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황소 시장 전략에서 스칼핑 디프

저자:차오장, 날짜: 2024-01-30 16:33:54
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전반적인 설명

스칼핑 디프 인 불 마켓 전략은 트렌드를 따르는 전략이다. 황소 시장에서 침몰을 구매하고, 입장에서 벗어날 때 이익을 잠금하기 위해 넓은 스톱 로스를 설정합니다. 이 전략은 황소 시장에 적합하며 과도한 수익을 낼 수 있습니다.

전략 논리

이 전략은 먼저 룩백 기간 동안의 가격 변화 비율을 계산합니다. 가격이 미리 설정된 콜백 비율보다 더 많이 떨어지면 구매 신호가 발생합니다. 동시에 이동 평균선은 상승 추세를 확인하기 위해 폐쇄 가격보다 높아야합니다.

포지션에 진입한 후, 스톱 손실 및 수익을 취하는 가격이 설정됩니다. 충분한 자금을 확보하기 위해 스톱 손실 비율이 크며, 빠른 수익을 취하기 위해 수익을 취하는 비율은 작습니다. 스톱 손실 또는 수익을 취하면 포지션은 종료됩니다.

이점 분석

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

과잉 수익을 얻기 위한 방법론을 따르는 경향과 일치합니다.
합리적인 콜백 비율과 트렌드 기준이 정확성을 보장합니다.
스톱 로스 설계는 자본 안전성을 완전히 고려합니다.
취득 설정과 유출 제어로 빠른 수익을 취하는 것

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

너무 깊은 리트레이싱 또는 트렌드 역전으로 손실이 발생할 수 있습니다.
유리한 지점에서 발생하는 마이너스 리스크
범위에 제한된 시장에서 스톱 로스/이익 조건을 만족시키는 어려움

대책: 포지션 크기를 엄격히 통제하고, 스톱 로스 비율을 조정하고, 리스크를 줄이기 위해 수익 출구 비율을 적절히 줄입니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

입력 기회를 최적화하기 위해 역동적으로 호출 백 비율을 조정
결정 정확성을 향상시키기 위해 더 많은 지표를 추가하십시오.
스톱 로스/이익 비율을 동적으로 조정하기 위한 변동성 측정
리스크를 더 잘 제어하기 위해 포지션 크기를 최적화

결론

스칼핑 디프 인 불 마켓 전략은 넓은 스톱 로스를 사용하여 초과 수익을 잠금합니다. 이윤 기회를 얻기 위해 황소 시장 트렌드에 대한 콜백 디프를 구입하는 것을 자본으로 사용합니다. 세밀한 조정 매개 변수와 위험 통제는 좋은 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-12-30 00:00:00
end: 2024-01-29 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/
// © Coinrule

//@version=3
strategy(shorttitle='Scalping Dips On Trend',title='Scalping Dips On Trend (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1,  title = "From Month")     
fromDay   = input(defval = 10,    title = "From Day")       
fromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year")       
thruMonth = input(defval = 1,    title = "Thru Month")     
thruDay   = input(defval = 1,    title = "Thru Day")     
thruYear  = input(defval = 2112, title = "Thru Year")       

showDate  = input(defval = true, title = "Show Date Range")

start     = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)        // backtest start window
finish    = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true

inp_lkb = input(1, title='Lookback Period')
 
perc_change(lkb) =>
    overall_change = ((close[0] - close[lkb]) / close[lkb]) * 100

// Call the function    
overall = perc_change(inp_lkb)

//MA inputs and calculations
MA=input(50, title='Moving Average')

MAsignal = sma(close, MA)

//Entry

dip= -(input(2))

strategy.entry(id="long", long = true, when = overall< dip and MAsignal > close and window()) 

//Exit
Stop_loss= ((input (10))/100)
Take_profit= ((input (3))/100)

longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)

strategy.close("long", when = close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())

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