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123 포인트 반전 패턴에 기초한 동적 보유 기간 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-11-12 15:15:46
태그:MASMARSI낮은높은

전반적인 설명

이 전략은 시장 가격 패턴 인식에 기반한 양적 거래 시스템으로, 123 포인트 반전 패턴을 식별함으로써 잠재적인 시장 반전 기회를 포착하도록 설계되었습니다. 이 전략은 동적 보유 기간 관리를 이동 평균 필터링과 결합하여 거래 정확성을 향상시키기 위해 여러 조건 검증을 활용합니다. 입점 정의를 위해 정확한 수학적 모델을 사용하고 200 일 이동 평균을 보조 출구 조건으로 사용하여 완전한 거래 시스템을 형성합니다.

전략 원칙

핵심 논리는 다음의 핵심 요소를 포함한 가격 패턴 인식에 기반합니다.

입시 조건 설계

현재 낮은 전날보다 낮아야 합니다.
전날의 최저값은 3일 전의 최저값보다 낮아야 합니다
2일 전의 최저값은 4일 전의 최저값보다 낮아야 합니다.
2일 전의 최고는 3일 전의 최고보다 낮아야 합니다. 네 가지 조건이 동시에 충족되면 시스템은 긴 신호를 생성합니다.

출구 메커니즘 설계

7일로 설정된 기본 보유 기간
동적 출구 조건으로 200일 간편 이동 평균 (SMA) 을 사용합니다.
가격이 200일 이동평균에 도달하거나 이보다 높을 때 포지션 폐쇄를 촉발합니다.
보유 기간이 설정된 기간에 도달하면 자동 포지션 폐쇄

전략적 장점

높은 패턴 인식 정확성

다중 조건 검증 메커니즘
상대적인 가격 높은/저한 포지션에 기초한 엄격한 입시 조건
거짓 신호의 확률 감소

포괄적 인 위험 관리

고정 보유 기간 최대 손실 제한
트렌드 필터로서의 장기 이동 평균
이윤을 보호하기 위한 이중 출구 메커니즘

명확한 운영 규칙

명시적인 입국 및 출국 조건
시장 조건에 적응할 수 있는 유연한 매개 변수
실행 및 백테스트가 쉽다

전략 위험

패턴 인식 한계

불안한 시장에서 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다.
극심한 변동성 기간 동안 정확도가 낮습니다.
다른 기술적 지표와 함께 검증을 요구합니다.

매개 변수 최적화 위험

고정 보유 기간은 모든 시장 환경에 적합하지 않을 수 있습니다.
이동 평균 기간 선택은 전략 성과에 영향을 미칩니다.
과도한 최적화는 과도한 적합성으로 이어질 수 있습니다.

시장 적응성 위험

강한 트렌드 시장에서 반전 신호의 신뢰성이 낮다
성능은 다른 시장 조건에 따라 다릅니다.
전략의 효과에 대한 주기적인 평가를 요구합니다.

전략 최적화 방향

입력 신호 강화

볼륨 확인 메커니즘 추가
보조 판단으로 운동량 지표를 포함합니다.
변동성 필터를 추가하는 것을 고려하십시오.

탈퇴 메커니즘 개선

역동적인 보유 기간 관리
후속 스톱 손실 기능을 추가
다단계 수익 목표 개발

위험 관리 강화

위치 관리 시스템을 구축
설계 적립 제어 메커니즘
시장 감정 지표를 추가합니다.

요약

이 전략은 엄격한 패턴 인식 및 포괄적 인 리스크 제어 시스템을 통해 거래자에게 신뢰할 수있는 시장 역전 캡처 도구를 제공합니다. 특정 제한이 있지만 지속적인 최적화 및 적절한 매개 변수 조정으로 전략이 다른 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다. 거래자는 더 나은 거래 결과를 달성하기 위해 실제 응용 프로그램에서 전략 특수한 조정과 시장 경험을 결합하는 것이 좋습니다.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © EdgeTools

//@version=5
strategy("123 Reversal Trading Strategy", overlay=true)

// Input for number of days to hold the trade
daysToHold = input(7, title="Days to Hold Trade")

// Input for 20-day moving average
maLength = input(200, title="Moving Average Length")

// Calculate the 20-day moving average
ma20 = ta.sma(close, maLength)

// Define the conditions for the 123 reversal pattern (bullish reversal)
// Condition 1: Today's low is lower than yesterday's low
condition1 = low < low[1]

// Condition 2: Yesterday's low is lower than the low three days ago
condition2 = low[1] < low[3]

// Condition 3: The low two days ago is lower than the low four days ago
condition3 = low[2] < low[4]

// Condition 4: The high two days ago is lower than the high three days ago
condition4 = high[2] < high[3]

// Entry condition: All conditions must be true
entryCondition = condition1 and condition2 and condition3 and condition4

// Exit condition: Close the position after a certain number of bars or when the price reaches the 20-day moving average
exitCondition = ta.barssince(entryCondition) >= daysToHold or close >= ma20

// Execute buy and sell signals
if (entryCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (exitCondition)
    strategy.close("Buy")