타이밍 성능 분석 SuperTrend 최적화 전략
ATR supertrend Profit Factor Winrate Performance Analytics Strategy Optimization
ianzeng123
개요
이 전략은 SuperTrend 지표에 기반한 거래 시스템으로, 전체적인 일기 성능 분석 프레임 워크와 결합하여 다양한 기간 동안의 전략을 추적하고 분석할 수 있습니다. 이 전략은 ATR (평균 실제 파도) 및 SuperTrend 지표를 통해 거래 신호를 생성하며, 강력한 성능 분석 도구를 내장하고 있으며, 매주 다른 거래 날과 매달 다른 날짜의 거래 효과를 통계적으로 분석하여 거래자에게 데이터에 기반한 의사 결정 지원을 제공하여 최적의 거래 시간을 식별하고 거래 전략을 최적화합니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심은 거래 신호 생성 장치와 성능 분석 시스템으로 구성됩니다.
거래 신호 생성 메커니즘：
- 슈퍼 트렌드 지표에 기반한 입시 신호 생성
- 슈퍼트렌드 (SuperTrend) 는 ATR과 사용자 정의 인수 계산을 결합한 트렌드 추적 지표입니다.
- 수퍼트렌드 지표의 방향이 바뀌면 거래 신호를 니다.
- 방향이 마이너스에서 정렬되면, 여러 작업을 수행
- 방향이 음의 양변으로 변할 때 공백 동작을 수행한다
성능 분석 시스템：
- 매일 거래되는 통계를 기록하기 위해 특별한 데이터 구조 (DayStats) 를 만들었습니다.
- 추적 지표는 다음과 같습니다: 승리/실패 트레이드 수, 매출, 매출 손실
- 파생 지표: 순이익, 이익 인수, 승률
- 각각 일주일에 7 일 (월요일 ~ 일요일) 의 성능 지표
- 매월 1~31일간의 거래 성과를 모니터링하는 동시에
- 다른 색상 로그인을 포함하여 성능 데이터를 테이블 시각화로 표시합니다.
이 전략은 파인 스크립트의 객체 지향적 특성을 활용하여 DayStats 클래스를 생성하여 거래 통계를 저장하고 업데이트하며 효율적인 데이터 관리 및 계산을 구현합니다. update_all_stats () 함수가 매 거래의 끝에서 관련 통계를 업데이트하여 성능 데이터가 최신 거래 결과를 실시간으로 반영하도록합니다.
전략적 이점
전체적인 시간 차원 분석이 전략의 가장 큰 장점은 시간적 차원에서 거래 성과를 깊이 분석할 수 있다는 점입니다. 이는 거래자가 특정 날짜 또는 주일에 거래가 가장 효과적 인 것을 식별하는 데 도움이 되며, 시간 필터링 전략에 대한 강력한 데이터 기반을 제공합니다.
데이터에 기반한 의사 결정: 거래 당일의 승률, 손해배상률, 순이익과 같은 중요한 지표를 상세히 통계화함으로써 거래자는 주관적인 감정이 아닌 객관적인 데이터에 기반하여 거래 결정을 내릴 수 있으며 감정적 인 요소의 방해를 줄일 수 있습니다.
위험 관리 강화역사적으로 좋지 않은 거래일을 식별함으로써 거래자는 이러한 날에 거래를 피하거나 포지션 크기를 조정하여 체계적인 위험을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
시각화 성능 표시: 전략의 내장형 표 표시 기능은 각 시간대의 거래 성과를 직관적으로 나타냅니다. 다양한 색상의 표시를 사용하여 수익과 손실 상태를 표시하여 거래자가 전략의 성과를 한눈에 파악할 수 있습니다.
고도 맞춤화전략: 전략은 ATR 주기, 슈퍼 트렌드 인자, 테이블 위치 및 색상 설정 등과 같은 여러 입력 파라미터를 제공하여 거래자가 개인 선호도 및 시장 특성에 따라 조정할 수 있습니다.
유연한 통합 능력: 성능 분석 부분의 코드는 전략의 실용성과 확장성을 강화하여 다른 거래 전략에 쉽게 통합 할 수 있도록 설계되었습니다.
