ianzeng123
개요
동적 부린밴드 돌파량 에너지 전략과 EMA 탈퇴 메커니즘은 주주선 차트를 기반으로 한 양적 거래 전략으로, 주로 부린밴드 돌파, RSI 동적 지표 및 거래량 필름을 사용하여 진입 시기를 결정하며, 9주기 EMA를 탈퇴 신호로 사용합니다. 이 전략은 트레이드 부린밴드를 돌파하고 높은 거래량과 함께 강한 상승 추세를 포착하여 엄격한 필리싱 조건을 통해 거래 신호의 품질을 보장하며, EMA 신호를 사용하여 수익을 잠금하거나 위험을 제어하기 위해 시장에서 탈퇴합니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은 여러 기술 지표들을 결합하여 통합적인 거래 시스템을 형성하는 것이다:
브린 벨트 돌파구: 20주기 브린 밴드를 사용하여, 가격이 경로를 돌파했을 때 ((강한 행태를 나타내는) 초기 입문 신호로.
RSI 동력 확인: RSI ((14) 가 50보다 크기를 요구하며, 시장이 상승 추세 동력 범위에 있다는 것을 보장합니다.
거래량 필터링:
- 가격 곱하기 거래량 (거래량) 은 1억 달러 이상이어야 충분한 유동성을 보장합니다.
- 상대 거래량 (현 거래량과 20주 평균 거래량의 비율) 2보다 크다.
9주기 EMA 탈퇴 메커니즘9주기 EMA를 넘어서면 탈퇴 신호를 발동하고, 모든 지분을 매각한다.
전략 코드는 다음과 같은 논리로 구현된다: 먼저 필요한 모든 기술 지표를 계산하고, 그 다음에는 가격의 브루린을 깨고, RSI가 50 이상, 거래액이 1억 이상, 상대적인 거래량이 2배 이상인 진입 조건을 설정한다. 새로운 구매 신호는 매매가 이루어지지 않은 거래가 없을 때만 실행된다.
전략적 이점
다중 인증 메커니즘: 가격 돌파, 동력 지표 및 거래량 지표의 여러 확인을 결합하여 가짜 돌파 신호를 효과적으로 줄인다.
높은 유동성 필터링: 거래액과 상대적인 거래량의 문턱을 설정하여 거래 지표의 충분한 유동성을 보장하고, 슬라이드 포인트 및 실행 위험을 감소시킵니다.
명확한 탈퇴 메커니즘: 9주기 EMA를 탈퇴 신호로 사용하여 명확하고 객관적인 스톱/스톱 포인트를 제공하여 주관적인 판단으로 인한 주저와 오류를 피한다.
둘레 레벨 동작주간 차트 기반의 전략은 일반적으로 일일 및 단기간의 잡음을 필터링하여 중기 및 장기간의 추세를 포착하고 거래 빈도 및 관련 비용을 줄일 수 있습니다.
쉽게 실행할 수 있습니다.: 전략 논리가 명확하고, 일반적인 기술 지표가 사용되며, 이해하기 쉽고, 실행이 용이하며, 다양한 경험 수준의 거래자에게 적합하다.
전체적인 재원 관리전략: 기본으로 100%의 계좌 자금을 사용하여 거래합니다. 이는 단일 전략에 집중하는 거래자를위한 자금 관리 프로세스를 간소화합니다.
전략적 위험
역전 위험브루린을 뚫고 시장이 궤도에 오르면, 특히 과도하게 늘어나는 추세에서 급격한 반전이 발생할 수 있습니다. 해결책은 과매매 지표를 필터로 추가하는 것을 고려하는 것입니다.
뒤처진 탈퇴9주기 EMA는 지연된 지표이며, 급격히 떨어지는 시장에서, 적절한 시기에 퇴출 신호를 제공하지 못할 수 있으며, 큰 회수로 이어집니다. 더 민감한 단기 지표와 결합하거나 추적 스톱 메커니즘을 도입하는 것을 고려하십시오.
과도한 거래: 높은 변동성이 있는 시장에서, 가격이 자주 브린을 뚫고 궤도에 올랐다가 급격히 다시 내려가며, 여러 번의 잘못된 신호를 초래할 수 있다. 지속 시간 요구 사항을 추가함으로써 해결할 수 있다.
자금 관리 위험: 100% 자금으로 매 거래에 너무 급진적이어서 위험을 분산시키는 것은 좋지 않습니다. 개인의 위험 용도에 따라 포지션 크기를 조정하는 것이 좋습니다.
