ianzeng123
전략 개요
이 전략은 돈치안 채널 (Donchian Channel) 과 평균 실제 파도 (ATR) 를 기반으로 한 트렌드 추적 거래 시스템이다. 이 전략은 4시간 K 라인 사이클의 돈치안 채널 중간 궤도와 현재 가격의 편차 정도를 활용하고, ATR을 동적 변동의 측정 지표로 결합하여 시장 변동에서 입점과 출구를 찾는다. 이 전략은梯度加仓 및 중지 메커니즘을 채택하고, 고정 거래 금액 (USDT) 을 통해 포지션 관리를 하며, 큰 변동 상황에서의 효과적인 자금 사용을 실현한다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소에 기반합니다.
- 다주기 분석 프레임워크전략: 1분 K선에서 거래를 수행하지만 4시간 K선 ((240분) 을 사용하는 데이터 계산 기술 지표, 다중 주기 분석의 장점을 달성한다.
- 동천 통로 계산: 20주기의 4시간 K선 데이터를 기반으로, 상반기 (최고 가격), 하반기 (최저 가격) 및 중반기 (폐쇄 가격의 간단한 이동 평균) 을 계산한다.
- 동적 간격 확인: ATR 값의 2배를 동적 거래 간격으로 사용하여 전략이 시장의 변동성에 적응할 수 있도록 한다.
- 트랜잭션 실행 논리：
- 초기 상태 ((지점 없는): 동치안 통로 중철 빼기 현재 가격이 설정된 간격보다 크면 첫 번째 구매를 실행한다.
- 포지션 보유 상태: 기준 가격과 현재 가격의 차이는 간격을 초과할 때 포지션 증가 또는 감소 작업을 수행한다.
- 포지션 관리: 거래 당 고정 금액 ((5.1 USDT), 현재 가격에 따라 계산 거래 수
- 평지 메커니즘: 가격 상승이 간격을 초과할 때 판매를 실행하고, 포지션이 부족하면 모든 사용 가능한 포지션을 판매한다.
전략적 이점
- 다주기 분석의 장점: 더 짧은 시간 주기 ((1분 K선) 에서 거래를 수행하지만 더 긴 시간 주기 ((4시간 K선) 의 기술 지표를 기반으로 의사 결정을 함으로써 단기 시장 소음의 방해를 줄이고 중장기 경향을 추적 할 수있는 능력을 유지합니다.
- 동적으로 시장의 변동에 적응하는 것: ATR을 변동성의 척도로 사용하면, 전략은 시장의 변동성에 따라 거래 간격을 자동으로 조정할 수 있습니다. 높은 변동성의 시장에서 더 큰 간격을 설정하고 낮은 변동성의 시장에서 더 작은 간격을 설정합니다.
- 계단 창고 메커니즘가격 하락이 지속될 때, 전략은 매 간격 지점에서 포지션을 부착하여 포지션 비용을 평균하고, 단일 거래의 위험 틈을 줄일 것입니다.
- 고정금액 거래: 거래당 고정 금액을 사용하는 것이 위험 관리 원칙에 더 적합하며, 높은 가격에서 과도한 투입이나 낮은 가격에서 투입 부족의 문제를 피합니다.
- 전체 기록전략: 전략 분석 및 최적화를 위해 거래 유형, 가격, 간격, 수량 및 총 보유량과 같은 정보를 포함한 상세한 거래 기록 및 시각적 태그를 구현합니다.
전략적 위험
- 추세 반전 위험: 강한 트렌드가 역전될 때, 전략은 시장의 전환을 제 시간에 식별하지 못할 수 있으며, 연속적인 포지션 이후의 큰 손실을 초래할 수 있다. 해결 방법: 트렌드 확인 지표를 도입하거나 최대 포지션 수를 제한한다.
- 자금이 다 소진될 위험이 있습니다.계속되는 일방적인 거래에서 고정 금액의 여러 가지 가파르는 재원을 너무 빨리 사용하거나 과도하게 집중시킬 수 있습니다. 해결 방법: 총 재원 사용 비율 제한을 설정하거나 단일 거래 금액을 동적으로 조정하십시오.
