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돈치안 채널 트렌드 라이딩 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-26 17:31:45
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전반적인 설명

돈치안 채널 트렌드 라이딩 전략 (Donchian Channel Trend Riding Strategy) 은 트렌드를 따르는 전략이다. 돈치안 채널을 사용하여 시장 트렌드 방향을 파악하고 트렌드 신호가 생성되면 가능한 한 많은 트렌드 움직임을 포착하기 위해 시장에 진출한다. 한편, 그것은 잘못된 신호를 필터링하기 위해 긴 기간 이동 평균을 통합한다. 중지 손실은 위험을 효과적으로 제어하기 위해 채널의 하단에 설정된다.

전략 논리

이 전략은 주로 돈치안 채널을 기반으로 한다. 돈치안 채널은 상단, 하단, 중단으로 구성된다. 상단은 지난 n 일 동안 가장 높은 높이고, 하단은 지난 n 일 동안 가장 낮은 낮이며, 중단은 상단과 하단의 평균이다. 가격이 상단 위에 넘어가면 구매 신호가 생성된다. 가격이 하단 아래에 넘어가면 판매 신호가 생성된다.

이 전략은 먼저 상단, 하단 및 중단 등 20일 돈치안 채널을 계산합니다. 그 다음 가격이 채널 밴드를 통과하는지 확인합니다. 200일 이동 평균 이상과 상단 이상에서 긴 신호가 생성됩니다. 200일 이동 평균 이하와 하단 폭 아래에서 긴 신호가 생성됩니다.

긴 포지션에 진입한 후, 스톱 손실은 하단역에 설정됩니다. 짧은 포지션에 진입한 후, 스톱 손실은 상단역에 설정됩니다.

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

그것은 효과적으로 시장 트렌드 방향을 식별 할 수 있습니다. Donchian 채널은 트렌드 식별을 명확하게합니다.
긴 기간 이동 평균과 결합하면 잘못된 신호를 효과적으로 필터링 할 수 있습니다. 긴 기간 MA는 신호가 주요 트렌드 방향으로만 생성되도록합니다.
채널 대역에 설정된 스톱 손실은 빠른 출구와 효과적인 위험 통제를 허용합니다.
전략 논리는 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.

위험 분석

이 전략은 또한 몇 가지 위험을 안고 있습니다.

트렌드 역전 위험. 갑작스러운 트렌드 역전으로 인해 엄청난 손실이 발생할 수 있습니다.
매개 변수 최적화 위험. 돈치안 채널의 매개 변수는 지속적인 테스트와 최적화가 필요합니다. 그렇지 않으면 전략 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
과도한 거래 빈도 위험. 돈치안 채널은 더 빈번한 거래 신호를 생성하는 경향이 있습니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

신호 필터링을 위한 더 많은 지표, 예를 들어 촛불 패턴, 변동성 지표 등을 추가하여 잘못된 신호를 피합니다.
매개 변수 최적화. 최적의 매개 변수 조합을 찾기 위해 채널 길이와 같은 매개 변수를 최적화합니다.
시장 변동성과 위험 관리 필요에 따라 적응적 스톱 로스 방법을 채택합니다.
신호를 분류하고 강한 신호와 약한 신호를 구분하기 위해 다른 스톱 로스 레벨을 채택합니다.

결론

일반적으로, 돈치안 채널 트렌드 라이딩 전략은 비교적 간단하고 실용적인 트렌드 다음 전략이다. 그것은 효과적으로 시장 트렌드 방향을 식별하고 대부분의 트렌드 움직임을 포착 할 수 있습니다. 한편, 장기 이동 평균 및 채널 밴드 스톱 손실은 위험을 제어하는 데 도움이됩니다. 전략은 더 나은 성능을 달성하기 위해 매개 변수 조정, 신호 필터링 및 스톱 손실 방법 등과 같은 측면에서 최적화를 위해 많은 공간을 가지고 있습니다.

/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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//@version=4
strategy("Donchian Channel Strategy", overlay=true)

length = input(20)
longRule = input("Higher High", "Long Entry", options=["Higher High", "Basis"])
shortRule = input("Lower Low", "Short Entry", options=["Lower Low", "Basis"])

hh = highest(high, length)
ll = lowest(low, length)

up = plot(hh, 'Upper Band', color = color.green)
dw = plot(ll, 'Lower Band', color = color.red)
mid = (hh + ll) / 2
midPlot = plot(mid, 'Basis', color = color.orange)
fill(up, midPlot, color=color.green, transp = 95)
fill(dw, midPlot, color=color.red, transp = 95)

if (close>ema(close,200))
    if (not na(close[length]))
        strategy.entry("Long", strategy.long, stop=longRule=='Basis' ? mid : hh)

if (close<ema(close,200))
    if (not na(close[length]))
        strategy.entry("Short", strategy.short, stop=shortRule=='Basis' ? mid : ll)

if (strategy.position_size>0)
    strategy.exit(id="Longs Exit",stop=ll)

if (strategy.position_size<0)
    strategy.exit(id="Shorts Exit",stop=hh)

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