포물선형 손절매 반전 및 볼린저 밴드 추세 식별 양적 거래 전략
SAR BB TREND FOLLOWING volatility OVERBOUGHT OVERSOLD MEAN REVERSION
ianzeng123
개요
패러블라인 정지 손실 반전과 부린띠 트렌드 식별 수량 거래 전략은 패러블라인 SAR 지표와 부린띠 지표를 결합한 수량 거래 전략이다. 이 전략은 패러블라인 SAR 지표와 부린띠 지표를 통해 시장 트렌드 방향을 식별하고, 부린띠를 사용하여 가격의 변동 범위를 판단하고, 가격이 특정 조건을 충족하면 구매 또는 판매 작업을 수행한다. 전략의 핵심 아이디어는 트렌드가 확인된 경우, 가격의 극단적 위치에 진입하는 것을 피하여 위험을 줄이고 거래 성공률을 높인다.
전략 원칙
이 전략은 두 가지 핵심 기술 지표의 상호 작용에 기반합니다.
패러블리 SAR (정지 및 반전): 이것은 가격 차트에 점으로 표시되는 트렌드 추적 지표이며, 일반적으로 잠재적인 가격 반전 지점을 식별하고 스톱 로즈 위치를 설정합니다. 가격이 SAR 지점 위에있을 때 시장이 상승 추세에 있음을 나타냅니다. 가격이 SAR 지점 아래에있을 때 시장이 하락 추세에 있음을 나타냅니다.
브린 벨트: 이것은 가격 변동성을 측정하는 지표이며, 세 개의 선으로 구성됩니다. 중도 (通常 20周期移动平均線), 상도 (中道加倍標準差) 및 하도 (中道减倍標準差). 브린 띠는 가격이 과매도 또는 과매도 영역에 있는지 확인하는 데 도움이됩니다.
이 전략의 거래 논리는 다음과 같습니다.
- 구매 조건: 종식 가격이 SAR 포인트 (상향을 나타내는) 보다 높고 부린 벨트 (열차를 타는) 보다 낮을 때, 시스템은 구매 신호를 생성한다.
- 판매 조건: 종식 가격이 SAR점보다 낮으면 판매 신호를 생성합니다. (내향 추세를 나타냅니다) 그리고 부린 반도 하락점보다 높으면 판매 신호를 생성합니다. (오버셀 지역에서 판매하는 것을 피합니다.)
- 평점 조건:
- 다중중 평점: 마감 가격이 SAR 포인트보다 낮을 때 (추세 역전) 또는 마감 가격이 부린 반지 궤도에 오를 때 (오버 바이 영역에 도달) 보다 높을 때.
- 공평한 상위 포지션: 마감 가격이 SAR 지점보다 높을 때 (추세 역전) 또는 마감 가격이 부린 반지하 궤도보다 낮거나 같을 때 (오버셀 영역에 도달하는 경우).
이 조합은 트렌드 확인과 변동 범위 판단의 이중 장점을 활용하여 단일 지표가 가져올 수있는 잘못된 신호를 효과적으로 회피합니다.
전략적 이점
동향 확인과 변동 보호이중 필터링 메커니즘은 가짜 신호를 효과적으로 줄이고 거래 품질을 향상시킬 수 있습니다.
적응력: 패러블 라인 SAR 지표의 단계 길이와 최대 값 파라미터는 전략이 다른 시장 환경에 적응할 수 있도록 조정할 수 있습니다. 브린 밴드의 주기 및 배수는 시장의 변동 특성에 따라 사용자 정의 할 수 있습니다.
시야가 맑습니다.전략은 명확한 시각적 신호를 제공하여 거래자의 거래 논리와 입시 지점을 직관적으로 이해할 수 있도록 지표 라인과 거래 신호 그래프를 차트에 그리는 것입니다.
