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4시간 시간 프레임 포괄 패턴 거래 전략 동적 취득 및 중지 손실 최적화

저자:차오장, 날짜: 2024-07-26 15:06:14
태그:EMARSIATR

전반적인 설명

이 문서에서는 4시간 시간 프레임에서 삼키는 패턴을 기반으로 한 거래 전략을 소개하고, 동적 인 이익 취득 및 고정 스톱 손실 메커니즘과 결합합니다. 이 전략은 잠재적인 트렌드 역전을 식별하고, 위험을 관리하고, 동적 인 이익 목표와 고정 스톱 손실을 통해 이익을 최적화하기 위해 삼는 패턴의 강력한 가격 행동 신호를 활용합니다. 이 전략은 주식, 외환 및 암호화폐를 포함한 다양한 금융 시장에 적용됩니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 원칙은 4시간 차트에서 상승 및 하락 포식 패턴을 식별하는 것입니다. 포식 패턴은 두 개의 촛불으로 구성된 가격 형식으로, 두 번째 촛불의 몸체가 전기의 촛불의 몸을 완전히 포식하는 것입니다. 이 패턴은 종종 잠재적 인 트렌드 역전 신호로 간주됩니다.

구체적으로, 전략은 다음과 같이 작동합니다:

올림 포화 패턴: 현재의 폐쇄 가격이 이전 촛불의 개시 가격보다 높고 현재 개시 가격이 이전 촛불의 폐쇄 가격보다 낮을 때 올림 포화 패턴이 형성됩니다. 이 경우 전략은 긴 포지션을 개척합니다.
하향 포식 패턴: 현재의 폐쇄 가격은 이전 촛불의 개장 가격보다 낮고 현재 개장 가격은 이전 촛불의 폐쇄 가격보다 높을 때 하향 포식 패턴이 형성됩니다. 이 경우 전략은 짧은 포지션을 개척합니다.
동적 영업이익: 이 전략은 매개 촛불의 몸 크기를 조절 가능한 곱수로 곱하여 수익 목표를 설정합니다. 이 방법은 시장 변동성에 따라 수익 목표를 동적으로 조정 할 수 있습니다.
고정 스톱 로스: 전략은 각 거래의 최대 손실을 제한하는 데 도움이되는 스톱 로스를 설정하기 위해 일정한 수의 포인트를 사용합니다.
포지션 크기: 기본적으로 전략은 각 거래의 포지션 크기로 계좌 자금의 10%를 사용하며 효과적인 자금 관리에 기여합니다.

전략적 장점

신뢰할 수 있는 진입 신호: 잉글링 패턴은 일반적으로 비교적 신뢰할 수 있는 트렌드 역전 신호를 제공하는 널리 알려진 가격 행동 패턴입니다. 이 패턴을 4시간 시간 프레임에서 사용하면 더 작은 시간 프레임에서 소음을 필터링할 수 있습니다.
동적 영업 수익 메커니즘: 영업 수익 목표를 설정하기 위해 촛불의 크기를 사용하여 전략은 현재 시장 변동성에 따라 목표를 자동으로 조정할 수 있습니다. 이 접근법은 변동성이 높은 환경에서 더 큰 이익을 얻는 데 도움이되며 변동성이 낮은 기간에 이익을 보호합니다.
위험 관리: 고정 스톱 로스 메커니즘은 각 거래에 대한 명확한 위험 한도를 제공하여 상당한 손실을 방지하는 데 도움이됩니다.
높은 적응력: 전략은 다양한 금융 시장과 거래 도구에 적용 될 수 있으며 광범위한 적용 가능성을 보여줍니다.
단순하지만 효과적: 전략 논리는 비교적 간단하고 이해하기 쉽고 구현하기 쉽지만 여전히 중요한 시장 전환점을 포착 할 수 있습니다.
사용자 정의 가능성: 전략은 수익 곱셈자 및 스톱 로스 포인트와 같은 여러 조절 가능한 매개 변수를 제공하며 거래자가 자신의 위험 선호도와 거래 스타일에 따라 최적화 할 수 있습니다.

전략 위험

가짜 브레이크업 위험: 포용 패턴은 때때로, 특히 범위 시장 또는 매우 변동적인 환경에서 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. 이것은 불필요한 거래와 잠재적 인 손실로 이어질 수 있습니다.
과잉 거래: 특정 시장 조건에서 전략은 너무 많은 거래 신호를 생성하여 거래 비용을 증가시키고 잠재적으로 과잉 거래로 이어질 수 있습니다.
미끄러짐 위험: 빠르게 변화하는 시장에서 실제 입시 및 출시 가격은 예상 수준과 다를 수 있으며 전략의 전반적인 성과에 영향을 줄 수 있습니다.
고정 스톱 손실의 제한: 고정 포인트 스톱 손실은 명확한 위험 통제를 제공하지만 특히 급격한 변동성 변화 기간 동안 모든 시장 조건에 적합하지 않을 수 있습니다.
단일 지표에 대한 의존성: 전략은 주로 하나의 지표로 포용 패턴에 의존하며, 다른 중요한 시장 정보와 지표를 간과할 수 있습니다.
매개 변수 민감성: 전략의 성능은 수익 곱셈자 및 스톱 로스 포인트와 같은 매개 변수 설정에 매우 민감할 수 있으며, 신중한 최적화와 백테스팅이 필요합니다.

