ianzeng123
개요
시간 주기 가격 개시 전략은 가격 행동을 분석한 정량 거래 시스템으로, 시장 개시 가격과 전주기 종결 가격 사이의 동적 변화를 포착하는 데 중점을 두고 있다. 이 전략은 현재 주기의 개시 가격과 전주기 종결 가격을 비교하여 잠재적인 가격 상승 경향을 식별하고 특정 조건이 충족되면 다중 상위 포지션을 구축한다.
전략 원칙
시간 주기의 가격 개방 전략의 핵심 원칙은 시장 가격 행동과 동력 이론에 기초한다. 구체적으로, 이 전략은 다음과 같은 논리적 과정을 따른다:
구매 조건 판단: 전략은 먼저 현재 주기의 오픈 가격이 이전 주기의 종료 가격보다 높지 여부를 확인합니다.[1]), 동시에 현재 포지션이 없다는 것을 확인한다. 이 두 가지 조건이 동시에 충족되면, 시스템은 구매 신호로 인식한다.
구매 주문을 실행: 구매 조건이 충족되면, 시스템은 strategy.entry ((“Buy”, strategy.long) 명령으로 다중 입장을 실행한다. 동시에, 가격 차트에 구매 포인트를 표시하여 특정 구매 가격을 보여줍니다.
수익 목표 설정: 입점 후, 시스템은 즉시 구매 가격의 103%로 설정된 수익 목표 가격을 계산합니다. 이것은 3%의 정지 수준에 해당합니다.
평소 위치 조건 모니터링: 전략은 현재 시장 가격을 지속적으로 모니터링하고, 종료 가격이 목표 가격에 도달하거나 목표 가격을 초과하면 ((close >= targetPrice), 그리고 다수 상위 포지션을 보유하면 ((strategy.position_size > 0), 시스템은 자동으로 평소 위치 작업을 수행한다.
시각화 거래: 거래 활동을 직관적으로 보여주기 위해, 전략은 차트에 구매 및 판매 신호를 그리며, 거래자는 전략의 실행을 명확하게 추적 할 수 있습니다.
이 전략은 가격 동력의 연속성 원리를 이용한다. 개시 가격이 이전 주기의 폐시 가격보다 높을 때, 이는 시장에 파동적인 에너지가 존재한다는 것을 의미하며, 이러한 에너지는 단기간에 지속될 수 있으며, 이로 인해 수익을 창출할 수 있다.
전략적 이점
이 전략의 코드 구현을 심층적으로 분석한 결과, 다음과 같은 중요한 장점이 나타났습니다.
간결하고 명확한 입시 논리: 전략은 단순하고 이해하기 쉬운 가격 비교를 입시 신호로 사용하여 복잡한 지표 또는 매개 변수 설정에 의존하지 않고 과도한 적합성의 위험을 줄입니다.
명확한 수익 목표: 3%의 고정된 차단 설정은 명확한 수익 기대치를 제공하며, 좋은 리스크/이익 비율을 유지하는 데 도움이 됩니다.
자동화 실행: 전략은 신호 인식에서 입점으로 평소에 완전히 자동화되어 인간의 개입과 감정적 인 의사 결정의 영향을 줄입니다.
자금 관리 통합: default_qty_type=strategy.percent_of_equity 및 default_qty_value=100 파라미트 설정을 통해, 전략은 각 거래에 계좌 총 가치의 100%를 투입하여 자금 관리를 간소화한다.
시각적 거래 기록: 차트에 표시된 구매 및 판매 지점을 통해 거래자는 전략 수행을 직관적으로 검토 할 수 있으며, 후속 분석 및 전략 조정에 도움이 될 수 있습니다.
재입입을 방지: 현재 포지션 상태를 확인함으로써, 전략은 이미 포지션이있는 상태에서 재입입이 일어나지 않도록 보장하여 불필요한 위험 축적을 방지한다.
유동성이 높은 시장에 적합하다: 전략은 시간 시간 프레임에서 작동하며, 특히 유동성이 높은 시장 환경에 적합하며, 거래 신호의 실행성을 보장한다.
전략적 위험
이 전략은 간단하게 설계되었지만, 몇 가지 잠재적인 위험이 있습니다.
중단 메커니즘의 부재: 현재 전략은 단지 중지 조건을 설정하고 명확한 중단 메커니즘이 없습니다. 시장이 불리한 방향으로 움직이면 큰 손실이 발생할 수 있습니다. 시간 또는 가격에 기반한 중지 조건을 추가하는 것이 좋습니다.
고정 비율 목표의 한계: 3%의 고정 정지 목표는 다양한 시장 환경과 변동성에 적응하지 못할 수 있습니다. 낮은 변동성 시장에서 너무 높을 수 있으며 높은 변동성 시장에서 너무 낮을 수 있습니다.
단일 입시 조건의 취약성: 오프닝 가격과 전주기 종료 가격의 비교에만 입시 신호로 의존하여 시장 소음이 큰 경우 잘못된 신호를 유발할 수 있습니다.