리스크 관리 내장전략의 평형 규칙은 위험 관리 메커니즘을 내장하고 있으며, 트렌드가 역전되거나 가격이 극한 위치에 도달했을 때 자동으로 평형됩니다. 이는 단일 거래의 손실 범위를 제어하는 데 도움이됩니다.
다양한 시기와 시장에 적용됩니다.이 전략의 설계 원리는 다른 시간 주기 및 시장 유형에 적용될 수 있도록 하며, 특히 명백한 추세적 특성을 가진 시장에 적합하다.
전략적 위험
시장의 부진: 가격 수평 변동, 명백한 추세가 없는 시장 환경에서는 이 전략이 빈번하고 잘못된 신호를 생성할 수 있으며, 이로 인해 소액의 손실이 반복됩니다. 해결책은 트렌드 강도 필터를 추가하는 것입니다. 예를 들어, ADX 지표는 트렌드 강도가 충분히 있을 때만 전략을 활성화합니다.
매개변수 민감도: 전략 성능은 SAR 걸음 길이, SAR 최대 값, 브린 밴드 사이클 및 배수 등과 같은 매개 변수에 매우 민감하다. 부적절한 매개 변수 설정은 너무 일찍 입단하거나 너무 늦게 출전할 수 있다. 역사 회신을 통해 특정 시장에 적합한 최적의 매개 변수 조합을 찾는 것이 좋습니다.
뒤처진 문제SAR와 브린 띠는 모두 역사적인 데이터에 기반한 지표이기 때문에 빠르게 변화하는 시장에서 약간의 지연을 나타낼 수 있으며, 최적의 입문 지점을 놓치거나 출전을 지연시킬 수 있습니다. 지표 주기를 줄이는 것은 지연을 줄이기 위해 고려할 수 있지만, 이는 잘못된 신호를 증가시킬 수도 있습니다.
거래량 확인 부족: 기존의 전략은 거래량 요소를 고려하지 않으며 거래량은 가격 트렌드의 신뢰성을 확인하는 중요한 지표입니다. 거래량 필터 조건을 추가하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 트렌드가 바뀌면 거래량이 증가하도록 요구합니다.
부적절한 손해 방지 설정: 전략에는 평점 조건이 내장되어 있지만, 고정된 스톱 포지션이 설정되어 있지 않으며, 극단적인 시장 조건에서 큰 손실을 초래할 수 있습니다. 퍼센트 또는 ATR 기반의 하드 스톱 스톱 설정을 추가하는 것이 좋습니다.
전략 최적화 방향
트렌드 필터 추가: ADX ((평균 방향 지수) 또는 유사한 지표를 도입하여, ADX가 특정 하위값 (예: 25) 보다 높을 때만 거래를 수행하여, 트렌드 없는 시장에서 가짜 신호를 발생하지 않도록 한다. 이러한 최적화는 흔들리는 시장에서 손실 거래를 크게 줄일 수 있다.
입학 시점을 최적화: 현재 입시 조건에 따라 RSI 또는 무작위 지표와 같은 보조 확인을 추가하는 것을 고려하십시오. 예를 들어, 더 나은 입시 가격을 얻기 위해 RSI가 초과된 지역에서 다시 상승했을 때 구매하십시오.
트랜잭션 수량 확인: 입시 신호가 거래량 증가에 따라 요구되므로, 거래량 가중 이동 평균 (VWMA) 을 간단한 이동 평균 (SMA) 대신 사용하여 브린 대역을 계산하거나 거래량이 이동 평균보다 높지 않은지 개별적으로 확인할 수 있습니다.
역동적 상쇄 전략: 수익성있는 거래에서 스톱포트를 SAR 포인트 위치로 점진적으로 이동하는 등의 스톱포드 추적 기능을 구현하여 이미 얻은 이익을 보호하면서 트렌드가 계속 진행될 수 있도록 한다.
시간 필터를 고려하세요.: 특정 시장은 특정 시간 동안 더 많은 변동성과 유동성을 가지고 있으며, 전략은 시간 필터를 추가하여 거래 신호를 가장 유리한 거래 시간에만 실행할 수 있습니다.
