이 문서에서는 동적 지지 및 저항 수준을 활용한 트렌드 다음 전략을 상세히 설명합니다. 트렌드를 추적하기 위해 이동 평균과 ATR을 사용하여 상위 및 하위 밴드를 형성합니다.
I. 전략 논리
주요 지표와 논리는 다음과 같습니다.
가장 높은 이동평균을 상단역으로 계산합니다.
ATR을 사용하여 손실을 멈추는 버퍼 거리를 계산합니다.
상부 대역 빼기 버퍼는 하부 대역을 설정합니다.
가격이 상위 범위를 넘을 때 장면을 취하고, 가격이 하위 범위를 넘을 때 종료합니다.
상위와 하위 대역은 역동적인 지지 및 저항 구역을 구성합니다. 트렌드 라이딩 브레이크와 빠른 정지로 거래 위험을 제어 할 수 있습니다.
II. 전략의 장점
주요 장점은 다음과 같습니다.
동적 밴드는 트렌드 기회를 잡을 수 있습니다.
ATR는 시장 변동성에 따라 스톱 로스를 설정합니다.
스톱 로스보다 큰 수익 목표가 이익에 도움이 됩니다.
간단한 규칙은 적용하기 쉽다.
III. 잠재적 위험
그러나 몇 가지 잠재적 인 문제가 있습니다.
이동평균과 ATR은 문제가 있습니다.
더 큰 인출을 견뎌야 합니다.
출품 횟수는 제한되지 않습니다.
매개 변수들은 다양한 제품에 최적화되어야 합니다.
IV. 요약
요약적으로,이 기사는 동적 대역을 형성하기 위해 이동 평균과 ATR을 사용하여 트렌드를 따르는 전략을 설명했습니다. 트렌드를 타는 변동성에 기반하여 손해를 멈추고 이익을 얻을 수 있습니다. 그러나 지표 지연 및 드라우다운 제어와 같은 위험은 주의가 필요합니다. 전반적으로 간단한 트렌드 추적 방법을 제공합니다.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("I Like Winners And Hate Loosers!", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
highest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Highest Length")
highest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Highest Average")
atr_length = input(14, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(2, type=input.integer, minval=1, title="ATR Multiplier")
a = atr(atr_length) * atr_multiplier
h = sma(highest(high, highest_length), highest_average)
l = h - a
buy_signal = crossover(close, h)
sell_signal = crossunder(close, l)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.close("Buy", when=sell_signal)
plot(h, title="H", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
plot(l, title="L", color=color.red, transp=50, linewidth=2)