리소스 로딩... 로딩...
  1. 사각형
  2. 동적 리스크 관리 시스템과 함께 지원 및 저항 전략

동적 리스크 관리 시스템과 함께 지원 및 저항 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-07-29 14:01:49
태그:ATR

img

전반적인 설명

이 양적 거래 전략은 역동적 리스크 관리 시스템과 결합된 지원 및 저항 수준의 개념을 기반으로합니다. 잠재적인 지원 및 저항 수준을 결정하기 위해 피보트 포인트를 활용하고 가격이 이러한 핵심 수준에 도달 할 때 거래를 실행합니다. 이 전략은 또한 시장 변동성의 변화에 적응하여 스톱 로스 및 영리 수준을 동적으로 조정하기 위해 적응적 진정한 범위 (ATR) 지표를 통합합니다. 또한 전략은 거래당 최대 금액을 제한하고 자본 활용을 최적화하기 위해 레버리지를 사용하여 돈 관리 및 리스크 통제를 고려합니다.

전략 원칙

  1. 지원 및 저항 식별:

    • 피보트 포인트 계산 방법을 사용하여 잠재적 지지 및 저항 수준을 결정합니다.
    • 피보트 포인트 공식: (전날 최고 + 전날 낮은 + 전날 닫음) / 3

  2. 입력 신호:

    • 가격이 지지 수준을 넘어서거나 넘어가면 긴 신호를 생성합니다.
    • 가격이 저항 수준에 도달하거나 통과할 때 짧은 신호를 생성합니다.

  3. 위험 관리:

    • ATR 지표를 사용하여 동적으로 스톱 로스 및 트레이프 레벨을 설정합니다.
    • 스톱 로스는 현재 가격 +/- (2 * ATR) 으로 설정됩니다.
    • 영업이익 목표는 현재 가격 +/- (3 * ATR) 으로 설정됩니다.

  4. 위치 크기:

    • 위험 비율과 최대 거래 금액을 기준으로 포지션 크기를 계산합니다.
    • 자본 활용을 최적화하기 위해 레버리지 요소를 고려합니다.

  5. 거래 실행:

    • 트레이드를 실행하기 위해 strategy.entry (() 함수를 사용합니다.
    • 용도strategy.exit() 스톱 로스 및 테이크 노프트를 관리하는 기능.

전략적 장점

  1. 동적 적응성: ATR 지표를 사용하여 전략은 시장 변동성에 따라 자동으로 스톱 로스 및 수익을 취하는 수준을 조정하여 다른 시장 조건에서 효과적입니다.

  2. 리스크 관리: 전략은 동적 스톱 로스, 고정 리스크 비율 및 최대 거래 금액 제한을 포함한 여러 가지 리스크 제어 조치를 포함하고 있으며 자본 안전을 보호하는 데 도움이됩니다.

  3. 레버리지 최적화: 레버리지의 합리적인 사용을 통해 전략은 위험을 제어하면서 자본 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

  4. 기술 지표 조합: 전략은 전통적인 기술 분석 개념 (지원 및 저항) 과 현대적인 양적 지표 (ATR) 를 결합하여 포괄적인 거래 시스템을 형성합니다.

  5. 유연성: 전략 매개 변수들은 다른 시장과 개인의 위험 선호도에 따라 조정될 수 있으며, 좋은 적응력을 보여준다.

전략 위험

  1. 가짜 브레이크 위험: 범위에 묶인 시장에서 가격은 진정한 브레이크를 형성하지 않고 종종 지원 및 저항 수준에 닿을 수 있으며, 빈번한 잘못된 신호로 이어집니다.

  2. 트렌드 시장에서의 성과: 강한 트렌드 시장에서는 전략이 너무 일찍 포지션을 폐쇄하여 중요한 가격 움직임을 놓칠 수 있습니다.

  3. 자금 관리 위험: 전략은 거래당 최대 금액을 제한하지만 연속 손실의 경우 여전히 상당한 마감에 직면 할 수 있습니다.

  4. 레버리지 위험: 높은 레버리지 사용은 특히 극심한 시장 변동성 동안 손실을 증폭시킬 수 있습니다.

  5. 슬리퍼 및 거래 비용: 전략은 실제 거래 결과에 영향을 미칠 수 있는 슬리퍼 및 거래 비용을 고려하지 않습니다.