- 매개변수 민감도:ATR 배수 ((2배) 와 동치안 통로 주기 ((20) 의 선택은 전략 성능에 중대한 영향을 미치며, 매개 변수 설정을 잘못하면 신호가 너무 많거나 너무 적을 수 있다. 해결 방법: 역사 회귀를 통해 최적의 매개 변수 조합을 찾거나, 매개 변수 자조 장치를 구현한다.
- 유동성 위험: 유동성이 낮은 시장에서, 시가 요금은 전략의 실제 실행 효과를 영향을 미치는 큰 슬라이드로 이어질 수 있습니다. 해결 방법: 제한 가격 요금의 사용이나 유동성 필터 조건을 추가하는 것을 고려하십시오.
- 수수료 비용의 축적전략: 거래 빈도가 높고 거래 비용이 많이 발생할 수 있습니다 (설정 0.1%), 장기적으로 수익을 훼손 할 수 있습니다. 해결 방법: 거래 빈도를 최적화하거나 더 낮은 수수료를 사용하는 거래소를 고려하십시오.
전략 최적화 방향
- 시장 환경 필터링: 변동률 지표와 결합하여 현재 시장 환경을 판단하고, 다양한 시장 상태에 따라 전략 매개 변수를 조정하거나 거래를 중지합니다. 이렇게하면 낮은 변동률이나 격변 시장에서 자주 거래되는 비용 손실을 피할 수 있습니다.
- 동적으로 ATR 배수를 조정: ATR 배수를 역사적 변동률이나 시장 추세 강도에 따라 동적으로 조정할 수 있습니다. 강한 추세 시장에서 더 작은 배수를 사용하여 가격을 더 자세히 추적하고, 흔들리는 시장에서 더 큰 배수를 사용하여 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.
- 손절매 메커니즘 소개: 최대 손실 제한을 설정하거나 단편 거래 손실을 방지하기 위해 스톱을 추적하십시오. 특히 여러 번 상장 한 후, 자금을 보호하기 위해 종합 스톱 수준을 설정하는 것이 고려되어야합니다.
- 포지션 관리를 최적화: 고정된 금액이 아닌 감소하거나 증가하는 거래 금액을 사용하는 것을 고려할 수 있으며, 매 거래의 금액 비율은 구축된 포지션의 크기 또는 시장의 변동성 동력에 따라 조정됩니다.
- 트랜잭션 시간 필터를 추가합니다.다른 거래 시간대의 성과를 분석하고, 아시아, 유럽, 아메리카 거래 시간대의 교차 시간이나 주요 경제 데이터가 발표되기 전과 후와 같은 비효율적이거나 위험 한 시간을 피하십시오.
- 다른 지표의 통합 확인RSI, MACD 등의 지표와 결합하여 거래 신호의 질을 높이고 잘못된 입장을 줄일 수 있습니다.
- 둥 통로 주기 적응: 시장상태에 따라 동적으로 조정하는 동천 통로의 계산주기를, 높은 변동 시장에서 반응 속도를 높이기 위해 짧은 주기를 사용, 낮은 변동 시장에서 노이즈를 줄이기 위해 더 긴 주기를 사용.
요약하다
다중 주기 동치안 통로와 ATR 동적 간격 변동 추적 거래 전략은 기술 분석과 위험 관리를 결합한 정량 거래 시스템이다. 전략은 1분 K 라인에서 4 시간 주기 데이터를 사용하여 결정을 수행함으로써 중기 경향을 효과적으로 추적하고 ATR을 동적으로 사용하여 다른 시장 환경에 맞게 거래 간격을 조정한다. 고정 금액 거래와 계단 창고 구축 메커니즘은 위험을 제어하고 비용을 평형화하는 데 도움이됩니다.
