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목표 및 중지 손실 최적화와 함께 향상 된 브레이크 아웃 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-09-26 16:30
태그:MAATRRSIRR

전반적인 설명

이 강화된 브레이크아웃 전략은 주요 레벨의 가격 브레이크아웃을 기반으로 한 거래 시스템으로, 동적 목표 및 스톱-러스 설정과 결합됩니다. 전략은 초기 몇 개의 촛불의 가장 높고 가장 낮은 가격을 관찰하여 브레이크아웃 수준을 결정하고 가격이 이러한 수준을 넘어서면 거래를 실행합니다. 전략의 독특성은 동적 이익 목표와 스톱-러스 설정에 있습니다. 이는 미리 설정된 고정 가격 수준보다는 실제 입시 가격에 기반합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 원칙은 중요한 수준을 통과한 후 동력을 포착하는 것입니다. 처음에는 초기 몇 개의 촛불의 가장 높고 가장 낮은 가격을 관찰하고 (사용자가 설정한) 이 가격에서 특정 비율을 더하거나 빼어 상위 및 하위 브레이크 라벨을 설정합니다. 가격이 이러한 수준을 통과하면 전략은 그에 따라 긴 또는 짧은 포지션을 개척합니다.

각 거래는 동적인 목표 및 스톱 로스 가격을 가지고 있습니다. 이 가격은 고정 가격 수준보다는 실제 입시 가격의 비율을 기반으로 계산됩니다. 이 접근법은 입시 가격에 관계없이 각 거래에 대한 위험-이익 비율이 일관되게 유지되도록합니다.

이 전략에는 또한 중요한 안전 메커니즘이 포함되어 있습니다. 브레이크가 발생하고 포지션이 열리면 포지션이 닫히기 전까지는 새로운 거래 신호가 발생하지 않습니다. 이것은 변동성 시장에서 과도한 거래를 방지하는 데 도움이됩니다.

전략적 장점

동적 적응력: 초기 몇 개의 촛불을 사용하여 브레이크오웃 수준을 설정함으로써 전략은 다른 시장 환경과 변동성에 적응 할 수 있습니다.
리스크 관리: 동적으로 설정된 스톱 로스 및 타겟 가격으로 각 거래에 대한 일관된 리스크/이익 비율을 보장하고 장기적인 안정성에 기여합니다.
과잉 거래 보호: 한 번에 하나의 거래만 허용하는 메커니즘은 소음 거래 및 과잉 거래의 위험을 줄이는 데 도움이됩니다.
유연성: 전략의 여러 매개 변수는 거래자가 특정 필요와 시장 조건에 따라 조정 할 수 있습니다.
명확한 출입 및 출입 규칙: 잘 정의 된 브레이크 아웃 수준과 출입 조건으로 전략을 이해하고 실행하기가 쉽습니다.

전략 위험

가짜 브레이크: 오스실레이션 시장에서 여러 번의 가짜 브레이크가 발생할 수 있으며, 연속적인 작은 손실이 발생할 수 있습니다.
유동성이 낮은 시장에서 실제 실행 가격은 신호 가격과 크게 다를 수 있습니다.
시장 환경 의존성: 전략은 트렌딩 시장에서 잘 수행되지만 다양한 시장에서 성과가 떨어질 수 있습니다.
매개 변수 민감성: 전략의 성능은 매개 변수 설정에 크게 의존합니다. 부적절한 매개 변수는 과잉 거래 또는 중요한 기회를 놓칠 수 있습니다.
트렌드를 따르는 능력이 부족하다. 고정된 수익 목표가 강한 트렌드 중에 조기 퇴출을 초래할 수 있다.

전략 최적화 방향

트렌드 필터를 도입하십시오. 주요 트렌드 방향으로만 거래되도록 이동 평균 또는 ADX와 같은 지표를 추가하는 것을 고려하십시오.
동적 매개 변수 조정: 시장 변동성 (예: ATR 지표) 에 따라 브레이크아웃 비율과 목표/스톱 로스 비율을 동적으로 조정합니다.
멀티 타임프레임 분석: 거래 신호의 품질을 향상시키기 위해 더 높은 시간 프레임에서 분석을 통합합니다.
부피 확인 추가: 신호 신뢰성을 높이기 위해 거래 신호를 트리거 할 때 부피 변경을 고려하십시오.
부분 이윤 취득을 실행하십시오: 더 큰 상승 잠재력을 포착하는 동시에 이익을 보호하기 위해 특정 수익 수준에 도달 한 후에 부분적으로 포지션을 닫는 것을 고려하십시오.

요약

이 강화된 브레이크아웃 전략은 유연하고 강력한 거래 프레임워크를 제공하며, 특히 중요한 가격 움직임을 포착하는 데 적합합니다. 역동적 인 위험 관리 접근법과 명확한 거래 규칙은 잠재적으로 견고한 거래 시스템으로 만듭니다. 그러나 모든 거래 전략과 마찬가지로 일부 내재 위험과 한계에 직면합니다. 시장 조건에 대한 지속적인 최적화 및 적응을 통해 거래자는이 전략의 효과와 안정성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 라이브 거래에서이 전략을 적용 할 때 철저한 백테스팅과 시뮬레이션 거래를 수행하고 개별 위험 관용과 시장 경험을 기반으로 적절한 매개 변수 조정을 수행하는 것이 좋습니다.

/*backtest
start: 2024-08-26 00:00:00
end: 2024-09-24 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Enhanced Breakout Strategy with Targets and Stop Loss", overlay=true)

// Input parameters using input.float() for percentage inputs
percentage_up = input.float(0.09, title="Percentage Up", step=0.01) / 100
percentage_down = input.float(0.09, title="Percentage Down", step=0.01) / 100
target_percentage = input.float(0.45, title="Target Percentage", step=0.01) / 100
stop_loss_percentage = input.float(0.18, title="Stop Loss Percentage", step=0.01) / 100

// Use input.int() for initial candles
initial_candles = input.int(5, title="Number of Initial Candles")

// Initialize variables
var float highest_high = na
var float lowest_low = na
var float upper_level = na
var float lower_level = na
var bool breakout_occurred = false

// Track the high and low for the first `initial_candles`
if (bar_index < initial_candles)
    highest_high := na(highest_high) ? high : math.max(highest_high, high)
    lowest_low := na(lowest_low) ? low : math.min(lowest_low, low)

// Ensure calculations are done after the first `initial_candles` are formed
if (bar_index >= initial_candles) 
    upper_level := highest_high * (1 + percentage_up)
    lower_level := lowest_low * (1 - percentage_down)

// Plot the breakout levels
plot(upper_level, color=color.green, title="Upper Level", linewidth=2, style=plot.style_line)
plot(lower_level, color=color.red, title="Lower Level", linewidth=2, style=plot.style_line)

// Trading Conditions
long_condition = not breakout_occurred and close > upper_level
short_condition = not breakout_occurred and close < lower_level

// Execute trades based on conditions
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    breakout_occurred := true
    // Exit using position_avg_price for accurate target and stop-loss
    strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price * (1 + target_percentage), stop=strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percentage))
    
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    breakout_occurred := true
    // Exit using position_avg_price for accurate target and stop-loss
    strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price * (1 - target_percentage), stop=strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_percentage))

// Reset breakout after the trade is closed
if (strategy.opentrades == 0)
    breakout_occurred := false

// Alerts
alertcondition(long_condition, title="Long Signal", message="Breakout above upper level: Consider a long trade!")
alertcondition(short_condition, title="Short Signal", message="Breakout below lower level: Consider a short trade!")