다중 시간 프레임 지표 추세 확인 거래 전략

개요

다중 시간 프레임 지표 트렌드 확인 거래 전략은 스마트 펀드 개념 (SMC) 을 기반으로 한 고 정밀도 정량 거래 시스템으로, 일주일에 3-5번의 높은 확률 거래 기회를 찾는 거래자를 위해 고안되었습니다. 이 전략은 다중 시간 프레임 시장 구조 분석, EMA50 트렌드 방향 필터링, 주문 블록 관심 지역 식별 및 돌파구 재측정 진입 확인과 같은 여러 요소를 결합하여 완전한 거래 의사 결정 프레임 전략을 구성합니다.

전략 원칙

코드에 대해 자세히 살펴보면, 이 전략의 핵심 원칙은 여러 계층의 확인 메커니즘에 기반을 두고 있습니다.

1. EMA50 트렌드 필터전략: 50주기 지수 이동 평균 ((EMA50) 를 주요 트렌드 식별 도구로 사용하며, 가격은 EMA50 이상에서만 더 많이 고려하고, EMA50 이하에서만 더 많이 고려합니다.

2. 그래프 형식 확인이 두가지의 역동적 형태를 구분하는 전략:

   • 포식 형태: 현재와 이전 의 개시 가격과 폐시 가격을 비교하여 부진과 하락의 포식 형태를 식별합니다.
   • 핀 바 (Pin Bar): 상하의 그림자 선과 실체의 비율을 계산하여 상하의 그림자 선과 실체의 그림자의 비율을 계산하여 상하의 그림자 선과 실물의 그림자의 비율을 계산하여 상하의 그림자 선과 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자의 비율을 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실물의 그림자를 계산하여 실의 그림자를 구분한다.

3. 재발견 확인 메커니즘: 가격의 EMA50 재검토 여부를 탐지하여 추가적인 입문 확인을 제공하여 거래 방향이 현재 추세와 일치하는지 확인합니다.

4. 리스크/이익 비율 설정이 전략은 기본적으로 1:2:5의 리스크/수익률을 사용한다. 이는 잠재적인 수익이 잠재적인 위험의 2.5배라는 것을 의미하며, 이는 장기 거래에서 긍정적인 기대치를 유지하는 데 도움이 된다.

5. 정확한 입출력 논리전략: 모든 조건이 충족되면 자동으로 출장 신호를 생성하고, 설정된 리스크-비율에 따라 스톱로스와 스톱 포스트를 계산합니다.

전략적 이점

이 전략에는 몇 가지 중요한 장점이 있습니다.

1. 높은 확률 거래 신호: 여러 확인 메커니즘을 통해 거래 신호의 품질과 승률을 크게 향상시키고, 가짜 돌파구와 낮은 품질의 입장을 방지합니다.

2. 다양한 시장 환경에 적응하기전략: 외환 및 주요 암호화폐 시장에 적용 가능하며, 보편성과 적응성이 강합니다.

3. 명확한 위험 관리: 고정된 리스크/수익률 (RRR) 1:2.5) 모든 거래에 명확한 리스크 제어와 수익 목표가 보장됩니다.

4. 거래 빈도를 낮추고 품질을 높여라주당 3~5개의 거래 신호만 발생하여 거래자가 양질의 거래 기회에 집중할 수 있고, 과도한 거래를 피할 수 있습니다.

5. 트렌드 따라가는 것과 반전하는 것EMA50의 트렌드 필터링을 통해 TOBO/OBO 구조를 식별하여 트렌드 따라와 구조 반전의 장점을 효과적으로 결합합니다.

6. 기술 지표 간결함복잡한 기술 지표 집합에 의존하지 않고 시장 구조, 추세 및 가격 행동에 집중하여 매개 변수 최적화의 복잡성을 줄입니다.

7. 대화 시간 필터: 런던과 뉴욕의 거래시간을 고려하여 유동성이 가장 좋은 시간에 거래합니다.

전략적 위험

이 전략은 많은 장점이 있지만 몇 가지 잠재적인 위험도 있습니다.

1. 가짜 침입 위험: 여러 확인 메커니즘에도 불구하고, 시장에서 가짜 돌파구가 발생할 수 있으며, 이로 인해 정지 손실이 유발됩니다. 해결 방법: 거래량 확인을 늘리거나 더 엄격한 입시 조건을 고려할 수 있습니다.

