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양자량 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-20 16:28:44
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전반적인 설명

양자량 전략 (Quantum Volume Strategy) 은 양자량 지표에 기반한 거래 전략이다. 이 전략은 양자량 지표가 일정 기간 동안 한 임계값을 넘거나 그 이하로 넘을 때 거래 신호를 생성한다. 이 전략은 거래량에서 중요한 변화로 인해 트렌딩 가격 움직임을 포착하는 것을 목표로 한다.

전략 논리

이 전략의 핵심 지표는 양자량 지표이다. 양자량 지표는 일정 기간 동안의 이동 평균 및 이전 기간 동안의 이동 평균의 비율을 계산한다. 상대적인 변화의 양을 비교함으로써 거래 동력의 강화 또는 약화를 판단한다. 거래 동력이 눈에 띄게 강화되면 양자량 지표가 급격히 증가하여 일반적으로 유행 가격 상승을 예고한다. 유행 동력이 크게 약화되면 양자량 지표는 급격히 감소하여 종종 유행 가격 하락을 예고한다.

특히, 이 전략은 먼저 14 기간 퀀텀 볼륨 지표를 계산하고, 그 다음 지표에 1.5의 임계치를 설정한다. 지표가 임계점을 넘을 때 구매 신호가 생성되고, 지표가 임계점을 넘을 때 판매 신호가 생성된다. 구매 신호는 상승 가격 움직임을 예측하는 팽창 모멘텀을 나타내고, 판매 신호는 하락 가격 움직임을 요구하는 수축 모멘텀을 나타낸다. 따라서, 전략은 볼륨에 반영된 모멘텀 브레이크에 기초하여 트렌드 가격 반전을 예측하는 것을 목표로 한다.

이점 분석

이 전략은 몇 가지 주요 장점을 가지고 있습니다.

초기 트렌드 신호를 캡처합니다. 양자 볼륨 지표는 볼륨 데이터에 기반하여 볼륨 변화로 인한 트렌드 반전을 조기에 탐지 할 수 있습니다. 이 지표를 사용하여 신흥 트렌드의 시작에 거래 신호를 생성 할 수 있습니다.
가짜 브레이크오프를 피합니다. 부피 모멘텀에 의존하여 이 전략은 실제 거래 활동에 의해 지원되지 않는 가짜 브레이크오프 신호를 필터링하여 불필요한 손실을 피합니다.
간단한 매개 변수 설정. 전략은 단지 복잡한 다중 매개 변수 최적화 없이 양자 부피 지표의 매개 변수를 설정해야 합니다.
유연성: 양자 부피 지표는 엄격한 사용 제한이 없으며 다양한 거래 시스템에 쉽게 통합될 수 있으며, 강력한 적응력을 제공합니다.
알고리즘 친화적. 이 전략은 간단하고 체계적인 신호 생성과 함께 완전히 규칙에 기반하여 알고리즘 및 자동화 거래에 매우 적합합니다.

위험 분석

이 전략의 몇 가지 위험은 다음과 같습니다.

휘프사 (whipsaws) 에 예민하다. 퀀텀 볼륨 지표는 볼륨 변화에 매우 민감하다. 시장의 비정상적인 볼륨 가격 패턴은 휘프사 (whipsaw) 신호를 일으킬 수 있다.
트렌드 식별이 필요합니다. 이 전략은 트렌딩 시장에서 가장 잘 작동합니다. 통합 중에 잘못된 신호를 피하기 위해 다른 지표가 트렌드 및 범위를 식별하는 데 사용되어야합니다.
높은 거래 빈도. 전략은 빈번한 거래를 생성 할 수 있습니다. 비용과 위험을 관리하기 위해 위치 크기와 거래 빈도가 제어되어야합니다.
엄격한 스톱 손실이 필요합니다. 가격 움직임이 완벽하게 예측 될 수 없기 때문에 개별 거래에서 손실을 제한하기 위해 엄격한 스톱 손실이 필요합니다.
과잉 최적화 위험. 양자 부피 지표의 매개 변수 및 기간은 여러 가지 방법으로 최적화 될 수 있습니다. 과잉 최적화는 피해야합니다.

개선 방향

이 전략은 몇 가지 측면에서 향상될 수 있습니다.

SMA와 같은 지표를 사용하여 트렌드 필터를 추가하여 범위에서 거래를 피합니다.
단일 거래 위험을 통제하기 위해 계정 크기에 기반한 포지션 크기의 규칙을 적용합니다.
가격의 유리한 움직임에 따라 수익을 확보하기 위해 후속 스톱 로스를 설정합니다.
강력한 백테스팅을 통해 양자 부피 지표의 매개 변수를 최적화합니다. 매끄러운 기술도 테스트 할 수 있습니다.
거짓 신호를 피하기 위해 합의 확인을 위한 추가 부피 지표를 포함합니다.
바람직하지 않은 거래를 줄이기 위해 문턱을 초과하는 3 개의 연속 폐쇄를 요구하는 신호 필터를 추가합니다.

요약

양자량 전략 (Quantum Volume Strategy) 은 양자량 모멘텀에 기반한 대표적인 거래 전략이다. 양자량 지표에서 반영된 모멘텀의 변화를 평가함으로써 트렌드 역전을 예측한다. 이 전략은 초기 트렌드 기회를 효과적으로 포착하고 모멘텀 극단적인 것을 쫓는 것을 피할 수 있다. 적절한 향상과 위험 관리로 양자량 전략은 양자적 거래 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 전반적으로, 양자 분석에 기반한 독특한 알파 소스로서, 양자량 전략은 알고 거래에 엄청난 실용적 가치를 가지고 있다.

/*backtest
start: 2023-10-12 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Quantum Volume Strategy")

// Quantum Volume indicator inputs
qvPeriod = input(14, "Quantum Volume Period")
qvThreshold = input(1.5, "Quantum Volume Threshold")

// Calculate Quantum Volume
qv = ta.sma(volume, qvPeriod) / ta.sma(volume, qvPeriod)[1]

// Entry conditions
enterLong = ta.crossover(qv, qvThreshold)
enterShort = ta.crossunder(qv, qvThreshold)

// Exit conditions
exitLong = ta.crossunder(qv, qvThreshold)
exitShort = ta.crossover(qv, qvThreshold)

// Strategy orders
if (enterLong)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (enterShort)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exitLong)
    strategy.close("Long")
if (exitShort)
    strategy.close("Short")

// Plot Quantum Volume and threshold
plot(qv, title = "Quantum Volume", color = color.blue)
hline(qvThreshold, "Threshold", color = color.red)

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