이 전략은 특히 변동성이 높은 시장 환경에 적합하지만, 트렌드 반전 위험과 자금 관리 문제에 주의를 기울여야 합니다. 시장 환경 필터, 동적 파라미터 조정 및 중지 장치와 같은 최적화 조치를 추가함으로써 전략의 안정성과 장기적인 수익성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 실제 적용에서 충분한 재검토를 수행하고 특정 거래 품종에 대한 파라미터 최적화를 수행하고 자금을 안전하게 보장하기 위해 엄격한 위험 제어 조치를 시행하는 것이 좋습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-04-02 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Donchian Channel and ATR Strategy", overlay=true, currency="USDT", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// 用pine编写策略，实时执行。
// 获得suiusdt合约的4小时K线，用4小时k线20周期，计算唐奇安通道 和ATR。
// 最新的 ATR * 2 为间隔。每次买卖金额都是5.1usdt，根据金额计算交易数量。
// 策略基于1分钟k线执行。
// 开始时，baseprice为空。
// 如果 唐奇安通道中轨 - 当前价格 > 间隔， 则市价买入5.1usdt，记录成交价格为 baseprice。
// 重新计算计算唐奇安通道 和ATR, 还是使用4小时K线的20个周期。
// baseprice不为空，
// 如果 baseprice - 当前价格 > 间隔， 则市价买入5.1usdt，记录成交价格为 baseprice；
// 如果 当前价格 - baseprice > 间隔， 则市价卖出5.1usdt，记录成交价格为 baseprice。
// 卖出时，判断仓位是否足够卖出，不够则卖出剩余的仓位。卖出后，如果没有仓位了，设置baseprice为空。
// 标签和日志记录：买还是卖（buy/sell），初次买入标记为initBuy，价格，间隔，买入的数量，买入后仓位的总数量。
// 用不同颜色区分买卖。
// 获取4小时K线数据
resolution_4h = "240" // 4小时K线
high_4h = request.security(syminfo.tickerid, resolution_4h, high)
low_4h = request.security(syminfo.tickerid, resolution_4h, low)
close_4h = request.security(syminfo.tickerid, resolution_4h, close)
// 计算唐奇安通道和ATR（基于4小时K线）
length = 20
donchian_upper = ta.highest(high_4h, length)
donchian_lower = ta.lowest(low_4h, length)
donchian_middle = ta.sma(close_4h, length)
atr_value = ta.atr(length) // 使用4小时K线计算ATR
// 设置交易参数
trade_amount = 5.1 // 每次交易金额（USDT）
var float baseprice = na // 当前基准价格
var float total_position_qty = 0 // 总仓位数量
// 日志记录函数
log_trade(action, price, interval, qty, total_qty, color) =>
log_text = str.format("{0} @ {1} | Interval: {2} | Qty: {3} | Total Qty: {4}",
action, str.tostring(price), str.tostring(interval),
str.tostring(qty), str.tostring(total_qty))
// 策略逻辑
interval = atr_value * 2 // 间隔 = ATR * 2
if (na(baseprice))
if (donchian_middle - close > interval) // 使用1分钟K线的close价格判断
qty = trade_amount / close // 计算交易数量
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=qty)
baseprice := close // 更新基准价格
total_position_qty += qty // 更新总仓位数量
log_trade("initBuy", baseprice, interval, qty, total_position_qty, color.green) // 记录日志和标签
else
if (baseprice - close > interval) // 使用1分钟K线的close价格判断
qty = trade_amount / close
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=qty)
baseprice := close
total_position_qty += qty
log_trade("Buy", baseprice, interval, qty, total_position_qty, color.blue)
else if (close - baseprice > interval)
if (total_position_qty > 0)
qty = trade_amount / close
if (total_position_qty >= qty)
strategy.close("Buy", qty=qty)
total_position_qty -= qty
log_trade("Sell", baseprice, interval, qty, total_position_qty, color.red)
else
strategy.close("Buy")
total_position_qty := 0
log_trade("Sell (Full Position)", baseprice, interval, total_position_qty, 0, color.red)
baseprice := na // 清空基准价格
// 绘制唐奇安通道和ATR（基于4小时K线）
plot(donchian_upper, title="Donchian Upper", color=color.blue, linewidth=2)
plot(donchian_middle, title="Donchian Middle", color=color.orange, linewidth=2)
plot(donchian_lower, title="Donchian Lower", color=color.blue, linewidth=2)
plot(atr_value, title="ATR", color=color.red, linewidth=2)