전략 최적화 방향

추가 필터링 조건을 도입: 추세 지표 (예를 들어, 이동 평균) 또는 운동 지표 (예를 들어, 상대 강도 지표 - RSI) 와 같은 다른 기술적 지표를 결합하는 것을 고려하여 포용 패턴의 유효성을 확인하고 잘못된 신호를 줄이십시오.
동적 스톱 로스 메커니즘: 동적 스톱 로스를 설정하기 위해 평균 진정한 범위 (ATR) 지표를 사용하는 것을 고려하여 현재의 시장 변동에 더 잘 적응 할 수 있습니다.
시간 필터링: 시간 필터를 추가하여 낮은 변동성 기간 (예: 아시아 세션) 에서 포지션을 개척하지 않도록 함으로써 잘못된 브레이크의 위험을 줄입니다.
시장 상태 식별: 현재 시장이 트렌드 또는 범위가 있는지 확인하는 알고리즘을 구현하고 전략 매개 변수를 조정하거나 거래를 중지하십시오.
포지션 관리 최적화: 계좌 잔금, 현재 변동성 또는 승률에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정하는 것과 같은 더 정교한 포지션 관리 전략을 구현하십시오.
멀티 타임프레임 분석: 더 길고 짧은 시간 프레임을 포함하여 동향과 입구 지점을 확인하여 전략의 견고성을 높입니다.
기계 학습 최적화: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 전략 매개 변수를 최적화하거나 포식 패턴의 성공률을 예측합니다.
연동 분석: 여러 거래 기구에 동시에 전략을 실행할 때, 위험을 더 다양하게 하기 위해 기구 간의 연관을 고려해야 합니다.

결론

4시간 타임프레임 굴러핑 패턴 거래 전략, 동적 인 이익 취득 및 고정 스톱 손실과 결합하여 거래자에게 간단하면서도 효과적인 시장 참여 방법을 제공합니다. 전략은 잠재적인 트렌드 역전을 식별하고 동적 인 이익 취득 메커니즘을 통해 시장 변동성의 변화에 적응하기 위해 굴러핑 촛불의 고전적 인 가격 행동 패턴을 활용합니다. 고정 포인트 스톱 손실은 각 거래에 대한 명확한 위험 통제를 제공합니다.

이 전략은 신뢰할 수 있는 엔트리 신호, 역동적 인 이익 취득 및 명확한 위험 관리와 같은 여러 장점을 가지고 있지만, 잘못된 브레이크오웃 및 단일 지표에 대한 과도한 의존 등 잠재적 위험도 있습니다. 전략의 안정성과 성능을 더욱 향상시키기 위해 추가 필터링 조건을 도입하고, 역동적 인 스톱 손실을 구현하고, 멀티 타임프레임 분석을 수행하고, 기타 최적화 방향을 고려 할 수 있습니다.

전체적으로, 이 전략은 트레이더에게 개인 거래 스타일과 위험 선호도에 따라 추가로 사용자 정의 및 최적화 할 수있는 좋은 출발점을 제공합니다. 신중한 매개 변수 조정, 철저한 백테스팅 및 라이브 거래 검증을 통해 전략은 신뢰할 수있는 거래 시스템의 중요한 구성 요소가 될 가능성이 있습니다. 그러나, 트레이더는 항상 시장의 예측 불가능성을 염두에두고 다른 분석 방법과 위험 관리 기술로이 전략을 보완해야합니다.

/*backtest
start: 2023-07-20 00:00:00
end: 2024-07-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("4H Engulfing Candle Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Input variables
tpMultiplier = input.float(1.0, "Take Profit Multiplier", step=0.1)
slTicks = input.int(100, "Stop Loss Ticks")  // Number of ticks for SL

// Calculate body size for bullish and bearish engulfing candles on 4H timeframe
bullishBodySize = close - open
bearishBodySize = open - close

// Determine engulfing conditions on 4H timeframe
bullishEngulfing = close > open[1] and open < close[1] and open <= open[1] and close >= close[1]
bearishEngulfing = close < open[1] and open > close[1] and open >= open[1] and close <= close[1]

// Entry and exit levels
var float entryPrice = na
var float tpPrice = na
var float slPrice = na

if bullishEngulfing
    entryPrice := close
    tpPrice := close + bullishBodySize * tpMultiplier
    slPrice := entryPrice - slTicks * syminfo.mintick  // Calculate SL price based on ticks and tick size

    // Execute strategy orders for bullish engulfing
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("TP/SL", "Buy", limit=tpPrice, stop=slPrice)

if bearishEngulfing
    entryPrice := close
    tpPrice := close - bearishBodySize * tpMultiplier
    slPrice := entryPrice + slTicks * syminfo.mintick  // Calculate SL price based on ticks and tick size

    // Execute strategy orders for bearish engulfing
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL", "Sell", limit=tpPrice, stop=slPrice)

// Plot entry, take profit and stop loss levels
plot(entryPrice, color=color.new(color.green, 0), style=plot.style_stepline, title="Entry Price")
plot(tpPrice, color=color.new(color.green, 0), style=plot.style_stepline, title="Take Profit")
plot(slPrice, color=color.new(color.red, 0), style=plot.style_stepline, title="Stop Loss")