
다이내믹 브레이크 구조적 계량 측정 전략 (Dynamic Break Structural Quantitative Feedback Strategy) 은 스마트 머니 콘셉트 (Smart Money Concept, SMC) 에 기반한 거래 시스템으로, 높은 확률의 트렌드 연장 및 역전 시장 신호를 식별하는 데 중점을 두고 있다. 이 전략은 시장 구조의 브레이크를 모니터링하여 가격 동력의 전환점을 포착하여 시장의 타이밍을 정밀하게 배치한다. 시스템 설계는 기관 차원의 거래 논리에 기반하여, 중요한 구조적 전환점을 자동으로 식별하고, 동요량을 확인하여 거래자에게 명확한 진입 신호와 위험 할 수 있는 출구 장치를 제공합니다.
이 전략의 핵심 원칙은 시장 구조의 돌파구 이론에 기초하여 다음과 같은 단계를 통해 구현됩니다.
구조의 높고 낮은 점 식별시스템 활용:ta.pivothigh그리고ta.pivotlow함수, 사용자 정의의 민감성 파라미터에 따라 동적으로 가격 변동의 높고 낮은 점을 식별한다. 이 높고 낮은 점은 시장 구조의 기본 틀을 구성한다.
구조적 뚫림 탐지: 가격이 새로운 더 높은 최고점을 만들 때 (이전 동요의 최고점보다 높다) 또는 더 낮은 낮은 점 (이전 동요의 낮은 점보다 낮다) 이 시스템에서 구조적 돌파 사건으로 인식된다. 과도한 거래를 방지하기 위해, 전략은 최소 간격 조건을 설정한다.minGapBars), 최근 돌파구 이후 충분한 가격 발전을 보장한다.
동력 확인: 구조적 돌파구 이후, 전략은 동력 확인을 요구한다 - 다중 헤드 신호는 개시 가격보다 높은 닫기 가격을 필요로 하고, 공허 헤드 신호는 개시 가격보다 낮은 닫기 가격을 필요로 한다. 이 확인 단계는 거래의 정확성을 향상시킨다.
위험 관리 메커니즘매 거래마다 고정된 점수를 자동으로 설정하는 스톱로즈:slPips), 그리고 사용자 정의에 따라 리스크-타임-비율 ((rr) 동적으로 수익 목표를 계산한다. 예를 들어, 100점의 스톱로스 및 2.0의 리스크 수익률을 설정하면 200점의 수익 목표를 자동으로 계산한다.
자동 실행트레이딩뷰를 사용하는 시스템:strategy.entry그리고strategy.exit기능, 확인 신호가 나타나면 자동으로 거래를 실행하고 그에 따른 중지 손실 및 이익 수준을 설정한다.
전략의 핵심 장점은 기술 분석의 정확성과 기관 수준의 거래의 논리를 결합하여 구조의 돌파구를 통해 가격 동력의 중요한 전환점을 포착하고, 내장 된 위험 관리 시스템을 통해 자금을 보호한다는 것입니다.
심층 분석 코드 구현으로, 이 전략은 다음과 같은 중요한 장점을 가지고 있습니다:
시장 구조에 기반한 정확한 진입중요한 구조적 돌파구를 식별함으로써 전략은 큰 트렌드의 초기 단계를 포착하여 높은 승률의 진입 기회를 제공합니다. 구조적 돌파구는 전통적인 지표에 비해 트렌드 전환을 더 일찍 식별 할 수 있습니다.
동력 확인 감소 가짜 돌파구 방향 확인을 요구한다 (다중 헤드 상승, 공허 헤드 하강 ), 많은 잠재적인 가짜 돌파 신호를 효과적으로 필터링하고, 시스템 신뢰성을 향상한다.
전체적으로 추적할 수 있습니다.트레이딩뷰의 strategy () 함수를 사용하여 구축되어 있으며, 완전한 역사 회귀를 허용하며, 거래자는 전략이 다른 시장 조건에서 어떻게 작동했는지 평가할 수 있습니다. 승률, 수익률 및 최대 인출과 같은 주요 지표가 포함됩니다.
자동화된 위험 관리: 모든 거래에 자동으로 중지 손실과 수익 목표를 설정하여 자금 관리의 일관성과 규율을 보장합니다. 위험-이익 비율 변수는 거래자가 개인 위험 선호에 따라 전략을 조정할 수 있습니다.
