이것은 볼륨과 볼륨 가중 평균 가격 (VWAP) 을 확인하기 위해 사용하는 스칼핑 전략입니다. 트렌드를 식별하고 더 높은 확률의 입구 지점을 찾기 위해이 두 가지 중요한 기술적 지표를 결합합니다.
이 전략은 주로 두 가지 의사 결정 지표 - 부피와 VWAP에 의존합니다.
우선, 20주기 VWAP를 계산한다. VWAP는 하루 평균 가격을 나타내고 가격 합리성을 평가하는 중요한 기준이다. 가격이 VWAP보다 높으면 더 강한 상승세 세력을 나타내고, 반대로 하락세 세력을 나타낸다.
둘째, 전략은 또한 각 촛불 막대기의 부피가 100의 미리 설정된 임계치를 초과하는지 확인합니다. 거래 부피가 충분히 활성화 될 때만 확실한 추세가 존재한다고 간주됩니다. 이것은 시장이 둔하고 비활성 할 때 잘못된 거래를 피합니다.
이 두 가지 기준에 기초하여 입국 및 출국 규칙이 형성됩니다.
입국 조건
출입 조건
우리가 볼 수 있듯이 전략은 가격 지표 VWAP와 부피를 결합하여 안정성을 향상시키기 위해 이중 확인을 사용합니다.
이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.
또한 몇 가지 위험 요소가 있습니다.
위험을 완화하기 위해, 좁은 가격 범위와 변동성을 가진 유동성 높은 주식이 권장됩니다. 다른 주식에 대한 세밀한 조정 매개 변수. 또한 손실을 제한하기 위해 위치 크기를 제어하십시오.
전략을 더 최적화 할 수있는 몇 가지 방법:
매개 변수 조정, 필터 추가, 스톱 손실 등을 통해 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
이 전략은 두 가지 주요 지표인 VWAP와 볼륨을 통합하여 가격 합리성과 높은 볼륨 확인을 통해 주식을 선택합니다. 높은 운영 빈도와 강력한 트렌드 캡처 기능을 가지고 있습니다. 동시에 거래 비용과 스톱 손실을 관리해야합니다. 추가 최적화는 더 나은 전략 성과로 이어질 수 있습니다.
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © netyogindia //@version=5 strategy("Scalping Strategy with Volume and VWAP Confirmation", overlay=true) // Input parameters length = input(14, title="MACD Length") volume_threshold = input(100, title="Volume Threshold") vwap_length = input(20, title="VWAP Length") // Calculate VWAP vwapValue = ta.vwap(close, vwap_length) // Calculate volume barVolume = volume // Define entry conditions longCondition = close > vwapValue and barVolume > volume_threshold shortCondition = close < vwapValue and barVolume > volume_threshold // Define exit conditions exitLongCondition = close < vwapValue exitShortCondition = close > vwapValue // Plot VWAP plot(vwapValue, color=color.blue, title="VWAP") // Plot Volume bars barcolor(barVolume >= volume_threshold ? color.green : na) // Execute strategy orders strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition) strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition) strategy.close("Long", when=exitLongCondition) strategy.close("Short", when=exitShortCondition)