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노로의 가격 채널 스칼핑 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-11 17:06:27
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전반적인 설명

노로의 가격 채널 스칼핑 전략 (Price Channels Scalping Strategy) 은 가격 채널과 변동성 대역을 기반으로 하는 스칼핑 거래 전략이다. 이 전략은 가격 채널과 변동성 대역을 사용하여 시장 트렌드를 파악하고 트렌드 반전이 발생하면 포지션을 취한다.

전략 논리

이 전략은 먼저 가격의 가장 높은 가격 채널 (lasthigh) 과 가장 낮은 가격 채널 (lastlow) 을 계산하고, 그 다음 가격 채널의 중간선을 (중심) 계산합니다. 다음으로 가격과 중간선 사이의 거리를 (dist) 계산하고, 거리의 간단한 이동 평균 (distsma) 을 계산합니다. 이를 기반으로 중간선에서 거리의 1 번 (hd 및 ld) 및 2 번 (hd2 및 ld2) 의 변동성 대역을 계산 할 수 있습니다.

이 전략은 트렌드에서 고갈의 징후가 나타나면 역으로 포지션을 개척한다. 예를 들어, 상승 트렌드에서 두 개의 양선이 있으면 두 번째 양선이 닫힐 때 짧은 포지션을 개척한다. 하락 트렌드에서는 두 개의 닌 라인이 있다면 두 번째 닌 라인이 닫힐 때 긴 포지션을 개척한다.

전략 의 장점

  1. 가격 채널을 사용하여 시장 트렌드 방향을 결정하고 거래 오류를 피합니다.
  2. 변동성 대역을 사용하여 트렌드가 고갈되었는지 판단하고 전환점을 정확하게 파악합니다.
  3. 빠른 수익을 얻기 위해 스칼핑 거래를 채택

전략 의 위험

  1. 가격 변동이 큰 경우 가격 채널과 변동성 대역이 실패할 수 있습니다.
  2. 스칼핑 거래는 높은 거래 빈도를 필요로 하며 이는 거래 비용과 미끄러짐 위험을 증가시킬 수 있습니다.
  3. 손실 위험을 통제하기 위해 손해를 막는 전략은 충분히 고려되어야 합니다.

전략 최적화

  1. 더 많은 시장 조건에 적응하기 위해 가격 채널 및 변동성 대역의 매개 변수를 최적화
  2. 추세와 전환점을 결정하기 위해 다른 지표를 포함합니다.
  3. 스톱 로스 전략을 증가 4. 거래 비용 및 미끄러짐의 영향을 고려

결론

일반적으로 노로의 가격 채널 스칼핑 전략은 스칼핑 거래에 매우 적합한 전략이다. 가격 채널과 변동성 대역을 사용하여 시장 트렌드를 결정하고 상위 또는 바닥 신호가 나타날 때 역전 포지션을 개설합니다. 전략은 높은 거래 빈도, 빠른 수익 창출, 그러나 또한 특정 위험에 직면합니다. 추가 최적화는 전략을 더 다양한 시장에서 적용 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-11-10 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=2
strategy("Noro's Bands Scalper Strategy v1.0", shorttitle = "Scalper str 1.0", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
len = input(20, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "Period")
needbb = input(true, defval = true, title = "Show Bands")
needbg = input(true, defval = true, title = "Show Background")
src = close

//PriceChannel
lasthigh = highest(src, len)
lastlow = lowest(src, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2

//Distance
dist = abs(src - center)
distsma = sma(dist, len)
hd = center + distsma
ld = center - distsma
hd2 = center + distsma * 2
ld2 = center - distsma * 2

//Trend
trend = close < ld and high < hd ? -1 : close > hd and low > ld ? 1 : trend[1]

//Lines
colo = needbb == false ? na : black
plot(hd, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "High band")
plot(center, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "center")
plot(ld, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "Low band")

//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)

//Signals
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
up7 = trend == 1 and bar == -1 and bar[1] == -1 ? 1 : 0
dn7 = trend == 1 and bar == 1 and bar[1] == 1 and close > strategy.position_avg_price ? 1 : 0
up8 = trend == -1 and bar == -1 and bar[1] == -1 and close < strategy.position_avg_price ? 1 : 0
dn8 = trend == -1 and bar == 1 and bar[1] == 1 ? 1 : 0

if up7 == 1 or up8 == 1
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : trend == -1 ? 0 : na)

if dn7 == 1 or dn8 == 1
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : trend == 1 ? 0 : na)
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