둘레 레벨 지연: 주간 도표 사용은 입구 및 출구 신호가 주말에만 확인되는 것을 의미하며, 중요한 일내 또는 일간 트레이드 변화를 놓칠 수 있습니다.
전략 최적화 방향
동적 변동률 조정: 현재 전략은 고정된 2배의 표준 차이를 사용하여 브린 대역폭을 설정하고, 시장 변동률의 동성에 따라 이 파라미터를 조정하는 것을 고려할 수 있다. 낮은 변동률 환경에서는 작은 배수를 사용하고, 높은 변동률 환경에서는 큰 배수를 사용한다.
롯데 창고 및 평고 창고: 한 번에 모든 자금을 사용하는 대신, 분기 입수 및 분기 퇴출 메커니즘을 구현할 수 있습니다. 이는 시기를 선택하는 위험을 줄이고 평균 비용을 최적화 할 수 있습니다.
추세 확인 지표 추가: 트렌드 필터로 장기 이동 평균 (예: 50 주기 또는 200 주기) 을 추가하는 것을 고려하여 장기 동향이 상승했을 때만 포지션을 열고 승률을 높여주세요.
손해 방지 최적화: ATR (Average True Rate) 에 기반한 동적 스톱로드를 도입하거나, 최대 회수율 스톱로드를 설정하여 리스크 관리 능력을 향상시킨다.
거래량 분석 강화: 거래량 패턴 인식 기능, 예를 들어 OBV ((에너지 유조 지표) 또는 누적/배포 라인을 추가하여 거래량이 가격 움직임을 지원하는지 여부를 추가로 확인 할 수 있습니다.
계절성 및 시장 환경 적응: 다른 시장 환경 ((부어 시장, 베어 시장, 쇼크 시장) 또는 계절적 인 요소에 따라 전략 매개 변수를 조정하여 전략의 적응성을 향상 시키십시오.
요약하다
동력 브린벨트 돌파량 에너지 전략과 EMA 탈퇴 메커니즘은 가격 돌파, 동력 확인 및 거래량 필터링을 결합하여 주변선 수준에서 강력한 상승 추세를 포착하기 위해 합리적으로 설계된 종합적인 양적 거래 시스템입니다. 이 전략의 장점은 여러 확인 메커니즘과 명확한 탈퇴 전략에 있습니다. 위험은 잠재적인 뒤처진 탈퇴 및 자금 관리 문제에서 비롯됩니다.
동적 변동율 조정, 순차적으로 포지션 구축 및 포지션 제거, 트렌드 확인 강화 및 스톱 손실 최적화와 같은 권장된 최적화 조치를 시행함으로써 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이 전략은 특히 강력한 돌파구를 찾고 많은 거래가 이루어지는 자산에 적합하며 낮은 거래 주파수를 유지하면서 중장기 트렌드 기회를 잡을 수 있습니다.
경험 많은 양자 거래자와 거래 초보자 모두 전략의 원리를 올바르게 이해하고 위험을 신중하게 관리하는 한 이 전략에서 이익을 얻을 수 있습니다. 무엇보다도 거래자는 실전 거래 전에 충분한 피드백을 수행하고 개인 위험 선호와 시장 조건에 따라 파라미터를 적절하게 조정해야합니다.
/*backtest
start: 2024-05-26 00:00:00
end: 2025-05-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Growth Screener Strategy with 9 EMA Exit", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Weekly timeframe variables
price = close
vol = volume
priceVol = price * vol
// === ENTRY CONDITIONS ===
// Bollinger Bands (20)
bbLength = 20
src = close
mult = 2.0
basis = ta.sma(src, bbLength)
dev = mult * ta.stdev(src, bbLength)
upper = basis + dev
// RSI
rsi = ta.rsi(close, 14)
// Relative Volume (current volume / 20-week average)
relVol = volume / ta.sma(volume, 20)
// Entry criteria
entryCondition = close > upper and rsi > 50 and priceVol > 1e9 and relVol > 2
// === EXIT CONDITION ===
// 9 EMA
ema9 = ta.ema(close, 9)
exitCondition = close < ema9 and strategy.opentrades
// === STRATEGY EXECUTION ===
// Entry
if entryCondition and not strategy.opentrades
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Exit
if exitCondition
strategy.close("Buy")
// === PLOTS ===
plotshape(entryCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(exitCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="EXIT")
plot(ema9, color=color.orange, title="9 EMA")