포지션 관리: 시장의 변동성 (예: ATR) 또는 계정 위험 비율에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정하여 낮은 변동성 동안 포지션을 늘리고 높은 변동성 동안 포지션을 줄여서 더 균형 잡힌 위험-이익 비율을 달성하십시오.
다중 주기 확인을 추가합니다.: 다중 시간 주기의 분석을 사용하여, 더 큰 시간 주기와 더 작은 시간 주기의 신호 방향이 일치하도록 요구합니다. 이것은 가짜 돌파 신호를 줄일 수 있습니다.
요약하다
패러블라인 정지 손실 반전과 부린띠 트렌드 식별 수량 거래 전략은 트렌드 추적과 변동 범위를 판단하는 두 가지 거래 개념을 교묘하게 결합합니다. 패러블라인 SAR를 통해 시장의 트렌드 방향을 식별하고, 부린띠 제어 진입 영역을 통해 트렌드 반전이나 가격 극단 위치에서 진입하는 위험을 효과적으로 피할 수 있습니다. 이 전략은 시각적 직관, 매개 변수 조정, 내장 된 위험 관리 등의 장점이 있지만, 흔들리는 시장에서 좋지 않은 성능을 발휘할 수 있으며 매개 변수 설정이 민감합니다.
트렌드 강도 필터, 거래량 확인, 동적 스톱로스 및 다중 주기 분석과 같은 최적화 조치를 도입함으로써 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 것으로 예상된다. 특히 ADX와 같은 트렌드 강도 지표를 추가하고 포지션 관리를 최적화하면 전략 성능에 상당한 개선이 발생할 수 있다.
이 전략은 거래 경험이있는 양적 거래자에게 적합하며, 거래하는 특정 시장 특성에 따라 매개 변수를 조정하고 개인화 된 최적화 조치를 추가하여 더 안정적인 거래 시스템을 구축 할 수 있습니다. 궁극적으로 모든 거래 전략과 마찬가지로 엄격한 자금 관리와 감정 통제는 전략을 성공적으로 적용하는 데 중요한 요소입니다.
/*backtest
start: 2024-03-27 00:00:00
end: 2024-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Parabolic SAR + Bollinger Bands Strategy", overlay=true)
// ———— Inputs ———— //
// Parabolic SAR Inputs
sar_step = input.float(0.02, "SAR Step", minval=0.001, maxval=0.1)
sar_max = input.float(0.2, "SAR Max", minval=0.1, maxval=0.5)
// Bollinger Bands Inputs
bb_length = input.int(20, "BB Length")
bb_mult = input.float(2.0, "BB Multiplier")
// ———— Calculate Indicators ———— //
// Parabolic SAR
sar = ta.sar(sar_step, sar_max, sar_max)
plot(sar, "SAR", color=color.blue, style=plot.style_circles)
// Bollinger Bands
bb_basis = ta.sma(close, bb_length)
bb_dev = bb_mult * ta.stdev(close, bb_length)
bb_upper = bb_basis + bb_dev
bb_lower = bb_basis - bb_dev
// Plot Bollinger Bands
plot(bb_basis, "BB Basis", color=color.orange)
plot(bb_upper, "BB Upper", color=color.blue)
plot(bb_lower, "BB Lower", color=color.blue)
// ———— Strategy Logic ———— //
// Long Condition: Price closes above SAR (uptrend) AND below Upper BB
longCondition = close > sar and close < bb_upper
// Short Condition: Price closes below SAR (downtrend) AND above Lower BB
shortCondition = close < sar and close > bb_lower
// Exit Conditions
exitLong = close < sar or close >= bb_upper
exitShort = close > sar or close <= bb_lower
// ———— Execute Orders ———— //
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (exitLong)
strategy.close("Buy")
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if (exitShort)
strategy.close("Sell")
// ———— Visual Alerts ———— //
plotshape(longCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(shortCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)