시간적 틀에 대한 적응성15분, 1시간, 4시간 사이클에 최적화되어 있지만, 전략 논리는 구조를 존중하는 시장과 시간 프레임에 적용되어 매우 높은 유연성을 제공합니다.
변수 사용자 정의: 사용자는 민감도, 최소 간격 조건, 스톱로스 포인트 및 리스크 수익률을 조정하여 전략이 다른 거래 스타일과 시장 조건에 맞게 조정할 수 있습니다.
다시 그리는 신호이 전략은 확인된 가격행동에 기반하여, 일반적인 지표 재화 문제를 피하고, 보다 신뢰할 수 있는 피드백 결과를 제공합니다.
이 전략의 장점에도 불구하고, 다음과 같은 잠재적인 위험은 주의해야 합니다.
상자 시장의 부진: 명확한 트렌드가 없는 수평 시장에서, 구조적 브레이크 신호는 빈번한 가짜 브레이크와 정지 트리거로 이어져 지속적인 손실을 초래할 수 있다. 이러한 시장 환경에서, 일시적으로 전략을 종료하거나 추가적인 트렌드 필터를 추가하는 것이 고려되어야 한다.
감수성 변수 감수성:sensitivity매개 변수가 너무 낮으면 거래 신호가 너무 많이 발생하고 너무 높으면 중요한 전환점을 놓칠 수 있습니다. 거래자는 특정 시장과 시간 프레임에 대한 최적화 테스트를 수행해야합니다.
고정 손실의 위험: 고정 점수 정지를 사용하는 대신 변동성이나 구조에 기반한 정지는 높은 변동성 동안 너무 좁고 낮은 변동성 동안 너무 넓은 정지를 초래할 수 있습니다. 적응된 정지 장치를 적용하는 것을 고려하면이 위험을 줄일 수 있습니다.
단 하나의 지표에 지나치게 의존하는 것: 구조적 돌파구에만 의존하는 것은 거래량, 지지부진 및 기본적 영향과 같은 다른 중요한 시장 요소를 무시할 수 있습니다. 이 전략은 더 포괄적인 거래 시스템의 일부로 권장됩니다.
과잉 최적화 위험: 재검토 과정에서 과잉 최적화 파라미터는 곡선 적합 문제를 일으킬 수 있으며, 전략의 실전에서의 성능은 재검토 결과보다 훨씬 낮을 수 있다. 전략의 안정성을 검증하기 위해 걷기 (walk-forward) 테스트와 충분히 긴 역사 데이터를 사용해야 한다.
자금 관리 위험: 기본으로 고정된 자본의 비율을 사용 하 여 ((10%) 포지션 관리, 모든 계정 크기 및 위험 용량에 적합 하지 않을 수 있습니다. 거래자는 개인 상황에 따라이 변수를 조정해야합니다.
코드 분석을 바탕으로 이 전략의 몇 가지 주요 최적화 방향은 다음과 같습니다.
수량확인 추가: 합성 트래픽 분석은 돌파의 효과를 크게 향상시킬 수 있다. 높은 트래픽의 돌파는 일반적으로 더 신뢰할 수 있으며, 낮은 트래픽은 가짜 돌파의 신호일 수 있다. 추가적인 입구 필터로 트래픽 돌파 값을 추가하는 것을 고려할 수 있다.
통합 시장 구조 전환 (Market Structure Shift)간단한 구조적 돌파구 외에도 더 높은 수준의 시장 구조의 전환을 식별하는 것 (예: 더 높은 하락이 더 낮은 하락으로 전환되는 것) 은 더 큰 트렌드의 전환 신호를 제공하여 소규모의 구조적 돌파구를 필터링하여 더 의미있는 큰 트렌드 기회를 잡을 수 있습니다.
자율적 위험 관리: 시장의 변동성 ((ATR) 에 따라 동적으로 중지 및 수익 목표를 조정, 고정 점수를 사용하는 대신, 다른 시장 조건에 더 잘 적응 할 수 있습니다. 높은 변동성 기간 동안 더 넓은 중지 사용, 낮은 변동성 기간 동안 더 좁은 중지 사용.
다중 시간 프레임 분석 (MTF)상위 시간 프레임의 트렌드 방향을 통합하여 거래 필터로 사용하며, 현재 시간 프레임과 상위 시간 프레임의 트렌드가 일치하는 경우에만 입각하여 전략의 승률을 크게 높일 수 있습니다.
