ianzeng123
개요
동적 축의 돌파 트렌드 추적 전략은 세 명의 전설적인 거래 마스터의 핵심 정신을 통합한 통합적 양적 거래 전략입니다. 제시 리버모어의 축의 돌파 기술, 에드 세이코타의 트렌드 확인 방법, 폴 튜더 존스의 위험 관리 원칙. 이 전략은 중요한 가격 돌파구를 식별하여 여러 가지 확인 메커니즘을 결합하여 높은 확률의 거래 기회에 정밀 입구를 수행합니다. 전략의 핵심은 가격 돌파구의 중요한 축을 기다리는 것입니다.
전략 원칙
전략의 작동 원리는 다단계 기술 분석 프레임 워크에 기초한다. 첫째, 전략은 핵심 고점과 낮은 지점을 식별하는 중요한 지지 저항 지점을 사용한다. 이 지점은 시장의 중요한 심리적 가격을 나타냅니다. 가격이 이러한 핵심 지점을 돌파 할 때, 새로운 트렌드의 시작이나 기존의 트렌드의 지속을 나타냅니다.
전략적 이점
이 전략은 여러 가지 중요한 장점이 있습니다. 첫째, 여러 확인 메커니즘은 거래 신호의 정확도를 크게 향상시키고 단일 지표로 인해 발생할 수있는 가짜 신호를 방지합니다. 두 번째, 동적 ATR 위험 관리 시스템은 시장의 변동성에 따라 자동으로 중지 손실과 추적 중지 손실 수준을 조정할 수 있습니다. 이러한 적응 메커니즘은 다양한 시장 환경에서 위험 제어 효과를 보장합니다. 전략의 트렌드 추적 특성은 주요 시장 움직임을 포착 할 수있게 해 주며, 추적 중지 손실 메커니즘은 수익을 고정하고 수익을 계속 유지합니다.
전략적 위험
전략이 신중하게 설계되었음에도 불구하고 주의해야 할 몇 가지 잠재적인 위험이 있습니다. 첫째, 불안정한 시장에서 전략이 빈번한 가짜 돌파구를 경험할 수 있으며, 이로 인해 연속적인 소액 손실이 발생할 수 있습니다. 두 번째, 전략은 트렌드 시장의 존재에 의존하고 있으며, 장기 수평 정리 단계에서 좋지 않은 성과를 낼 수 있습니다.
전략 최적화 방향
전략의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 최적화 가능한 방향이 있습니다. 첫째, 시장의 변동성과 트렌드 강도에 따라 EMA 주기와 ATR 배수를 동적으로 조정하는 적응 파라미터 시스템을 도입 할 수 있습니다. 이것은 전략을 다른 시장 환경에 더 잘 적응하도록 할 것입니다. 둘째, 시장 상태 식별 모듈을 추가하여 트렌드 시장과 충격 시장을 구분하고 다른 상태에서 다른 거래 논리를 적용 할 수 있습니다. 거래량 분석은 더 정교화 될 수 있습니다. 예를 들어 거래량 가격 트렌드 분석이나 상대 거래량 지표가 도입됩니다.
요약하다
동적 축 돌파 트렌드 추적 전략은 종합적인 강하고 이론적 기반이 단단한 정량 거래 전략이다. 그것은 고전적인 기술 분석 개념과 현대적 위험 관리 기술을 성공적으로 결합하여 비교적 완벽한 거래 시스템을 형성한다. 전략의 다중 확인 메커니즘, 동적 위험 관리 및 트렌드 추적 특성은 적절한 시장 환경에서 좋은 수익 잠재력을 갖는다. 그러나, 이 전략을 사용할 때 거래자는 그것의 한계를 충분히 이해해야합니다.
/*backtest
start: 2024-05-22 00:00:00
end: 2025-05-20 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Livermore-Seykota Breakout Strategy", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// ----- Inputs -----
emaMainLen = input.int(50, title="Main EMA (e.g., 50)")
emaFastLen = input.int(20, title="Fast EMA (Seykota)")
emaSlowLen = input.int(200, title="Slow EMA (Seykota)")
pivotLen = input.int(3, title="Left/Right Bars for Pivot (Livermore)")
atrLen = input.int(14, title="ATR Length")
stopATRmult = input.float(3.0, title="ATR Multiplier for Stop-Loss", step=0.1)
trailATRmult = input.float(2.0, title="ATR Multiplier for Trailing Stop", step=0.1)
volSmaLen = input.int(20, title="SMA of Volume")
// ----- Indicators -----
emaMain = ta.ema(close, emaMainLen)
emaFast = ta.ema(close, emaFastLen)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLen)
volSMA = ta.sma(volume, volSmaLen)
atr = ta.atr(atrLen)
// ----- Livermore Pivot High/Low -----
ph = ta.pivothigh(high, pivotLen, pivotLen)
pl = ta.pivotlow(low, pivotLen, pivotLen)
var float lastPivotHigh = na
var float lastPivotLow = na
if (not na(ph))
lastPivotHigh := ph
if (not na(pl))
lastPivotLow := pl
// ----- Entry Conditions -----
// Livermore Breakout: price breaks above last pivot high and is above main EMA
buyCondition = not na(lastPivotHigh) and close > lastPivotHigh and close > emaMain
// Seykota Trend Filter: EMA20 > EMA200 (uptrend)
buyTrend = emaFast > emaSlow
// Volume Confirmation: volume > SMA(volume)
buyVolume = volume > volSMA
// Livermore Breakdown: price breaks below last pivot low and is below main EMA
sellCondition = not na(lastPivotLow) and close < lastPivotLow and close < emaMain
// Seykota Trend Filter: EMA20 < EMA200 (downtrend)
sellTrend = emaFast < emaSlow
// Volume Confirmation for Short: volume > SMA(volume)
sellVolume = volume > volSMA
// Entry logic for Long/Short positions
if (buyCondition and buyTrend and buyVolume)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (sellCondition and sellTrend and sellVolume)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// ----- Stop-loss and Trailing Stop (Paul Tudor Jones style) -----
// Initial Stop-Loss based on ATR
stopLevelLong = strategy.position_avg_price - atr * stopATRmult
stopLevelShort = strategy.position_avg_price + atr * stopATRmult
// Trailing Stop Distance based on ATR
trailPoints = atr * trailATRmult
// Apply stop and trailing exit rules
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=stopLevelLong, trail_points=0, trail_offset=trailPoints)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=stopLevelShort, trail_points=0, trail_offset=trailPoints)