리소스 로딩... 로딩...

이중 돈치안 채널 탈출 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-04 09:42:14
태그:

전반적인 설명

이중 돈치안 채널 브레이크아웃 전략 (Double Donchian Channel Breakout strategy) 은 돈치안 채널을 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 저위험 고수익 브레이크아웃 거래를 달성하기 위해 빠르고 느린 돈치안 채널의 조합을 사용합니다. 가격이 느린 채널을 깨고 스톱 손실로 빠져나갈 때 길고 짧습니다. 또는 가격이 빠른 채널을 통해 다시 깨지면 이익을 취합니다.

전략 논리

이 전략은 주로 두 개의 돈치안 채널을 이용합니다. 더 긴 기간을 가진 느린 채널과 짧은 기간을 가진 더 빠른 채널을 포함합니다.

느린 돈치안 채널은 더 긴 기간을 가지고 있으며 이는 시장 소음을 효과적으로 필터링하여 브레이크아웃 신호를 더 신뢰할 수 있습니다. 가격이 느린 채널의 상단 범위를 넘어서면 전략은 길고 가격이 하단 범위를 넘어서면 짧습니다.

빠른 돈치안 채널은 짧은 기간을 가지고 있으며 단기 가격 변동에 신속하게 반응 할 수 있습니다. 가격이 이 채널을 통해 다시 깨지면 트렌드 역전 신호를 보내고 스톱 로스 또는 수익을 취하기 위해 출구를 촉구합니다.

또한, 변동성 조건은 엔트리 신호를 필터로 설정됩니다. 이 전략은 가격 움직임이 미리 결정된 퍼센트 임계치를 초과 할 때만 엔트리를 유발합니다. 이는 범위 제한 통합 중 빈번한 윙스를 피합니다.

이점 분석

이중 채널 메커니즘은 두 가지 방어 라인을 설정하고 효과적으로 위험을 제어합니다.
빠른 채널과 느린 채널을 조합하여 트렌드를 효율적으로 포착합니다.
변동성 필터는 비효율적인 거래를 줄여줍니다.
동시다발적으로 트렌드를 추적하고 과잉 적응을 방지
단순하고 명확한 논리, 이해하기 쉽고 마스터

위험 분석

치열한 가격 변동은 스톱 로스를 침투하여 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
부적절한 매개 변수 설정 (예: 채널 기간) 은 전략 효율성을 손상시킬 수 있습니다.
거래 비용 또한 어느 정도 수익을 훼손
중요한 사건에 대한 격차 위험은 주의가 필요합니다.

이러한 위험은 매개 변수 최적화, 합리적인 스톱 로스 배치, 이벤트 인식 등으로 줄일 수 있습니다.

최적화 방향

치안 채널 기간의 다른 조합을 테스트
가장 좋은 출입 시기를 위해 변동성 매개 변수를 최적화
트렌드 검증 지표를 추가하여 트렌드 반대 거래를 피합니다.
기본적 기준에 기초한 재고 선택
손실을 제한하기 위해 스톱 로스 메커니즘을 조정

결론

이중 돈치안 채널 브레이크아웃 전략은 전반적으로 비교적 안정적이고 신뢰할 수 있는 트렌드 추후 전략이다. 트렌드 캡처와 리스크 제어 두 가지의 장점을 결합하여 다양한 주식 거래 전략의 기본 모듈로 적합합니다. 매개 변수 조정 및 논리 정밀화로 인해 성능의 추가 개선이 예상 될 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
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/
// © omererkan

//@version=5
strategy(title="Double Donchian Channel Breakout", overlay=true, initial_capital = 1000, commission_value = 0.05, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity)


slowLen = input.int(50, title="Slow Donchian")
fastLen = input.int(30, title="Fast Donchian")
volatility = input.int(3, title="Volatility (%)")
longProfitPerc = input.float(2, title="Long TP1 (%)", minval=0.0, step=0.1) * 0.01
shortProfitPerc = input.float(2, title="Short TP1 (%)", minval=0.0, step=0.1) * 0.01
TP1Yuzde =input.int(50, title = "TP1 Position Amount (%)")

ubSlow = ta.highest(close, slowLen)[1]
lbSlow = ta.lowest(close, slowLen)[1]

ubFast = ta.highest(close, fastLen)[1]
lbFast = ta.lowest(close, fastLen)[1]

plot(ubSlow, color=color.green, linewidth=2, title="Slow DoCh - Upperband")
plot(lbSlow, color=color.green, linewidth=2, title="Slow DoCh - Lowerband")
plot(ubFast, color=color.blue, linewidth=2, title="Fast DoCh - Upperband")
plot(lbFast, color=color.blue, linewidth=2, title="Fast DoCh - Lowerband")

fark = (ubSlow - lbSlow) / lbSlow * 100

longExitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)

longCondition = ta.crossover(close, ubSlow) and fark > volatility
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = ta.crossunder(close, lbSlow) and fark > volatility
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(close, lbFast) 
    strategy.close("Long", "Close All")

if strategy.position_size < 0 and ta.crossover(close, ubFast)
    strategy.close("Short", "Close All")

// Take Profit
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("TP1", "Long", qty_percent = TP1Yuzde, limit = longExitPrice)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit("TP1", "Short", qty_percent = TP1Yuzde, limit = shortExitPrice)

더 많은

2019 FMZ - 모든 권리 보호