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중추 및 동력 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-04-30 16:39:30
태그:ROCRSI

전반적인 설명

피보트 및 모멘텀 전략 (Pivot and Momentum Strategy) 은 피보트 포인트와 모멘텀 지표를 결합한 거래 접근법이다. 이 전략은 피보트 포인트를 계산하기 위해 이전 거래 기간의 높은, 낮은, 닫는 가격을 활용하고 시장 추세를 결정하기 위해 ROC (변화율) 및 스토카스틱 RSI와 같은 모멘텀 지표를 사용합니다. 가격이 피보트 포인트 이상으로 넘어가고 모멘텀 지표가 확인되면 전략은 포지션을 열고 반대로 가격이 피보트 포인트 아래로 넘어가고 모멘텀 지표가 확인되면 전략은 포지션을 닫습니다. 전략은 위험을 제어하면서 시장 추세를 포착하는 것을 목표로합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심은 피벗 포인트와 모멘텀 지표의 조합이다. 피벗 포인트는 시장에서 중요한 지원 및 저항 수준을 나타내는 이전 거래 기간의 높은, 낮은 및 폐쇄 가격을 사용하여 계산됩니다. 가격이 피벗 포인트를 통과하면 시장 추세가 변할 수 있음을 나타냅니다.

동시에 전략은 트렌드를 확인하기 위해 두 개의 모멘텀 지표인 ROC와 스토카스틱 RSI를 사용합니다. ROC는 가격 변화 속도를 측정합니다. ROC가 0보다 크면 상승 추세를 나타냅니다. ROC가 0보다 작으면 하락 추세를 나타냅니다. 스토카스틱 RSI는 특정 기간 동안 RSI의 위치를 비교함으로써 시장이 과소매 또는 과소매인지 결정합니다.

가격이 피보트 포인트를 넘어서고 ROC와 스토카스틱 RSI가 트렌드를 확인하면 전략은 포지션을 열고, 가격이 피보트 포인트를 넘어서고 ROC와 스토카스틱 RSI가 트렌드를 확인하면 전략은 포지션을 닫습니다. 여러 가지 조건의 조합은 잘못된 신호를 효과적으로 필터링하고 전략의 승률을 향상시킬 수 있습니다.

전략적 장점

트렌드 추적: 피워트 포인트와 모멘텀 지표를 결합함으로써 전략은 시장 트렌드를 효과적으로 파악하고 트렌드 형성 초기 포지션에 진입하여 수익 잠재력을 극대화 할 수 있습니다.
위험 관리: 전략은 거래 신호를 필터링하기 위해 여러 조건을 사용하여 잘못된 신호의 발생을 줄이고 따라서 거래 위험을 낮추고 동시에 스톱 로스 수준을 설정함으로써 전략은 단일 거래의 최대 손실을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.
높은 적응력: 전략은 여러 시간 프레임과 다른 시장에 적용 될 수 있습니다. 매개 변수를 조정함으로써 다른 시장 특성 및 거래 스타일에 적응 할 수 있습니다.

전략 위험

매개 변수 최적화: 전략에는 피보트 포인트의 계산 방법과 모멘텀 지표의 기간과 같은 여러 매개 변수가 포함됩니다. 다른 매개 변수 설정은 전략 성능에 상당한 차이를 초래할 수 있습니다. 따라서 최적화 및 테스트가 필요합니다.
시장 위험: 전략은 주로 명확한 추세를 보이는 시장에 적합하며 불안정한 시장에서 좋은 성과를 거두지 않을 수 있습니다. 동시에 시장이 심각한 변동성 또는 비정상적인 사건을 경험하면 전략은 상당한 마감을 겪을 수 있습니다.
과도한 적합성 위험: 매개 변수 최적화 과정에서 전략이 역사적 데이터에 과도하게 적합하다면 실제 거래에서 잘 수행되지 않을 수 있습니다. 따라서 표본 외부 테스트와 실제 거래로 전략의 효과를 확인해야합니다.

전략 최적화 방향

동적 매개 변수 조정: 전략 매개 변수는 시장 조건에 따라 동적으로 조정 될 수 있습니다. 예를 들어, 불안정한 시장에서는 시장 리듬의 변화에 적응하기 위해 동력 지표의 기간을 줄일 수 있습니다.
다른 필터링 조건 추가: 다른 기술적 지표 또는 근본적인 요인은 신호의 신뢰성을 더 향상시키기 위해 거래량 및 시장 정서와 같은 추가 필터링 조건으로 간주 될 수 있습니다.
리스크 관리 최적화: 전략의 리스크 수익 특성은 포지션 관리 및 스톱 로스/테이크 프로프트 규칙을 최적화함으로써 향상될 수 있다. 예를 들어, 동적 스톱 로스 수준을 설정하기 위해 ATR (평균 참 범위) 를 사용한다.

요약

피보트 및 모멘텀 전략은 트렌드 추적에 중점을 두고 위험 통제를 강조하는 피보트 포인트와 모멘텀 지표를 결합합니다. 전략은 여러 시장과 시간 프레임에 적용됩니다. 매개 변수를 최적화하고 다른 필터링 조건을 추가함으로써 전략의 안정성과 수익성이 더욱 향상 될 수 있습니다. 실제 응용에서는 시장 위험과 과잉 적합 위험에주의를 기울여야하며 지속적인 최적화 및 모니터링을 통해 전략의 효과를 보장해야합니다.

/*backtest
start: 2023-04-24 00:00:00
end: 2024-04-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Pivot and Momentum", overlay=true)
//systemedic

// Pivot Hesaplama
highPrev = request.security(syminfo.tickerid, "60", high[1])
lowPrev = request.security(syminfo.tickerid, "60", low[1])
closePrev = request.security(syminfo.tickerid, "60", close[1])

pivotPoint = (highPrev + lowPrev + closePrev) / 3
R1 = 2 * pivotPoint - lowPrev
S1 = 2 * pivotPoint - highPrev

// Stochastic RSI
smoothK = input(3, "Stochastic RSI Smooth K")
smoothD = input(3, "Stochastic RSI Smooth D")
lengthRSI = input(14, "RSI Length")
lengthStoch = input(14, "Stochastic Length")
rsi = ta.rsi(close, lengthRSI)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi, rsi, rsi, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// ROC
rocLength = input(9, "ROC Length")
roc = ta.roc(close, rocLength)

// Alım ve Satım Koşulları
longCondition = close > pivotPoint and ta.crossover(k, d) and roc > 0
shortCondition = close < pivotPoint and ta.crossunder(k, d) and roc < 0

// Pozisyon Kontrolü ve İşlem
if (longCondition)
    strategy.close("short") // Mevcut short pozisyonunu kapat
    strategy.entry("long", strategy.long, comment="Long Pozisyonu")

if (shortCondition)
    strategy.close("long") // Mevcut long pozisyonunu kapat
    strategy.entry("short", strategy.short, comment="Short Pozisyonu")

// Pivot ve Seviyeleri Çiz
plot(pivotPoint, "Pivot", color=color.red)
plot(R1, "R1", color=color.green)
plot(S1, "S1", color=color.blue)