ChaoZhang
개요
이 전략은 두 개의 서로 다른 시장 사이의 가격 관계를 활용하여 30 분 시간 동안의 시장 A의 변화를 모니터링하여 시장 A의 눈에 띄는 변화를 식별하고 시장 B에서 대응 거래를 유발합니다. 시장 A가 0.1% 또는 그 이상의 하락하면 전략은 시장 B에서 공백 포지션을 설정합니다. 시장 A가 0.1% 또는 그 이상의 상승하면 전략은 시장 B에서 다중 포지션을 설정합니다. 이 전략은 또한 사용자가 위험 관리 및 수익 목표를 최적화하기 위해 스톱 및 스톱 손실 비율을 사용자 정의 할 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은 두 시장 가격 사이의 부정적인 상관 관계를 이용하는 것입니다. 역사적인 데이터는 시장 A와 시장 B의 가격 사이에 평균 -0.6의 부정적인 상관 관계가 있음을 보여줍니다. 이것은 시장 A가 떨어지면 시장 B의 가격이 상승하는 것을 의미합니다. 반대로. 이 전략은 시장 A의 변화를 30 분 시간 동안 모니터링하여 시장 A의 눈에 띄는 변화를 포착하고 시장 B에 대응하는 위치를 구축합니다. 구체적으로, 시장 A가 0.1% 이상 떨어지면 전략은 시장 B에 공백 위치를 구축합니다. 시장 A가 0.1% 이상 상승하면 전략은 시장 B에 다중 위치를 구축합니다.
전략적 이점
- 두 시장의 가격 사이의 부정적 상관성을 이용해서, 시장 간의 관계에 기반한 거래의 기회를 제공한다.
- 30분 시간 사이클을 사용하여, 시장 A의 눈에 띄는 변화를 포착할 수 있으며, 일부 단기간의 소음을 필터링할 수 있습니다.
- 사용자 정의한 스톱 및 스톱 손실 비율을 허용하여 리스크 관리 및 수익 목표 설정에 유연성을 제공합니다.
- 트레이딩 신호를 시각화하기 위해 배경색을 사용하며, 사용자가 트레이딩 기회를 빠르게 식별할 수 있도록 도와줍니다.
- 코드 구조는 명확하고, 이해하기 쉽고, 수정하기 쉽고, 추가적인 최적화와 사용자 정의에 적합하다.
전략적 위험
- 두 시장 가격 사이의 부정적 상관관계는 항상 안정적이지 않을 수 있으며, 특정 시장 조건에서 무효화 될 수 있다.
- 고정된 0.1%의 가격변동 마이너스는 모든 시장환경에 적용되지 않을 수 있으며, 시장의 변동성에 따라 조정할 필요가 있다.
- 스톱 및 스톱 손실 비율의 설정은 시장 조건과 개인의 위험 선호도에 따라 최적화되어야 하며, 부적절한 설정은 조기 스톱 또는 너무 늦은 스톱을 초래할 수 있다.
- 이 전략은 시장 A의 가격 변화를 고려합니다. 시장 B의 가격에 영향을 미칠 수 있는 다른 요소들, 예를 들어 규제 정책, 시장 감정 등은 포함하지 않습니다.
전략 최적화 방향
- 동적 하락을 도입한다: 시장 A의 역사적인 변동성에 따라 가격 변화 하락을 동적으로 조정하여 다른 시장 환경에 적응한다.
- 다른 영향을 미치는 요소를 포함: 시장 A 이외에, 다른 거시 경제 지표, 시장 특정 요인 등을 포함 하는 것도 고려할 수 있습니다. 전략의 안정성을 높이기 위해.
- 정지 및 중단 설정을 최적화: 위험과 수익을 더 잘 관리하기 위해 변동성에 기반한 적응 정지, 후속 정지 등과 같은 더 고급 정지 및 중단 설정을 사용하십시오.
- 포지션 관리 도입: 시장 환경과 전략적 성과에 따라 매 거래의 포지션 크기를 동적으로 조정하여 자본 활용도 및 위험 관리를 최적화하십시오.
- 다른 기술 지표와 결합: 거래 신호의 신뢰성을 높이기 위해 A 시장의 가격 변화에 따라 이동 평균, 상대적으로 약한 지표와 같은 다른 기술 분석 지표와 결합합니다.
요약하다
이 전략은 두 시장 가격 사이의 부정적인 상관관계를 활용하여 시장 A의 눈에 띄는 변화를 모니터링하여 시장 B에 대응하는 입지를 구축한다. 이 전략의 장점은 시장 간의 관계를 활용하여 거래 기회를 제공하는 것과 동시에 사용자가 위험 관리 및 수익 목표를 사용자 정의 할 수 있다는 것입니다. 그러나 이 전략에는 연관성의 안정성, 고정 하락의 제한 등과 같은 몇 가지 위험이 있습니다.
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// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Kingcoinmilioner
//@version=5
strategy("DXY/BTC Arbitrage Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Input for Take Profit and Stop Loss
tp_percent = input.float(1.0, title="Take Profit (%)")
sl_percent = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)")
// Fetching DXY data on a 4-hour interval
dxy = request.security("BTC_USDT:swap", "30", close)
dxy_open = request.security("BTC_USDT:swap", "30", open)
// Calculate the price change percentage
price_change_percent = (dxy - dxy_open) / dxy_open * 100
// Plot the price change percentage on the chart
plot(price_change_percent, title="DXY 4-hour Price Change (%)", color=color.blue, linewidth=2)
// Define trade entry conditions
short_condition = price_change_percent <= -0.1
long_condition = price_change_percent >= 0.1
// Initiate short BTC if DXY has a red candle of -0.1%
if (short_condition)
strategy.entry("Short BTC", strategy.short)
// Setting Take Profit and Stop Loss for short
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss Short", "Short BTC", limit=close * (1 - tp_percent / 100), stop=close * (1 + sl_percent / 100))
// Initiate long BTC if DXY has a green candle of 0.1%
if (long_condition)
strategy.entry("Long BTC", strategy.long)
// Setting Take Profit and Stop Loss for long
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss Long", "Long BTC", limit=close * (1 + tp_percent / 100), stop=close * (1 - sl_percent / 100))
// Visualization
bgcolor(short_condition ? color.new(color.red, 90) : na, title="Short BTC Signal")
bgcolor(long_condition ? color.new(color.green, 90) : na, title="Long BTC Signal")