전략적 위험
데이터 부족으로 인한 위험거래 샘플이 적은 경우, 특정 날짜의 통계 결과는 통계적으로 유의미하지 않을 수 있으며, 이러한 제한된 데이터를 기반으로 한 결정은 잘못된 최적화 방향을 초래할 수 있습니다. 해결책은 통계적 신뢰성을 높이기 위해 충분한 회귀주기를 확보하고 더 많은 거래 샘플을 확보하는 것입니다.
과도한 적합성의 위험: 특정 날짜에 과도하게 의존하는 역사적 성과는 전략이 과도하게 역사적 데이터에 적합하게 만들 수 있으며, 미래의 시장 환경 변화에 따라 유효하지 않습니다. 거래자는 시간 분석을 유일한 의사 결정 근거가 아닌 참조 요소로 사용하여 분석 결과의 안정성을 정기적으로 확인해야합니다.
신호 생성 메커니즘의 제한슈퍼 트렌드 지표는 흔들리는 시장에서 빈번한 가짜 신호를 생성할 수 있으며, 과도한 거래와 불필요한 손실을 초래한다. 강한 트렌드 시장에서 사용하거나, 다른 확인 지표와 함께 가짜 신호를 필터링하는 것이 좋습니다.
자원 소모를 계산하는 방법거래 횟수가 증가함에 따라 성능 분석 시스템이 저장하고 처리해야하는 데이터의 양도 증가하여 전략 운영의 효율성에 영향을 줄 수 있습니다. 장기 반감이나 실물 거래에서 자원 사용에 주의해야합니다.
계절적 요소의 영향: 일부 시장에는 계절적 규칙이 존재하며, 단순히 주간 또는 월 날짜 분석에 따라 더 긴 주기의 계절적 영향을 무시할 수 있습니다. 더 긴 주기의 패턴을 포착하기 위해 분기 또는 연간 수준의 분석을 추가하는 것이 고려 될 수 있습니다.
전략 최적화 방향
다중 시간 프레임 분석: 현재 전략은 단일 시간 프레임 내에서만 성능을 분석합니다. 더 포괄적인 시간 차원의 통찰력을 얻기 위해 일선, 4 시간선 및 1 시간선의 성능 차이를 동시에 조사하는 것과 같은 여러 시간 프레임의 거래 성능을 동시에 분석하는 것으로 확장 할 수 있습니다.
더 많은 시장 조건 분류: 성능 분석에 시장 조건 분류를 추가하여, 트렌드 시장과 격변 시장의 성능을 구분하거나, 높은 변동성과 낮은 변동성 환경의 차이를 구분하는 것은 특정 시장 환경에서 전략의 장단점을 발견하는 데 도움이됩니다.
신호 품질 평가 시스템: 신호 품질 평가 메커니즘을 도입하여 기술 지표의 일관성, 가격 구조, 거래량 확인과 같은 요인에 따라 각 거래 신호에 대한 평가를 하고, 성능 분석에 신호 품질 차원을 포함하여 높은 품질의 신호를 식별하는 데 도움이 됩니다.
적응 변수 최적화: SuperTrend의 ATR 주기 및 요소 매개 변수를 역사 성능 데이터에 기초하여 자동으로 조정하여 전략이 다른 시장 조건의 변화에 적응하고 전략의 적응성과 안정성을 향상시킵니다.
경제 달력 데이터 통합주요 경제 데이터 발표, 중앙 은행 결정 등의 이벤트 정보를 성능 분석에 통합하고 특정 경제 이벤트 전후 거래 성과의 법칙을 연구하고 거래자에게 이벤트 기반의 의사 결정 지원을 제공합니다.
확장된 통계 지표: 최대 연속 수익/손실, 평균 수익/손실 비율, 샤프 비율과 같은 더 많은 통계 지표를 추가하여 더 깊은 성능 평가를 제공하여 거래자가 전략 특성을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
기계 학습 패턴 인식간단한 기계 학습 알고리즘을 도입하여 역사적 성능 데이터에서 잠재적인 시간 패턴과 규칙을 자동으로 식별하여 미래의 거래 날의 성능을 예측하고 거래 의사 결정에 대한 미래 지향적인 지침을 제공합니다.
