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동적 지주 수익 추적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-27 14:43:17
태그:

动态持仓盈利追踪交易策略

개요

이 문서에서는 주로 유동적인 유동 유동 유치 수익 추적 거래 전략이라고 불리는 유동적인 유동 유동 수익 추적 거래 전략을 소개합니다. 이 전략은 ATR 지표에 기반한 동적 출구 중단 경계를 설정하여 가격의 갑작스러운 유리한 시장이 나타나면 1-2K 라인 내에서 빠른 중단을 달성하여 가격이 다시 움직여 손실을 입는 것을 방지합니다.

전략적 원칙

이 전략의 거래 논리는 매우 간단하고 명확합니다. 구체적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다.

  1. 14주기 SMA와 28주기 SMA의 중간선 교차를 이용하여 장과 공백을 신호한다. 14주기 평균선에서 28주기 평균선을 통과할 때 장을 구매하고, 14주기 평균선 아래로 28주기 평균선을 통과할 때 공백을 판매한다.

  2. ATR 지표를 계산하고, 그것을 제곱수로 곱하면 동적 출구의 정지 위치를 얻는다. 예를 들어, ATR 길이를 7로 곱하여 1.5로 설정하면 동적 정지 통로의 폭이 7단계 ATR의 1.5배로 된다.

  3. 포지션 방향이 다두면, 높은 점을 더하여 동적 정지 통로의 너비, 더 많은 정지 통로를 얻는다. 포지션 방향이 빈자면, 낮은 점을 빼고 동적 정지 통로의 너비, 빈자선을 얻는다.

  4. 이 동적 스톱 라인을 넘으면 즉시 스톱 라인을 탈퇴한다. 이것은 급격한 초강경기가 발생한 후 1-2K 라인 내의 이익을 포착할 수 있다.

위의 단계들을 통해, 이 전략은 간편하지만 효율적인 보유 수익 추적과 빠른 마감 효과를 달성한다. ATR 통로에서는 마감 라인이 동적 조정 능력을 제공하며, 새로운 1BAR 조건은 마감 라인이 갑작스러운 시장 유리한 경우에만 시작될 것을 보장한다. 이것은 마감 라인의 조기 출전을 효과적으로 줄일 수 있다.

장점 분석

동적 보유 수익 추적 거래 전략은 다음과 같은 몇 가지 장점을 가지고 있습니다.

  1. 아이디어는 간단하고 명확하며 이해하기 쉽고 처음 배우는 데 적합합니다.

  2. 다이내믹 ATR를 통해 금리를 할 수 있으며, 금리를 방지하기 위해 자동으로 지분 수익을 추적 할 수 있습니다.

  3. 1BAR의 고하위 조건이 추가되어, 초강화 시장이 발생했을 때만 정지제가 시작되며, 가짜 동작이 감소합니다.

  4. 다른 ATR 길이와 곱셈을 설정하여 정화 강도를 조정할 수 있습니다.

  5. : : : : : : : : : : :

  6. 확장성이 높고, 이 프레임워크를 기반으로 다른 방침을 쉽게 구현할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략에는 다음과 같은 몇 가지 위험 요소가 있습니다.

  1. ATR의 급격한 증강은 기체의 조기 퇴장을 초래할 수 있습니다.

  2. 시장의 잡음을 효과적으로 필터링할 수 없고, 가짜 돌파구로 오해받을 수 있습니다.

  3. 이 모든 것은 단지 한 직선에 걸쳐서 결정하는 것만으로도 복잡한 분야에 대한 효과적인 판단을 할 수 없습니다.

  4. 이 모든 것은, 이 모든 것은, 이 모든 것은, 이 모든 것은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이.

  5. 기본 위험 파라미터 설정은 모든 품종에 적합하지 않을 수 있으며 최적화가 필요합니다.

이러한 위험을 줄이기 위해 다음과 같은 몇 가지 측면에서 최적화 할 수 있습니다.

  1. 다른 지표와 함께 가짜 신호를 필터링하는 기기를 추가합니다.

  2. 이 모든 것은, 이 모든 것은, 이 모든 것은, 이 모든 것은, 이 모든 것은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들은, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이, 이 모든 것들이.