핵심 가격 영역을 이용하는 방법추가 확인 메커니즘으로 지원/저항 영역, 유동성 영역 또는 공정 가치 틈 (FVG) 을 식별하고 통합하여 이러한 핵심 영역 근처의 구조적 돌파 신호를 우선적으로 선택하십시오.
수익보호 제도를 도입: 전체적인 수익성을 높이고 회수량을 줄이기 위해 가격의 유리한 방향으로 이동한 후에 수익을 일부 잠금하는 이동 중지 또는 부분 평점 규칙을 추가하십시오.
중요한 뉴스 필터링중요한 경제 자료가 발표되기 전과 후에 거래 금지 구역을 설정하여 극심한 변동성 기간에 진입하는 것을 피하고 슬라이드 포인트와 비정상적인 변동성으로 인한 위험을 줄입니다.
입학 시점을 최적화: 구조적 돌파를 확인한 후, 중요한 지지/저항 지점으로 회귀하는 것을 기다린다면, 더 좋은 입시 가격과 더 작은 스톱 레이저를 얻을 수 있다.
동적 돌파구 구조의 양적 피드백 전략은 SMC 원칙에 기반한, 시장 구조의 돌파구에 초점을 맞춘 고급 거래 시스템이다. 그것의 핵심 장점은 트렌드의 중요한 전환점을 포착할 수 있다는 것이다. 명확한 입점 신호와 자동화된 위험 관리 메커니즘을 제공하는 것이다.
그럼에도 불구하고, 이 전략은 수평 시장에서 제한적인 성능을 발휘하며, 변수 감수성과 고정 손실의 한계가 있습니다. 거래량 확인을 추가하고, 시장 구조 전환을 통합하고, 리스크 관리 및 다중 시간 프레임 분석과 같은 적응적 인 최적화 조치를 시행함으로써, 거래자는 전략의 안정성과 수익성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
무엇보다도, 이 전략은 독립적인 신호 제공자가 아닌 교육 및 연구 도구로 간주되어야 합니다. 성공적인 거래자는 개인 확인, 시장 이해 및 엄격한 위험 관리 원칙을 결합하여 더 포괄적인 거래 방법의 일부로 간주합니다. 지속적으로 최적화하고 다양한 시장 환경에 적응함으로써 구조적 돌파구 기반의 양적 전략은 트렌드 전환점을 포착하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.
/*backtest
start: 2024-07-25 00:00:00
end: 2025-07-23 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMC BOS Strategy for XAUUSD", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === USER INPUTS ===
sensitivity = input.int(3, minval=1, title="Swing Sensitivity")
minGapBars = input.int(10, title="Minimum Bars Between BOS")
rr = input.float(2.0, title="Risk/Reward Ratio")
slPips = input.float(100.0, title="Stop Loss (in pips)")
// === SWING HIGH/LOW DETECTION ===
swingHigh = ta.pivothigh(high, sensitivity, sensitivity)
swingLow = ta.pivotlow(low, sensitivity, sensitivity)
// === STRUCTURE STATE ===
var float lastHigh = na
var float lastLow = na
var int lastBOSBar = na
bosLong = false
bosShort = false
// === BOS LOGIC ===
if not na(swingHigh)
bosShort := high > nz(lastHigh) and (na(lastBOSBar) or bar_index - lastBOSBar > minGapBars)
if bosShort
lastBOSBar := bar_index
lastHigh := high
if not na(swingLow)
bosLong := low < nz(lastLow) and (na(lastBOSBar) or bar_index - lastBOSBar > minGapBars)
if bosLong
lastBOSBar := bar_index
lastLow := low
// === ENTRY CONDITIONS ===
longSignal = bosLong and close > open
shortSignal = bosShort and close < open
// === TP / SL SETTINGS ===
slTicks = slPips * syminfo.mintick
tpTicks = slTicks * rr
// === STRATEGY EXECUTION ===
if longSignal
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL", from_entry="Buy", stop=close - slTicks, limit=close + tpTicks)
if shortSignal
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL", from_entry="Sell", stop=close + slTicks, limit=close - tpTicks)
// === LABEL PLOTS ===
plotshape(bosLong, title="BOS Long", location=location.belowbar, style=shape.labelup, color=color.green, text="BOS", textcolor=color.white)
plotshape(bosShort, title="BOS Short", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, color=color.red, text="BOS", textcolor=color.white)