요약하다
시간 순서 성능 분석 슈퍼 트렌드 최적화 전략은 트렌드 추적 거래 시스템을 종합적인 시간 차원 성능 분석과 결합하는 혁신적인 솔루션입니다. 이 전략은 슈퍼 트렌드 지표에 기반한 거래 신호를 제공하는 것뿐만 아니라 다른 시간 주기의 전략의 성능 차이를 체계적으로 평가할 수있는 강력한 분석 프레임 워크를 구축하는 것이 중요합니다.
주간 및 월별로 다른 날짜의 거래 결과를 자세히 추적함으로써 거래자는 통계적으로 우위를 차지하는 시간 패턴을 식별하고 거래 전략을 타당하게 최적화 할 수 있습니다. 이 분석 프레임워크의 가치는 현재 슈퍼 트렌드 전략에만 국한되지 않으며 다른 거래 시스템에 쉽게 통합되어 다양한 전략에 대한 시간 차원의 최적화 사고를 제공합니다.
이러한 데이터 주도적 접근은 직관적 거래를 수치 분석의 수준으로 끌어올리고, 거래자가 객관적 통계 데이터에 기반하여 보다 합리적인 결정을 내릴 수 있게 해준다. 거래 샘플의 축적과 분석 차원의 확장에 따라 이 전략의 가치는 더욱 높아지며, 거래자에게 점점 더 정확한 시간 최적화 지침을 제공한다.
/*backtest
start: 2024-07-25 00:00:00
end: 2025-07-23 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Daily Performance Analysis [Mr_Rakun]", overlay=true)
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
[st, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
if ta.change(direction) < 0
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
if ta.change(direction) > 0
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
plot(st, title="SuperTrend", color=st < close ? color.green : color.red, linewidth=2)
//-------------------------------------------------------------
// Copy the rest of this line and add it to your own strategy.
// Daily Performance
type DayStats
int wins = 0
int losses = 0
float gross_profit = 0.0
float gross_loss = 0.0
update(DayStats ds, float profit) =>
if profit > 0
ds.wins += 1
ds.gross_profit += profit
else
ds.losses += 1
ds.gross_loss += math.abs(profit)
net_profit(DayStats ds) => ds.gross_profit - ds.gross_loss
profit_factor(DayStats ds) => ds.gross_loss > 0 ? ds.gross_profit / ds.gross_loss : na
winrate(DayStats ds) =>
total = ds.wins + ds.losses
total > 0 ? (ds.wins / total) * 100 : na
// ================== GLOBAL OBJECTS ==================
var DayStats monday = DayStats.new()
var DayStats tuesday = DayStats.new()
var DayStats wednesday = DayStats.new()
var DayStats thursday = DayStats.new()
var DayStats friday = DayStats.new()
var DayStats saturday = DayStats.new()
var DayStats sunday = DayStats.new()
var array<DayStats> monthStats = array.new<DayStats>()
// ================== UPDATE METHOD ==================
update_all_stats() =>
if barstate.isfirst
for i = 0 to 30
array.push(monthStats, DayStats.new())
if strategy.closedtrades > strategy.closedtrades[1]
idx = strategy.closedtrades - 1
profit = strategy.closedtrades.profit(idx)
poz_time = strategy.closedtrades.entry_time(idx)
dom = dayofmonth(poz_time)
day = dayofweek(poz_time)
DayStats day_stats = switch day
dayofweek.sunday => sunday
dayofweek.monday => monday
dayofweek.tuesday => tuesday
dayofweek.wednesday => wednesday
dayofweek.thursday => thursday
dayofweek.friday => friday
dayofweek.saturday => saturday
if na(day_stats) == false
update(day_stats, profit)
if dom >= 1 and dom <= 31
DayStats mstats = array.get(monthStats, dom - 1)
update(mstats, profit)
day_stats
update_all_stats()
// Table positioning inputs
weekly_position = input.string("Top Center", "Weekly Table Position",
options=["Top Left", "Top Center", "Top Right", "Middle Left", "Middle Center", "Middle Right", "Bottom Left", "Bottom Center", "Bottom Right"])
monthly_position = input.string("Top Right", "Monthly Table Position",
options=["Top Left", "Top Center", "Top Right", "Middle Left", "Middle Center", "Middle Right", "Bottom Left", "Bottom Center", "Bottom Right"])
// Color inputs
header_bg_color = input.color(color.gray, "Header Background Color")
profit_color = input.color(color.lime, "Profit Color")
loss_color = input.color(color.red, "Loss Color")
neutral_color = input.color(color.gray, "Neutral Color")
row_bg_color = input.color(color.new(color.gray, 60), "Row Background Color")
// Function to get table position
get_table_position(string pos) =>
