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모멘텀 캡처 채널 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-20 15:46:40
태그:

전반적인 설명

모멘텀 캡처 채널 전략 (Momentum Capture Channel Strategy) 은 돈치안 채널 트레이딩 전략의 변형이다. 가장 높은 대역, 가장 낮은 대역, 가장 높은 대역과 가장 낮은 대역을 평균하는 기본 라인으로 구성된다. 이 전략은 주간 및 일일 시간 프레임에 걸쳐 트렌딩 인스트루먼트에 매우 잘 작동한다. 이것은 퀀트CT 앱에서 사용되는 구현이다.

작업 모드를 길고 짧거나 길게 설정할 수 있습니다.

또한 고정된 스톱 로스를 설정하거나 무시할 수 있습니다. 그래서 전략은 엔트리 및 출구 신호에 전적으로 기반합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 논리는 돈치안 채널 지표에 기반합니다. 돈치안 채널은 지난 20 일 동안 가장 높은 최고, 가장 낮은 최저 및 폐쇄 가격 평균으로 구성됩니다. 트렌드 방향과 잠재적 인 역전은 채널의 상부 및 하부 대역을 통과하는 가격으로 판단됩니다.

이 전략은 돈치안 채널의 변형입니다. 가장 높은 대역, 가장 낮은 대역, 가장 높은 대역과 가장 낮은 대역을 평균하는 기본 라인으로 구성됩니다. 구체적인 논리는 다음과 같습니다.

채널의 상부와 하부 대역으로 일정 기간 동안 가장 높은 높은 및 최저 낮은 계산
기준값으로 상단 및 하단 띠의 평균을 계산합니다.
가격이 상위 범위를 넘을 때 길게 가십시오.
가격이 기준값 아래로 떨어지면 긴 포지션을 닫습니다.
가격이 하위 범위를 넘어갈 때 단축 (단축이 허용되는 경우)
가격이 기준값을 회복할 때 짧은 포지션을 닫습니다.

이 전략의 장점은 가격 트렌드의 추진력을 효과적으로 파악할 수 있다는 것입니다. 가격이 트렌드의 실제 시작을 결정하기 위해 상위/하위 대역을 깨는 것을 기다림으로써 가짜에서 불필요한 손실을 피할 수 있습니다.

이점 분석

이윤 성장에 대한 가격 추세 동력을 포착합니다.
가짜 탈출에 의해 함락되는 불필요한 손실을 피합니다.
유연한 매개 변수 조정은 다양한 제품에 적합합니다.
다른 필요에 맞게 장기 또는 완전히 거래되는 것을 선택할 수 있습니다.
통합 스톱 로스 메커니즘은 거래 당 손실을 효과적으로 제어합니다.

위험 분석

트렌드를 포착하는 동안 실패한 브레이크오웃은 손실을 증폭시킵니다.
너무 넓은 스톱 로스 설정은 거래당 손실을 증가시킬 수 있습니다.
부적절한 매개 변수 설정은 과잉 거래 및 거래 비용 증가로 이어질 수 있습니다
신호 판단은 다소 지연되어 가장 좋은 입구점을 놓칠 수 있습니다.

해결책:

손실을 제어 하 고 아직 트렌드 충분한 공간을 주기 위해 주의 깊게 중지 손실 비율을 선택
거래 빈도를 줄이기 위해 매개 변수 기간 값을 높여
신호 신뢰성을 판단하기 위해 다른 지표를 포함, 더 나은 입력 시기를 선택

최적화 방향

입력 시기를 결정하기 위해 다른 지표를 포함합니다.
동적으로 스톱 로스 배치 조정
기기 특성에 따라 매개 변수 설정을 최적화
브레이크업 성공률을 판단하기 위해 머신러닝을 통합합니다.
위치 사이즈 로직을 추가

결론

모멘텀 캡처 채널 전략은 가격 트렌드를 포착함으로써 상당한 수익 기회를 제공합니다. 동시에, 그것은 또한 매개 변수를 적절히 조정하여 제어해야 하는 특정 위험을 가지고 있습니다. 계속적으로 엔트리 타이밍 선택 및 스톱-로스 논리를 최적화함으로써, 이 전략은 훌륭한 트렌드 다음 시스템으로 변할 수 있습니다. 간단한 거래 규칙과 명확한 신호 판단은 초보자 거래자에게 매우 적합하여 이해하기 쉽고 구현 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © QuantCT

//@version=4
strategy("Donchian Channel Strategy Idea",
         shorttitle="Donchian", 
         overlay=true,
         pyramiding=0,     
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
         default_qty_value=100, 
         initial_capital=1000,           
         commission_type=strategy.commission.percent, 
         commission_value=0.075)

// ____ Inputs

high_period = input(title="High Period", defval=10) 
low_period = input(title="Low Period", defval=10)
long_only = input(title="Long Only", defval=false)
slp = input(title="Stop-loss (%)", minval=1.0, maxval=25.0, defval=5.0)
use_sl = input(title="Use Stop-Loss", defval=false)

// ____ Logic

highest_high = highest(high, high_period)
lowest_low = lowest(low, low_period)
base_line = (highest_high + lowest_low) / 2
    
enter_long = (close > highest_high[1])
exit_long = (close < base_line)
enter_short = (close < lowest_low[1])
exit_short = (close > base_line)

strategy.entry("Long", strategy.long, when=enter_long)
strategy.close("Long", when=exit_long) 
if (not long_only)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=enter_short)
    strategy.close("Short", when=exit_short) 
   
// ____ SL

sl_long = strategy.position_avg_price * (1- (slp/100))
sl_short = strategy.position_avg_price * (1 + (slp/100))
if (use_sl)
    strategy.exit(id="SL", from_entry="Long", stop=sl_long)
    strategy.exit(id="SL", from_entry="Short", stop=sl_short)
    
// ____ Plots

colors = 
 strategy.position_size > 0 ? #27D600 :
 strategy.position_size < 0 ? #E30202 :
 color.orange

highest_high_plot = plot(highest_high, color=colors)
lowest_low_plot = plot(lowest_low, color=colors)
plot(base_line, color=color.silver)
fill(highest_high_plot, lowest_low_plot, color=colors, transp=90)

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