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양 교수형 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-01 11:09:15
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전반적인 설명

진양 매달린 남자 전략은 매달린 남자 촛불 패턴을 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 촛불 차트에서 매달린 남자 패턴을 식별함으로써 거래 신호를 생성한다. 매달린 남자 패턴이 확인되면 상승한 매달린 남자에 대한 구매 신호가 생성되고, 하락한 매달린 남자에 대한 판매 신호가 생성된다.

전략 논리

진양 교수형 남자 전략의 핵심 식별 조건은 작은 실제 몸과 긴 상부/하부 그림자를 가진 교수형 남자 촛불 패턴입니다. 구체적으로 교수형 남자에 대한 식별 조건은 다음과 같습니다.

  1. 실제 몸집 크기 (오프닝 가격과 클로징 가격의 차이) 는 임계치 (dojiThreshold) 보다 작습니다.
  2. 위쪽 그림자 크기는 실제 몸 크기의 두 배 이상입니다.
  3. 아래 그림자 크기는 실제 몸 크기의 두 배 이상입니다.

위의 조건이 충족되면 패턴은 매달린 남자로 식별 될 수 있습니다. 또한, 상승 / 하락 또는 긴 다리와 같은 더 구체적인 유형의 매달린 남자가 상위와 하위 그림자의 상대적인 크기에 따라 구별 될 수 있습니다. 패턴을 식별 한 후 전략은 다음 촛불에 거래 신호를 생성합니다. 즉, 상승한 매달린 남자에 구매하고, 하락한 매달린 남자에 판매하십시오.

이점 분석

진양 교수형 전략은 다음과 같은 주요 장점을 가지고 있습니다:

  1. 단순하고 명확한 규칙, 이해하기 쉽고 실행하기 쉬운 규칙
  2. 매달려있는 사람들은 시장 힘과 트렌드 역전에서 싸움을 나타냅니다. 전환점을 포착하면 좋은 수익을 얻을 수 있습니다.
  3. 트렌드, 지원 / 저항과 같은 요소와 결합하여 신호를 필터하고 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 이 전략에는 몇 가지 한계도 있습니다.

  1. 매달려있는 사람의 패턴의 빈도가 낮고, 거래 기회를 놓치는 경향이 있습니다.
  2. 거짓 신호에 취약한 단일 표시기
  3. 극심한 변동성과 격렬한 트렌드 변동에 비효율적

위험 분석

이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.

  1. 주관성 때문에 패턴 식별에서 오류가 발생할 위험
  2. 소액 변동에 대한 거짓 상승/하락 시그널의 위험
  3. 범주형 시장에서의 위험, 패턴으로부터 이익을 얻는 데 어려움이 있습니다.
  4. 임계수준과 같은 열등한 매개 변수 설정의 위험

또한, 단일 지표 전략은 시장 소음을 효과적으로 필터 할 수 없으며 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. 따라서 진 양 전략은 비교적 큰 위험과 변동이 있으며 강력한 위험 관리가 필요합니다.

최적화 방향

위험 통제를 위해 전략은 다음과 같은 방법으로 개선 될 수 있습니다.

  1. 트렌드 지표나 이전 최고점의 돌파구에 기반한 필터와 같은 거래 전제 조건의 추가로 트렌드 역전을 확인합니다.
  2. 신호의 중요성을 측정하기 위해 거래량과 같은 다른 지표를 포함합니다.
  3. 기계 학습 등을 통해 주요 매개 변수 자동 최적화
  4. 스톱 로스로 손실을 줄이는 것

이러한 개선으로 위험은 크게 줄일 수 있고 동시에 인양 교수형 전략의 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

결론

요약하자면, 진양 헝킹맨 전략은 촛불 차트에서 헝킹맨 패턴을 식별함으로써 무역 신호를 생성합니다. 간단한 규칙과 반전을 잡는 것이 장점이지만 잘못된 신호의 위험도 있습니다. 위험은 매개 변수 조정, 필터 추가 등을 통해 제어 할 수 있지만 소음 및 변동에 대한 민감도가 높습니다. 따라서 전략은 개선에도 불구하고 신중한 응용을 보장합니다.


/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Doji Candlestick Strategy", shorttitle="Doji", overlay=true)

// Calculate body and shadow sizes
bodySize = close > open ? close - open : open - close
upperShadow = high - (open > close ? open : close)
lowerShadow = (open > close ? close : open) - low

// Define thresholds for identifying different Doji types
dojiThreshold = 0.05
longLeggedDojiThreshold = 0.02

// Buy conditions for different Doji types
dojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow > bodySize * 2
dragonflyDojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow <= bodySize * 0.5
gravestoneDojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow <= bodySize * 0.5 and lowerShadow > bodySize * 2
longLeggedDojiCondition = bodySize <= longLeggedDojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow > bodySize * 2

// Buy signal
buyCondition = dojiCondition or dragonflyDojiCondition or gravestoneDojiCondition or longLeggedDojiCondition

// Strategy orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)

// Plotting
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)


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