switch pos
"Top Left" => position.top_left
"Top Center" => position.top_center
"Top Right" => position.top_right
"Middle Left" => position.middle_left
"Middle Center" => position.middle_center
"Middle Right" => position.middle_right
"Bottom Left" => position.bottom_left
"Bottom Center" => position.bottom_center
"Bottom Right" => position.bottom_right
=> position.top_center
// TABLE PRINTING
draw_table_headers(table weekly, table monthly) =>
table.cell(weekly, 0, 0, "DAY", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(weekly, 1, 0, "W/L (Count)", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(weekly, 2, 0, "NET PROFIT", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(weekly, 3, 0, "PROFIT FACTOR",text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(weekly, 4, 0, "WINRATE", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(monthly, 0, 0, "DAY", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(monthly, 1, 0, "W/L (Count)", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(monthly, 2, 0, "NET PROFIT", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(monthly, 3, 0, "PROFIT FACTOR",text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
table.cell(monthly, 4, 0, "WINRATE", text_color=color.white, text_size=size.small, bgcolor = header_bg_color)
fill_weekly_row(table tbl, int row, string day_name, DayStats ds) =>
net_p = net_profit(ds)
pf = profit_factor(ds)
wr = winrate(ds)
status_color = net_p > 0 ? profit_color: (net_p < 0 ? loss_color : neutral_color)
table.cell(tbl, 0, row, day_name, text_color=status_color, text_size=size.small, bgcolor = row_bg_color)
table.cell(tbl, 1, row, str.tostring(ds.wins) + "/" + str.tostring(ds.losses), text_color=status_color, text_size=size.small, bgcolor = row_bg_color)
table.cell(tbl, 2, row, str.tostring(net_p, '#,###.##'), text_color=status_color, text_size=size.small, bgcolor = row_bg_color)
table.cell(tbl, 3, row, str.tostring(pf, '0.00'), text_color=status_color, text_size=size.small, bgcolor = row_bg_color)
table.cell(tbl, 4, row, str.tostring(wr, format.percent), text_color=status_color, text_size=size.small, bgcolor = row_bg_color)
fill_monthly_row(table tbl, int row, int day, DayStats ds) =>
net_p = net_profit(ds)
pf = profit_factor(ds)
wr = winrate(ds)
status_color = net_p > 0 ? profit_color : (net_p < 0 ? loss_color : neutral_color)
table.cell(tbl, 0, row, str.tostring(day), text_color=status_color, bgcolor=row_bg_color, text_size=size.tiny)
table.cell(tbl, 1, row, str.tostring(ds.wins) + "/" + str.tostring(ds.losses), text_color=status_color, bgcolor=row_bg_color, text_size=size.tiny)
table.cell(tbl, 2, row, str.tostring(net_p, '#,###.##'), text_color=status_color, bgcolor=row_bg_color, text_size=size.tiny)
table.cell(tbl, 3, row, str.tostring(pf, '0.00'), text_color=status_color, bgcolor=row_bg_color, text_size=size.tiny)
table.cell(tbl, 4, row, str.tostring(wr, format.percent), text_color=status_color, bgcolor=row_bg_color, text_size=size.tiny)
var table weekly_table = table.new(get_table_position(weekly_position), 5, 8)
var table monthly_table = table.new(get_table_position(monthly_position), 5, 32)
if barstate.isconfirmed
draw_table_headers(weekly_table, monthly_table)
fill_weekly_row(weekly_table, 1, "MON", monday)
fill_weekly_row(weekly_table, 2, "TUE", tuesday)
fill_weekly_row(weekly_table, 3, "WED", wednesday)
fill_weekly_row(weekly_table, 4, "THU", thursday)
fill_weekly_row(weekly_table, 5, "FRI", friday)
fill_weekly_row(weekly_table, 6, "SAT", saturday)
fill_weekly_row(weekly_table, 7, "SUN", sunday)
for i = 0 to 30
DayStats ms = array.get(monthStats, i)
if ms.wins + ms.losses > 0
fill_monthly_row(monthly_table, i + 1, i + 1, ms)