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역사적으로 높은 수준에 기초한 전략에 따른 경향

저자:차오장, 날짜: 2024-01-22 08:59:34
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전반적인 설명

이 전략은 주로 증권의 역사적인 최고 가격을 추적합니다. 가격이 최고 가격의 특정 비율로 떨어지면 구입하고 가격이 다시 역사적인 최고 가격을 돌파 할 때 판매합니다. 트렌드를 따르는 전략에 속합니다.

전략 원칙

이 전략은 먼저 2011년 1월 1일부터 현재까지 가장 높은 가격인 가장 높은 가격으로 정의된 증권의 최고 가격을 기록합니다.

운영 중에, 그것은 하루의 최고 가격이 매일 새로운 최고치를 달성했는지 판단합니다. 새로운 최고치를 달성하면, 그것은 최고High 변수를 업데이트하고 allTimeHigh 수평선을 다시 그리습니다.

이 전략에는 세 가지 중요한 수평선들이 있습니다.

가장 높은 가격의 90%를 나타냅니다.
바이존2=최고High*0.8: 가장 높은 가격의 80%, 상대적으로 매력적인 인화 입장을 나타냅니다.
판매 구역=최고High*0.99: 가장 높은 가격의 99%로, 트렌드 반전을 결정하는 기회를 나타냅니다.

가격이 80% 라인 (Buyzone2) 에 떨어지면 구매 신호를 보내며, 가격이 다시 역사적인 최고 가격의 99% 라인 (Sellzone) 을 넘을 때 판매 신호를 보내죠.

이 전략의 주요 판단은 역사적인 최고 가격과 다른 비율 레벨 라인을 추적하는 것입니다. 그것은 전형적인 트렌드 다음 전략에 속합니다.

이점 분석

이 전략의 가장 큰 장점은 장기적인 상승 추세를 포착 할 수 있다는 것입니다. 후퇴를 기다리다가 진입함으로써 낮은 가격으로 구매하고 높은 가격으로 판매하는 효과를 달성합니다. 구체적인 장점은 다음과 같습니다.

이는 주식들의 장기적인 상승 추세 기회를 파악할 수 있습니다. 가장 높은 가격을 추적하는 것은 추세를 판단하는 중요한 기초입니다.
가장 높은 가격의 80% 인하 지위는 최적의 위험 수익률을 나타냅니다. 이는 하락 위험을 제한하면서 상승 후 수익률을 보장 할 수 있습니다.
역사적인 최고점의 99%는 위험을 통제하면서 수익을 극대화하기 위한 스톱 로스 라인으로 작용합니다.
주식이 구조적 상승 추세 기회에 들어갔는지 테스트 할 수 있습니다. 최고 가격의 새로운 최고가 기업의 힘을 강화하는 것을 나타냅니다.
큰 조절 가능한 매개 변수 공간은 다른 주식에 개인 최적화 될 수 있습니다

따라서 이 전략은 주식의 상승 추세로부터 수익을 극대화하면서 단기적 조정 위험을 피합니다. 그것은 매우 좋은 위험/이익 비율을 가진 추세를 따르는 전략입니다.

위험 분석

이 전략의 주요 위험은 가격이 새로운 최저치를 기록하고 구매 후 계속 하락 할 가능성이 있습니다. 주요 위험은 다음을 포함합니다.

구매 후 계속 감소 또는 제한 하 여의 확률, 손실을 직면 할 수 있습니다
가장 높은 가격은 실제로 추격 상승과 죽이는 떨어지는 광기를 나타냅니다, 지속적인 상승의 추진력은 충분하지 않을 수 있습니다
매개 변수가 잘못 설정되면, 중지 손실 포인트가 너무 높거나 너무 낮다면 다른 문제가있을 것입니다
거래 빈도는 낮을 수 있으며 시장 추세와 같은 외부 환경 영향에 취약합니다.
개별 주식의 기본과 평가도 고려하지 않으며 구매 주식을 선택하는 근거는 약합니다.

주요 해결책은: 주식 선택 품질을 보장하기 위해 기본 요소를 합리적으로 평가; 전략을 최적화하기 위해 구매 비율 및 스톱 손실과 같은 매개 변수를 조정; 다른 전략과 결합하는 것을 고려하십시오.

최적화 방향

이 전략의 주요 최적화 방향은 매개 변수 조정, 주식 선택 규칙 및 스톱 로스 방법의 개선입니다. 구체적으로:

높은 지점을 피하기 위해 KD, MACD와 같은 구매 및 스톱 로스 기술 지표를 최적화하십시오.
주식 선택 규칙을 개선하고 주식 품질을 보장하기 위해 기본 요소와 평가 지표를 추가합니다.
파라미터 비율을 동적으로 조정하고 더 넓은 시장과 연결하여 파라미터의 합리성을 보장합니다.
이동 중지 손실 또는 시간 중지 손실을 설정 중지 손실 방법 및 위치를 최적화하기 위해
여러 요소 모델을 형성하고 안정성을 향상시키기 위해 다른 요소 전략과 결합하는 것을 고려하십시오.
주가 상승 후 낮은 번영 기간을 피하기 위해 동력 지표를 추가하십시오.

따라서 최적화의 주요 방향은 주식 선택 규칙, 매개 변수 조정 및 스톱 로스 방법을 개선하는 것이며, 추후 추세를 바탕으로 안정성과 위험 조정 수익을 더욱 향상시키는 것입니다.

요약

이 전략은 역사적인 새로운 최고치를 기반으로 한 전형적인 트렌드 다음 전략에 속한다. 뛰어난 리스크-리워드 비율을 얻기 위해 기술적 인 인퇴를 통해 주식의 장기 상승 추세를 효과적으로 포착 할 수 있습니다. 그러나 기본 요소를 고려하지 않기 때문에 안정성과 리스크 저항성이 약합니다. 주요 최적화 방향은 주식 선택 규칙을 개선하고 매개 변수 및 스톱 손실을 조정하고 스톱 손실 메커니즘을 최적화하는 것입니다. 다인자 모델을 통해 다른 전략과 함께 사용하면 최적의 리스크-리워드 비율로 양적 주식 선택 및 거래 전략을 형성 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)

// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)

var float   highestHigh = 0
// var line    allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)

if high > highestHigh
    highestHigh := high

// if barstate.islast
//     line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
//     line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index,   highestHigh)

plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99

plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)

begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)

longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
    strategy.close("Buy", strategy.long)

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