전략 최적화 방향

  1. 트렌드 필터링: 트렌드 신호를 필터링하기 위해 트렌드 지표 (이하 이동 평균) 를 도입하고 가짜 브레이크를 줄이기 위해 트렌드 방향으로만 거래합니다.

  2. 멀티 타임프레임 분석: 거래 신호의 신뢰성을 향상시키기 위해 더 높은 시간 프레임에서 지원 및 저항 수준을 통합합니다.

  3. 동적 매개 변수 조정: 적응 알고리즘을 사용하여 다른 시장 상태에 적응하기 위해 ATR 곱자와 위험 비율을 동적으로 조정합니다.

  4. 거래 필터 추가: 거래 품질을 향상시키기 위해 볼륨 확인 및 변동성 필터와 같은 추가 조건을 포함합니다.

  5. 자금 관리 최적화: 계좌 성과에 따라 위험 수준을 조정하는 역동적인 자금 관리 전략을 구현합니다.

  6. 역전 트레이드를 추가하십시오. 지원 수준에서 긴 거래를 할 때, 시장 기회를 최대한 활용하기 위해 저항 수준에서 짧은 거래를 고려하십시오.

  7. 기본 요인을 고려하십시오. 중요한 뉴스 발표 전과 후에 거래를 피하기 위해 경제 달력 데이터를 통합하십시오.

결론

동적 리스크 관리 시스템으로 지원 및 저항 전략은 전통적인 기술 분석과 현대적인 양적 방법을 현명하게 결합한 포괄적인 양적 거래 전략이다. 피보트 포인트를 사용하여 주요 가격 수준을 식별하고 동적 리스크 관리에 ATR을 활용함으로써 전략은 다른 시장 조건에 적응할 가능성을 보여줍니다. 그러나 전략의 견고성과 수익성을 더욱 향상시키기 위해 트렌드 필터, 멀티 타임프레임 분석 및 더 정교한 돈 관리 기술을 추가하는 등 다양한 최적화를 구현하는 것이 좋습니다. 지속적인 개선 및 백테스팅을 통해이 전략은 양적 거래자에게 가치를 제공하는 신뢰할 수있는 거래 시스템으로 변할 잠재력을 가지고 있습니다.

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Mon Robot de Trading', overlay=true)

// Paramètres
capital = 2000  // Capital initial de 2000 euros
maxAmountPerTrade = 2000  // Montant maximum à utiliser par trade
leverage = 20  // Effet de levier de 1:20
spread = 0.5  // Spread moyen en pips
riskPerTrade = 0.2  // 20% du capital initial par transaction
atrLength = 14  // Longueur de l'ATR pour le trailing stop

// Calcul des points de pivot
pivotHigh = high[1] + low[1] + close[1] / 3
pivotLow = high[1] + low[1] + close[1] / 3

// Plot des points de pivot sur le graphique
plot(pivotHigh, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, title='Resistance')
plot(pivotLow, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, title='Support')

// Calcul de l'ATR pour la gestion du risque et du trailing stop
atrValue = ta.atr(atrLength)

// Calcul de la taille de la position basée sur le pourcentage de risque du capital et le montant maximum par trade
riskAmount = capital * riskPerTrade
positionSize = math.min(maxAmountPerTrade * leverage / (atrValue * 2), riskAmount / (atrValue * 2))  // Taille de la position en lots limitée par le montant maximum par trade et le risque autorisé

// Implémentation de la stratégie avec trailing stop et take-profit
if low <= pivotLow
    strategy.entry('Buy', strategy.long, qty=positionSize)

    // Définition de l'exit pour les achats (longs)
    stopLossPrice = close - (atrValue * 2 + spread / 10)
    takeProfitPrice = close + atrValue * 3 - spread / 10
    strategy.exit('Exit Buy', 'Buy', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)

if high >= pivotHigh
    strategy.entry('Sell', strategy.short, qty=positionSize)

    // Définition de l'exit pour les ventes (courts)
    stopLossPrice = close + atrValue * 2 + spread / 10
    takeProfitPrice = close - (atrValue * 3 - spread / 10)
    strategy.exit('Exit Sell', 'Sell', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)
관련
더 많은

2019 FMZ - 모든 권리 보호