2. 급격한 변화: 강력한 시장 뉴스 또는 갑작스러운 사건의 영향으로, EMA50는 실제 시장 변화보다 뒤쳐질 수 있습니다. 해결 방법: 더 짧은 주기 이동 평균 또는 동력 지표와 결합하여 보조 판단을 수행하십시오.

3. 낮은 변동성 환경에서의 효과 감소시장의 변동성이 낮은 기간 동안 전략이 충분한 거래 신호를 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 해결 방법: 입시 조건의 엄격성을 적절히 낮추거나 더 낮은 시간 프레임에 조정할 수 있습니다.

4. 매개 변수의 제한: 고정된 리스크 수익률 ((2.5) 는 모든 시장 조건에 적합하지 않을 수 있다. 해결 방법: 다른 시장의 변동적 특성에 따라 리스크 수익률을 동적으로 조정한다.

5. 손해 방지 설정이 너무 간단합니다.: 현재 스톱 로드 설정은 최저 지점 아래 10 최소 가격 변화 단위이며, 시장 소음에 대응하기에는 충분하지 않을 수 있다. 해결 방법: ATR 또는 변동성 계산을 기반으로 더 합리적인 스톱 로드 위치.

전략 최적화 방향

코드 분석을 바탕으로, 이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다:

1. 동적 리스크 수익률: 시장의 변동성에 따라 (ATR 지표와 같은) 자동으로 리스크 수익률을 조정할 수 있습니다. 변동성이 높은 시장에서 더 급진적인 비율을 사용하고, 변동성이 낮은 시장에서 더 보수적인 비율을 사용합니다.

2. 수량 확인입시 조건에 거래량 돌파 확인을 추가하면 신호 품질을 향상시킬 수 있으며, 특히 실제 돌파를 식별하는 데 도움이 됩니다.

3. 다중 시간 프레임의 일관성 강화: 일선과 둘레 트렌드의 판단 논리를 명확하게 코딩할 수 있으며, 여러 시간 프레임의 트렌드가 일치하는 경우에만 입시를 보장한다.

4. EMA 주기 적응: 시장의 변동성에 따라 EMA의 주기를 조정합니다. 높은 변동성이있는 시장에서 더 짧은 주기를 사용하고 낮은 변동성이있는 시장에서 더 긴 주기를 사용합니다.

5. 시장 구조를 더 잘 파악하는 것가격 구조에 대한 더 정밀한 정의를 추가하는 것은 TOBO와 OBO 패턴의 식별 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

6. 시장 환경 필터에 가입하세요: 시장 환경 판단을 도입하는 것 ((트렌드, 간격 또는 혼돈), 다른 시장 환경에서는 다른 거래 전략을 채택하는 것.

7. 손해제도 개선: ATR 또는 역사적인 변동성에 기반한 다이내믹 스톱로스 설정, 고정된 가격 변동 단위보다, 다른 시장의 변동성에 더 잘 적응한다.

8. 응답 조건 최적화: 현재 재검토 조건은 비교적 간단하며, 재검토 깊이와 품질에 대한 평가를 추가할 수 있다. 예를 들어 재검토 깊이와 전기 변동의 관계이다.

요약하다

다중 시간 프레임 표시기 트렌드 확인 거래 전략은 EMA 트렌드 필터링, 가격 행동 확인 및 시장 구조 분석을 결합하여 거래자에게 고품질의 거래 신호를 제공하는 여러 가지 기술적 분석 방법을 통합한 통합 거래 시스템입니다. 이 전략은 거래의 양보다는 거래의 질을 특히 강조하며 주당 소량이지만 높은 확률의 거래 기회를 추구하는 거래자에게 적합합니다.

전략의 핵심 장점은 다단계 확인 메커니즘과 명확한 위험 관리 프레임워크에 있지만, 시장 환경의 변화와 매개 변수 고정으로 인한 잠재적인 위험에 주의를 기울여야 합니다. 동적 매개 변수 조정, 다중 시간 프레임의 일관성 분석 및 손실 제도의 개선과 같은 최적화 방향을 도입함으로써 이 전략은 다양한 시장 환경에서 더 안정적인 성과를 낼 것으로 예상됩니다.

전반적으로, 이것은 기술 분석과 시장 구조를 이해하는 거래자에게 적합한 강력한 거래 원칙에 기반한 전략입니다. 합리적인 최적화와 위험 관리를 통해, 특히 높은 확률의 역전과 추세 연장 기회를 찾는 데 있어 거래자의 도구 상에서 효과적인 도구가 될 수 있습니다.