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부피 및 VWAP 확인과 함께 스칼핑 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-29 11:35:45
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전반적인 설명

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.

전략 논리

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

  • 길: 닫기 > VWAP 및 부피 > 100
  • 짧은: 닫기 < VWAP 및 부피 > 100

출입 조건

  • 긴: 닫기 < VWAP
  • 짧은: 닫기 > VWAP

우리가 볼 수 있듯이 전략은 가격 지표 VWAP와 부피를 결합하여 안정성을 향상시키기 위해 이중 확인을 사용합니다.

장점

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

  1. 가격 합리성을 평가하기 위해 VWAP를 사용하여 맹목적인 추세를 피합니다.
  2. 신호를 더 신뢰할 수 있도록 볼륨으로 확인
  3. 높은 운영 빈도, 스칼핑에 적합하며 더 높은 수익을 허용합니다.
  4. 단순하고 명확한 논리, 이해하기 쉽고 실행하기 쉬운
  5. 이중 확인과 더 높은 승률을 위해 VWAP와 볼륨을 모두 고려합니다.

위험성

또한 몇 가지 위험 요소가 있습니다.

  1. 스칼핑 전략으로서, 높은 거래 빈도는 더 높은 거래 비용과 미끄러짐으로 이어집니다.
  2. 시장 동향이 불분명할 때 VWAP 신호가 잘못될 수 있습니다.
  3. 저액성 주식에 적용되는 부피 지표
  4. 부피 임계값과 같은 매개 변수를 보편적으로 최적화하는 것이 어렵습니다.
  5. 스칼핑은 시장을 면밀히 감시해야 합니다.

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.

최적화

전략을 더 최적화 할 수있는 몇 가지 방법:

  1. 개별 재고에 대한 VWAP 매개 변수를 최적화
  2. 평균 일일 부피에 기초한 부피 기준
  3. 잘못된 신호를 피하기 위해 위치가 없을 때 다른 필터를 추가
  4. 최대 손실 통제를 위해 스톱 손실을 포함
  5. 더 높은 이익 비율을 위해 포지션 크기를 조정합니다.

매개 변수 조정, 필터 추가, 스톱 손실 등을 통해 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

결론

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)



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