트렌드 필터 부족: 전략은 광범위한 시장 트렌드 환경을 고려하지 않으며, 하향 추세에서도 구매 신호를 발산할 수 있으며, 역동 거래의 위험을 증가시킵니다.
자금 관리 위험: 기본으로 100%의 계정 이자를 사용하여 거래하고, 시장의 변동성이나 위험 수준에 따라 포지션 크기를 조정하지 않고, 과도한 위험 집중으로 이어질 수 있습니다.
시간 프레임 의존성: 전략은 시간 주기에 초점을 맞추고, 더 짧은 시간 프레임 내의 가격 변동이나 더 긴 시장 추세를 포착하지 못할 수 있습니다.
회수 편차 위험: 청폐 가격을 평준화 조건으로 사용하는 것은 실제 거래에서 실행 스라이프를 초래할 수 있습니다. 왜냐하면 실제로는 청폐 가격이 확인될 때까지 기다려야 할 수 있기 때문입니다.
전략 최적화 방향
정책 코드의 심층적인 분석을 바탕으로 다음과 같은 최적화 방향을 제시할 수 있습니다.
스톱 메커니즘을 도입: 시간 또는 가격에 기반한 스톱 조건을 추가하여, 예를 들어 최대 포지션 보유 시간 또는 ATR (진실 변동폭) 에 기반한 스톱 레벨을 설정하여 단일 거래의 최대 손실을 제한한다.
동적 수익 목표: 고정된 3% 차단 목표를 시장의 변동성에 기반한 동적 목표로 바꾸어, 예를 들어 ATR의 배수를 목표 가격 계산의 기초로 사용한다.
입시 필터링 조건을 추가합니다. 다른 기술 지표와 결합하여 () 이동 평균, RSI 또는 MACD와 같은 확인 신호로 입시 신호의 품질과 신뢰성을 향상시킵니다.
트렌드 방향 필터를 추가: 장기 이동 평균 또는 다른 트렌드 지표를 도입하여 전체적인 트렌드 방향이 일치하는 경우에만 출전을 보장합니다.
자금 관리 최적화: 동적인 포지션 관리를 실시하여 시장 상황, 계좌 권익 및 위험 수준에 따라 거래당 자금 비율을 조정한다.
다중 시간 프레임 분석: 더 높은 시간 프레임의 시장 분석 결과를 통합하고, 낮은 시간 프레임의 동향이 일치하는 경우에만 거래를 수행한다.
시간 필터 도입: 거래 시간 창 제한을 추가하여 너무 낮은 또는 너무 높은 변동성이있는 시장 시기를 피하십시오.
실행 논리를 최적화: 시장 가격 대신 제한 가격으로 거래를 실행하여 슬라이드 포인트 및 실행 비용을 줄이는 것을 고려하십시오.
이러한 최적화 방향의 구현은 전략의 안정성과 적응성을 높여서 다양한 시장 환경에서 상대적으로 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 도와줄 것입니다.
요약하다
시간 주기 가격 개시 전략은 개시 가격과 전주기 종료 가격 사이의 관계를 활용하여 단기 가격 동력을 포착하는 간결하고 실용적인 거래 시스템입니다. 이 전략은 간단한 논리와 명확한 실행 규칙으로 거래자에게 이해하기 쉽고 실행할 수있는 거래 방법을 제공합니다.
이 전략은 특히 단기 거래자와 일일 거래자에게 적합하며, 특히 변동성이 적당한 시장 환경에서 적합합니다. 지속적인 피드백과 최적화를 통해 거래자는 특정 시장과 개인 위험 선호도에 따라 매개 변수를 조정하여 전략의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 궁극적으로, 독립적인 거래 시스템으로 또는 더 복잡한 거래 전략의 구성 요소로, 시간 주기의 가격 포털 전략은 가격 행동 분석을 기반으로 한 정량 거래 방법의 잠재력과 가치를 보여줍니다.
/*backtest
start: 2025-03-02 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("1 Hour Open vs Close Buy Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Define the buy condition: current open is higher than the previous close
buyCondition = open > close[1] and strategy.position_size == 0 // Only buy if there is no active position
// Execute the buy order and plot buy price
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
label.new(x=bar_index, y=low, text="Buy at: " + str.tostring(open), style=label.style_label_up, color=color.green, size=size.normal, textcolor=color.white)
// Define the sell condition based on 3% profit target from the buy price
targetPrice = strategy.position_avg_price * 1.03
// Check if the current price has reached the target price and close the position
if (strategy.position_size > 0 and close >= targetPrice)
strategy.close("Buy")
label.new(x=bar_index, y=high, text="Sell at: " + str.tostring(close), style=label.style_label_down, color=color.red, size=size.normal, textcolor=color.white)
// Plotting to visualize entries and exits on the chart
plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=(strategy.position_size > 0 and close >= targetPrice), location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")