  3. 워크 포워드 분석을 사용하여 매개 변수를 최적화합니다.

  4. 다양한 품종에 맞게 최적화된 파라미터 조합.

  5. 기계 학습 알고리즘을 추가하여 더 똑똑한 결정을 내립니다.

최적화 방향

위험 분석에 따르면 이 전략의 최적화 방향은 주로 다음과 같습니다.

  1. 신호 필터링: 신호가 입력된 후 다른 지표의 필터를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 MACD, 브린밴드 등의 지표와 결합하여 노이즈의 오해를 방지합니다.

  2. 스톱 손실 라인을 추가합니다: ATR 또는 모바일 스톱 손실 기반 스톱 손실 라인 설정을 추가하여 단일 손실을 제어합니다.

  3. 파라미터 최적화: 기계 학습과 같은 방법을 통해 ATR 길이, ATR 곱하기 등의 매개 변수 설정을 최적화한다.

  4. 위험 조정: 다른 거래 품종의 특성에 따라 포지션 관리 및 위험 매개 변수를 조정합니다.

  5. 모델 융합: 이 전략을 기계 학습, 신경 네트워크 등 다른 모델과 결합하여 의사 결정의 정확성을 향상시킵니다.

  6. 외부 개입을 주입: 인위적 개입 노드를 증가시키고, 중요한 순간에 인위적으로 차단 손상을 결정합니다.

이 전략의 수익 안정성은 위의 몇 가지 방향의 최적화로 크게 향상될 수 있습니다.

요약

동적 포지션 수익 추적 거래 전략은 전체적으로 매우 실용적인 고효효 수익 전략이다. 이 아이디어는 명확하고 이해하기 쉽다. 동적 포지션을 통해 수익을 자동으로 추적하여 초강화 시장을 통해 빠르게 중단 할 수 있습니다. 동시에 이 전략에는 몇 가지 위험이 있습니다. 신호 필터링을 추가하고, 스톱 손실을 추가하고, 매개 변수를 최적화하는 등의 측면에서 개선 할 수 있습니다. 전체적으로이 전략은 우리에게 더 복잡한 시장 환경에 적응하도록 할 수 있습니다. 이 전략은 더 많은 연구와 응용을 가치가있는 매우 좋은 전략 프레임워크를 제공합니다.

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start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
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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/
// © Peter_O

//@version=5
strategy("TrailingTakeProfit example", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, default_qty_value = 1, initial_capital = 100)

longCondition = ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
shortCondition = ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))

if longCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="long", alert_message="long")
if shortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="short", alert_message="short")

atr_length=input.int(7, title="ATR Length")
atr_multiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atr_multiplied = atr_multiplier * ta.atr(atr_length)
ttp_top_bracket = strategy.position_size>0 ? high[1]+atr_multiplied : na
ttp_bottom_bracket = strategy.position_size<0 ? low[1]-atr_multiplied : na

plot(ttp_top_bracket, title="ttp_top_bracket", color=color.lime, style=plot.style_linebr, offset=1)
plot(ttp_bottom_bracket, title="ttp_bottom_bracket", color=color.red, style=plot.style_linebr, offset=1)

strategy.exit("closelong", from_entry="Long", limit=ttp_top_bracket, alert_message = "closelong")
strategy.exit("closeshort", from_entry="Short", limit=ttp_bottom_bracket, alert_message = "closeshort")

// var table alertsDisplayTable = table.new(position.top_right, 1, 5, color.black)
// if barstate.islastconfirmedhistory
//     table.cell(alertsDisplayTable, 0, 0, "TradingConnector-compatible alerts sent", text_color=color.white)
//     table.cell(alertsDisplayTable, 0, 1, "at Long Entry: long", text_color=color.white)
//     table.cell(alertsDisplayTable, 0, 2, "at Short Entry: short", text_color=color.white)
//     table.cell(alertsDisplayTable, 0, 3, "at Long Exit: closelong", text_color=color.white)
//     table.cell(alertsDisplayTable, 0, 4, "at Short Exit: closeshort", text_color=color.white)
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