더 높은 시간 주기 트렌드 판단 조건을 추가하여 큰 트렌드와 일치하는 방향으로만 거래하면 전략의 승률을 높일 수 있습니다.
양수 확인: “유다 스윙” 신호가 발동될 때 거래량 분석을 추가하고, 거래량이 증가함에 따라 가격이 다시 떨어질 때만 하락을 실행하면 가짜 돌파구로 인한 손실을 줄일 수 있습니다.
시장 감정 지표에 가입: VIX 또는 다른 시장 변동 지표와 결합하여 극단적인 변동 환경에서 전략을 조정하거나 일시 중지하여 불안정한 시장에서 거래하는 것을 피하십시오.
입학 시점을 최적화현재 코카이도 입시 조건은close < open가격의 결정적인 지지점으로 돌아가는 것을 기다리는 것을 개선할 수 있습니다.
다중 주기 확인을 추가: 더 짧은 시간 주기의 가격 구조를 결합하여 주요 입시 조건이 충족 된 후 더 정확한 입시 지점을 찾고, 슬라이드 포인트 및 불필요한 위험을 줄입니다.
이러한 최적화 방향은 전략의 안정성과 신뢰성을 높여서 다양한 시장 환경에서 좋은 성능을 유지할 수 있도록 한다.
다시간 시간대 가격행동 기관 거래 전략은 ICT 거래 개념을 통합한 종합적인 일일 거래 시스템으로, 런던, 뉴욕, 아시아의 3개의 주요 거래 시간대의 가격 구조를 분석하여 기관 자금 흐름에 의한 높은 확률 거래 기회를 포착한다. 이 전략의 가장 큰 특징은 기관 자금 흐름에 따른 거래, 특히 “유다 흔들림” 개념을 활용하여空白 기회를 포착하는 것, 또한 반전 多 多 및 아시아 시간대의空白 전략을 포함하여 전체적인 거래 시스템을 형성한다.
전략 설계는 합리적이고, 명확한 입시 조건과 위험 관리 규칙을 포함하고 있지만, 가짜 돌파 위험과 특정 시간에 대한 강한 의존성 같은 단점이 있습니다. 동적 손실, 트렌드 필터, 거래량 확인과 같은 최적화 조치를 추가함으로써 전략의 안정성과 적응성이 더욱 향상 될 수 있습니다.
하루 거래 기회를 추구하는 거래자들에게, 이 전략은 다른 거래 시간대의 시장 특성을 이해하고 활용하는 구조화된 방법을 제공하며, 특히 기관 거래 개념을 습득하고 하루 단축에서 수익을 얻고 싶어하는 거래자들에게 적합합니다.
/*backtest
start: 2024-03-26 00:00:00
end: 2025-03-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ICT Bread and Butter Sell-Setup", overlay=true)
// Get current date values
t = time
currentYear = year(t)
currentMonth = month(t)
currentDay = dayofmonth(t)
// Time Settings
sessionNYOpen = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 08, 20) // CME Open
sessionLondon = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 02, 00) // London Open
sessionAsia = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 19, 00) // Asia Open
sessionEnd = timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 16, 00) // Market Close
// Session Ranges (Initialize to the first bar values)
var float londonHigh = high
var float londonLow = low
var float nyHigh = high
var float nyLow = low
var float asiaHigh = high
var float asiaLow = low
// Update Highs & Lows for Each Session
if (time >= sessionLondon and time < sessionNYOpen)
londonHigh := math.max(londonHigh, high)
londonLow := math.min(londonLow, low)
if (time >= sessionNYOpen and time < sessionEnd)
nyHigh := math.max(nyHigh, high)
nyLow := math.min(nyLow, low)
if (time >= sessionAsia and time < sessionLondon)
asiaHigh := math.max(asiaHigh, high)
asiaLow := math.min(asiaLow, low)
// New York Judas Swing (Temporary Rally)
judasSwing = high >= londonHigh and time >= sessionNYOpen and time < sessionEnd
// Short Entry in NY Kill Zone
shortEntry = judasSwing and close < open
stopLoss = high + 10 * syminfo.mintick
profitTarget = low - 20 * syminfo.mintick
if shortEntry
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Take Profit", from_entry="Short", limit=profitTarget, stop=stopLoss)
// London Close Buy Setup
londonCloseBuy = time >= timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 10, 30) and time <= timestamp(currentYear, currentMonth, currentDay, 13, 00) and close < londonLow
if londonCloseBuy
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Take Profit Buy", from_entry="Buy", limit=close + 20 * syminfo.mintick, stop=low - 10 * syminfo.mintick)
// Asia Open Sell Setup
asiaSell = time >= sessionAsia and time < sessionLondon and close > asiaHigh
if asiaSell
strategy.entry("Asia Short", strategy.short)
strategy.exit("Asia Profit", from_entry="Asia Short", limit=close - 15 * syminfo.mintick, stop=high + 10 * syminfo.mintick)
// Plot High/Low of Sessions
plot(londonHigh, color=color.blue, title="London High")
plot(londonLow, color=color.blue, title="London Low")
plot(nyHigh, color=color.red, title="NY High")
plot(nyLow, color=color.red, title="NY Low")
plot(asiaHigh, color=color.orange, title="Asia High")
plot(asiaLow, color=color.orange, title="Asia Low")