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멀티 타임프레임 비트코인, 바이낸스 코인 및 이더리움 풀백 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-04-29 17:36:12
태그:MASMASL

전반적인 설명

이 전략은 비트코인 (BTC), 바이낸스 코인 (BNB), 이더리움 (ETH) 에 1시간, 2시간, 3시간, 4시간의 시간 프레임에 초점을 맞추고 있다. 이는 광범위한 트렌드 내에서 단기 가격 인하를 활용하는 것을 목표로 한다. 유행 트렌드에 대한 인하를 식별하고 촛불 패턴과 과잉 판매 조건과 같은 확인 신호를 사용하여 거래자는 정의된 위험 및 수익 목표와 함께 포지션을 진입할 수 있다. 스톱-로스 오더와 포지션 사이징을 포함한 효과적인 리스크 관리는 매우 중요하다. 이 전략은 하향 리스크를 관리하면서 트레이딩 인하에 구조화된 접근 방식을 제공한다.

전략 원칙

이 전략은 시장 추세와 잠재적 인 인회수 기회를 포착하기 위해 두 가지 간단한 이동 평균 (SMA) 을 사용합니다. 장기 기간 SMA (ma1) 는 트렌드 확인 지표로 작용하며, 단기 SMA (ma2) 는 주요 트렌드에서 가격 오차를 식별하는 데 사용됩니다. 가격이 ma1보다 높을 때 상승 추세를 나타냅니다. 또한 전략은 너무 깊고 너무 얇은 매개 변수를 통합하여 과도하게 깊은 또는 리트레이커를 피하여 탈퇴를 필터링합니다. 신호가 확인되면 전략은 시장 구매 명령을 실행합니다. 출구 조건에는 ma2 이상의 가격 브레이커 또는 미리 정의된 스톱-러스 레벨을 달성하는 것이 포함됩니다. 전략은 유행 트렌드를 따르는 원칙을 활용하고 현행 트렌드 리트레이커의 단기적 기회를 포착합니다.

전략적 장점

다중 시간 프레임 분석: 전략은 1시간, 2시간, 3시간, 4시간 시간 프레임에서 작동하여 보다 포괄적인 시장 관점과 잠재적 거래 기회를 제공합니다.
트렌드 추적: 트렌드 확인 지표로 더 긴 기간 SMA를 사용함으로써 전략은 다른 시장 트렌드에 적응하고 트렌드에 대한 진입 기회를 찾습니다.
풀백 트레이딩: 이 전략은 상승 추세 내에서 가격 회귀를 식별하는 데 초점을 맞추고, 추세에 반대되는 거래 위험을 줄이는 동시에 더 나은 입시 가격을 허용합니다.
리스크 관리: 전략은 잠재적인 하락 리스크를 제한하고 거래 자본을 보호하기 위해 스톱 로스 메커니즘과 포지션 사이즈 컨트롤을 포함합니다.
매개 변수 최적화: 이동 평균 길이와 스톱-러스 비율과 같은 전략 매개 변수는 시장 조건과 개인 선호도에 따라 최적화 될 수 있으며 유연성을 제공합니다.

전략 위험

매개 변수 민감성: 전략의 성능은 이동 평균 길거리 및 풀백 필터와 같은 선택된 매개 변수에 다소 의존합니다. 이러한 매개 변수의 신중한 백테스팅과 최적화가 필요합니다.
시장 소음: 단기 가격 변동은 잘못된 신호로 이어질 수 있으며, 불필요한 거래와 비용 증가로 이어질 수 있습니다.
트렌드 반전: 시장 트렌드가 갑자기 반전되면 전략은 잠재적인 손실을 겪을 수 있습니다. 특히 스톱 로스 레벨이 시작되기 전에요.
슬리퍼 및 거래 비용: 빈번한 거래는 더 높은 슬리퍼 및 거래 비용을 초래할 수 있으며 전략의 전반적인 성과에 영향을 줄 수 있습니다.

전략 최적화 방향

동적 스톱 로스: 다른 시장 조건에 더 잘 적응하기 위해 시장 변동성이나 가격 행동에 따라 스톱 로스 수준을 조정합니다.
다중 요인 확인: 상대적 강도 지수 (RSI) 또는 스토카스틱 오시레이터와 같은 추가 기술 지표를 포함하여 트렌드 및 인하를 확인하여 신호 신뢰성을 향상시킵니다.
리스크 조정된 포지션 크기: 현재 시장 변동성 또는 개인 리스크 용량에 따라 각 거래에 대한 포지션 크기를 동적으로 조정합니다.
거래 세션 최적화: 다른 거래 세션에서 가격 행동과 변동성을 분석하여 전략 성능을 향상시키기 위해 가장 유리한 거래 시기를 식별합니다.
시장 정서 분석을 통합: 시장 정서 지표와 같은 시장 정서 지표를 통합하여 시장 정서와 잠재적 전환점을 더 잘 측정합니다.

요약

이 멀티 타임프레임 비트코인, 바이낸스 코인, 그리고 이더리움 풀백 트레이딩 전략은 유행 트렌드 내에서 단기 리트레이싱 기회를 포착하기 위한 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 트렌드 추적 및 풀백 트레이딩의 원리를 결합하고 적절한 리스크 관리 조치를 적용함으로써 전략은 잠재적 인 거래 기회를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 그러나 전략의 성능은 매개 변수 선택과 시장 조건에 따라 지속적인 모니터링과 최적화를 필요로 합니다. 동적 스톱 로스, 멀티 팩터 확인 및 시장 정서 분석과 같은 향상 기능을 통합함으로써 전략의 견고성과 적응력을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 철저한 백테스팅, 매개 변수 최적화 및 위험 평가가 이 전략을 구현하기 전에 필수적입니다.

/*backtest
start: 2023-04-23 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © GOLU_PARDHAAN

//@version=5
strategy("Pullback stretegy", overlay=true,initial_capital = 1000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity,default_qty_value = 100)

//input
ma_lenth1=input.int(200,'MA lenth 1',step=10,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
ma_lenth2=input.int(13,'MA lenth 2',step=1,group = 'Moving avrege pprameter',inline = 'MA')
sl=input.float(title = "stop loss%",defval=0.07,step=0.1,group = 'moving avrege pprameter')
too_deep=input.float(title = 'Too deep(%)',defval = 0.27,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
too_thin=input.float(title = 'Too thin(%)',defval = 0.03,step=0.01,group='Too Deep and Too Thin',inline='Too')
//claulation
ma1=ta.sma(close,ma_lenth1)
ma2=ta.sma(close,ma_lenth2)

too_deep2=  (ma2/ma1-1)<too_deep
too_thin2=  (ma2/ma1-1)>too_thin
//entry and colose Conditionq
var float buy_price=0
buy_condition=(close>ma1)and(close<ma2)and strategy.position_size==0 and too_deep2 and too_thin2
close_condition1=(close>ma2)and strategy.position_size>0 and (close<low[1])
stop_distance=strategy.position_size>0? ((buy_price-close)/close): na
close_condition2=strategy.position_size>0 and stop_distance>sl
stop_price= strategy.position_size>0?buy_price-(buy_price*sl): na


//entry and close order

if buy_condition
    strategy.entry('Long',strategy.long)
if buy_condition[1]
    buy_price:=open
if close_condition1 or close_condition2
    strategy.close('Long' ,comment = "exite"+(close_condition2 ? "SL=ture":""))
    buy_price :=na
plot(ma1,color = color.blue)
plot(ma2,color = color.orange)