골든 패러볼라 브레이크업 전략은 골든 패러볼라 패턴의 판단과 이동 평균 출구 신호의 브레이크업을 결합한 기술 분석 전략으로 골든 패러볼라 패턴이 형성되면 시장에 진입하고 출구 신호가 깨지면 출구하여 수익성있는 거래를합니다.
이 전략의 주요 판단 규칙은 다음과 같습니다.
황금 패러볼라 채널을 그리기 위해 5개의 K-라인의 가장 높고 가장 낮은 가격의 간단한 이동 평균을 사용하십시오.
종료 가격이 채널을 상향으로 돌파하면 시장에 진입하기 위한 구매 신호로 황금 패러볼라 패턴을 형성합니다. 이것은 가격이 채널의 상단 가장자리를 돌파하고 트렌드에 진입할 수 있음을 나타냅니다.
구매 후, 손실을 방지하기 위해 엔트리 가격 근처에 트레일링 스톱 로스를 설정하십시오. 동시에, 수익을 차단하기 위해 트레일링 취리 라인을 설정하십시오.
가격이 채널의 하단 가장자리를 돌파하면 긴 주문을 닫고 시장을 종료하기위한 출구 신호를 생성합니다. 이것은 가격이 충격 또는 하향 채널에 다시 들어갈 수 있음을 나타냅니다.
이 전략의 주요 판단 기준은 황금 패러볼 패턴 판단과 이동 평균 브레이크오웃 출구 신호 판단을 포함하며 트렌드 브레이크오웃 도중 진입하고 트레일링 스톱을 통해 리스크를 제어하고 이익을 취하도록합니다.
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
패턴 분석과 기술 지표를 결합하면 거래 신호의 신뢰성이 향상됩니다.
트레일링 스톱 로스는 단일 손실의 위험을 통제하고 과도한 손실을 피합니다.
이윤을 끌어들이는 것은 이윤을 차단하고 이윤을 재조명하는 것을 방지합니다.
상대적으로 높은 수익률을 가지고 있으며 안정적인 수익을 추구하는 투자자에게 적합합니다.
이시트레이드 전략 문법은 간단하고 작성 및 최적화하기가 쉽습니다.
이 전략은 또한 다음과 같은 위험을 가지고 있습니다.
가격은 채널을 효과적으로 뚫지 못할 수 있습니다. 이는 잘못된 브레이크오프를 유발할 수 있습니다. 이것은 불필요한 손실을 유발할 수 있습니다. 매개 변수를 최적화함으로써 잘못된 브레이크오프의 확률을 줄일 수 있습니다.
후속 스톱 손실은 깨질 수 있으며 이로 인해 손실이 확장됩니다. 이것은 합리적으로 스톱 손실 거리를 설정해야합니다.
후속 수익은 너무 일찍 종료 될 수 있으며 더 큰 수익 기회를 놓칠 수 있습니다. 이것은 시장 조건에 따라 수익 지위를 조정해야합니다.
채널 매개 변수를 적시에 조정하여 다른 주기에 트렌드 조정에 적응해야합니다.
이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.
채널 매개 변수를 최적화하여 신호 품질을 향상시키기 위해 더 적합한 매개 변수 조합을 찾습니다.
신호 정확성을 향상시키기 위해 거래량 급증과 같은 다른 필터링 조건을 추가하십시오.
더 나은 출구 지점을 찾기 위해 볼링거 밴드 출구 또는 SAR 정지와 같은 다른 출구 신호를 시도하십시오.
다른 스톱 로스를 테스트하고, 수익 알고리즘을 사용하여 돈을 최적화합니다.
적응 모듈을 추가하여 실시간 시장 조건에 따라 전략 매개 변수를 자동으로 최적화합니다.
골든 파라볼라 브레이크아웃 전략은 비교적 높은 품질의 거래 신호를 위한 패턴 분석과 기술적 지표를 결합하고 위험을 제어하기 위해 스톱을 사용하고 이익을 취합니다. 이 전략은 다양한 최적화 방법을 통해 수익성을 향상시킬 수 있으며 안정적인 수익을 창출하는 양적 거래 전략을 쉽게 마스터 할 수 있습니다. 안정적인 수익을 원하는 몇 가지 기초를 가진 투자자에게 적합합니다.
/*backtest start: 2024-01-04 00:00:00 end: 2024-02-03 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("5MABAND + GBS Buy & Sell Strategy", overlay=true) // Command 1 - 5MABAND Calculation length = input(5, title="Number of Candles for Average") avgHigh = ta.sma(high, length) avgLow = ta.sma(low, length) // Plotting 5MABAND Bands plot(avgHigh, color=color.green, title="5MABAND High Line", linewidth=1) plot(avgLow, color=color.red, title="5MABAND Low Line", linewidth=1) // Command 2 - GBS concept Buy Entry gbsBuyCondition = close > open and high - close < close - open and open - low < close - open and close - open > close[1] - open[1] and close - open > close[2] - open[2] and close - open > close[3] - open[3] and close[1] < avgHigh and close[2] < avgHigh and close[3] < avgHigh and open[1] < avgHigh and open[2] < avgHigh and open[3] < avgHigh // Command 3 - GBS Concept Sell Entry gbsSellCondition = open - close > open[1] - close[1] and open - close > open[2] - close[2] and open - close > open[3] - close[3] and open[1] > avgLow and open[2] > avgLow and open[3] > avgLow and open - close > open - low and open - close > high - open // Command 6 - 5MABAND Exit Trigger exitTriggerCandle_5MABAND_Buy = low < avgLow exitTriggerCandle_5MABAND_Sell = high > avgHigh // Exit Signals for 5MABAND exitBuySignal_5MABAND = close < avgLow exitSellSignal_5MABAND = close > avgHigh // Execute Buy and Sell Orders strategy.entry("Buy", strategy.long, when = gbsBuyCondition) strategy.close("Buy", when = exitBuySignal_5MABAND) strategy.entry("Sell", strategy.short, when = gbsSellCondition) strategy.close("Sell", when = exitSellSignal_5MABAND) // Exit Buy and Sell Orders for 5MABAND strategy.close("Buy", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Buy) strategy.close("Sell", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Sell)