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다중 시간 프레임 반전 확인 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-05-11 17:38:35
태그:EMA가장 높은가장 낮은

전반적인 설명

이 전략은 주로 가장 높은 가격, 가장 낮은 가격 및 기하급수적인 이동 평균 (EMA) 을 사용하여 트렌드 반전을 확인하고 거래 신호를 생성합니다. 전략은 먼저 지정된 룩백 기간 내에서 가장 높은 가격과 가장 낮은 가격을 계산하고, 현재 폐쇄 가격이 가장 높은 가격과 일치하는 가장 낮은 가격 (하향 반전 확인) 이하 또는 가장 낮은 가격과 일치하는 가장 높은 가격 (승향 반전 확인) 이상인지 결정합니다. 반전 확인 신호가 나타나면 전략은 대응하는 입점 신호를 생성합니다. 이 전략의 주요 장점은 트렌드 반전 기회를 포착하는 능력이며, 주요 위험은 반전 확인 신호가 나타나면 가격이 일방적인 트렌드보다는 반복적인 변동을 경험할 수 있다는 것입니다.

전략 원칙

정해진 뷰백 기간 내에 가장 높은 가격 (find_highest) 과 가장 낮은 가격 (find_lowest) 을 계산합니다.
특정 뷰백 기간 내에 종료 가격의 EMA를 계산합니다.
복귀 기간 내에 각 촛불을 반복하여 가장 낮은 가격 (dnRv) 과 가장 낮은 가격 (upRv) 을 찾으십시오.
현재 종료 가격이 dnRv (하향 반전 확인) 이하 또는 upRv (승환 반전 확인) 이상인지 결정합니다.
하향 반전 확인 신호 (dnRv_signal) 가 나타나고 이전에 작동되지 않은 경우 짧은 입시 신호를 생성합니다.
만약 올림 반전 확인 신호 (upRv_signal) 가 나타나고 이전에 작동되지 않았다면, 긴 엔트리 신호를 생성합니다.

전략적 장점

반전 확인 신호는 전략이 트렌드 반전 기회를 잡는 데 도움이 될 수 있으며, 이로 인해 전략의 잠재적 수익률을 높일 수 있습니다.
EMA를 활용함으로써 전략은 다른 시장 조건과 변동성 주기에 적응할 수 있습니다.
리크백 기간의 조정 가능성은 전략을 유연하게 만들고 다른 거래 도구와 시간 프레임에 최적화 할 수 있습니다.

전략 위험

반전 확인 신호가 나타난 후, 가격은 일방적 추세보다는 반복적인 변동을 경험할 수 있으며, 빈번한 입출동으로 이어지며 거래 비용을 증가시킬 수 있습니다.
이 전략은 명확한 스톱 로스 및 이윤 취득 메커니즘이 없기 때문에 개별 거래에 대한 과도한 위험 노출을 초래할 수 있습니다.
이 전략은 거래 도구와 시장 환경의 특성을 고려하지 않으며, 이는 특정 상황에서 최적의 성과 미만으로 이어질 수 있습니다.

전략 최적화 방향

개별 거래에 대한 위험 노출을 제어하기 위해 스톱 로스 및 취리 메커니즘을 도입하십시오. 동적 또는 정적 스톱 로스 및 취리 레벨은 ATR, 비율 또는 고정 포인트에 따라 설정 될 수 있습니다.
다른 기술적 지표 또는 RSI, MACD, 변동성 등 시장 환경 요소를 결합하여 반전 확인 신호의 신뢰성을 높이고 잘못된 신호를 필터링합니다.
다양한 거래 도구 및 시간 프레임에 대한 매개 변수 최적화를 수행하여 가장 적합한 룩백 기간과 EMA 기간을 찾고 전략의 적응력과 안정성을 향상시킵니다.
전체 리스크를 관리하기 위해 시장 변동성 또는 계정 자금에 기초한 포지션 크기의 조정과 같은 포지션 크기와 위험 통제 메커니즘을 도입하는 것을 고려하십시오.

요약

멀티 타임프레임 역전 확인 거래 전략은 가장 높은 가격, 가장 낮은 가격, EMA를 사용하여 잠재적 인 트렌드 역전 기회를 식별하고, 그에 따른 입시 신호를 생성합니다. 전략의 장점은 트렌드 역전을 캡처 할 수있는 능력이지만 빈번한 거래와 불충분한 위험 통제의 문제도 직면합니다. 스톱 로스 및 영리 메커니즘을 도입하여 다른 지표, 매개 변수 최적화 및 포지션 사이징을 결합하여 전략의 성능과 안정성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 실제 응용 프로그램에서 전략 매개 변수 및 위험 관리 조치는 특정 거래 도구 및 시장 환경에 따라 조정해야합니다.

/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Reversal Confimation Strategy", overlay=true)

// Indicator inputs
lookback = input.int(50, 'Lookback Period', minval=1, step=1)
downColor = input(color.red, 'Shape Color Down')
upColor = input(color.green, 'Shape Color Up')

// Indicator calculations
find_highest = ta.highest(high, lookback)
find_lowest = ta.lowest(low, lookback)
ema = ta.ema(close, lookback)

var dnRv = 0.0
var dnRv_trigger = false
var upRv = 0.0
var upRv_trigger = false

if high == find_highest
    dnRv_trigger := false
if low == find_lowest
    upRv_trigger := false

for i = 0 to lookback - 1
    if high[i] == find_highest
        dnRv := low[i]
for i = 0 to lookback - 1
    if low[i] == find_lowest
        upRv := high[i]

dnRv_signal = close < dnRv and dnRv_trigger == false 
upRv_signal = close > upRv and upRv_trigger == false

if dnRv_signal  
    dnRv_trigger := true
if upRv_signal  
    upRv_trigger := true

// Entry and exit conditions
if dnRv_signal
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if upRv_signal
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Plotting
plotshape(dnRv_signal ? 1 : 0, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=downColor, size=size.small)
plotshape(upRv_signal ? 1 : 0, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=upColor, size=size.small)