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다이내믹 수익/손실 관리 시스템으로 4개 기간 SMA 돌파구 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-11-29 16:44:42
태그:SMATPSLMA

전반적인 설명

이 전략은 4개 시기의 간단한 이동 평균을 기반으로 한 거래 전략 시스템으로, 동적인 스톱 로스 및 영업 관리 메커니즘과 통합되어 있다. 이 전략은 단기 이동 평균과 가격 교차를 모니터링함으로써 시장 트렌드 전환점을 포착하고 위험 관리에 대한 비율 기반의 스톱 로스 및 영업 수준을 구현한다. 핵심 강점은 단기 이동 평균의 빠른 반응 특성을 활용하고 엄격한 돈 관리 규칙과 결합하여 안정적인 거래 결과를 달성하는 데 있다.

전략 원칙

이 전략은 다음과 같은 핵심 논리에 따라 작동합니다. 첫째, 4 기간 간단한 이동 평균 (SMA) 을 주요 지표로 계산합니다. 가격이 SMA를 넘을 때 시스템은 상승 신호로 인식하고 긴 지위에 진입합니다. 가격이 SMA를 넘을 때 하향 신호를 식별하고 짧은 지위에 진입합니다. 각 거래는 진입 가격에 따라 동적 인 이익 및 스톱 로스 포인트로 설정되며, 영업 수익의 기본 값은 2%이며 스톱 로스 값은 1%입니다. 이 설정은 전문 자금 관리 원칙을 준수하여 2: 1 리워드 리스크 비율을 보장합니다.

전략적 장점

빠른 반응: 4 기간 단기 이동 평균을 사용하면 단기 거래에 적합한 시장 움직임을 빠르게 파악 할 수 있습니다.
엄격한 리스크 제어: 통합된 동적 스톱 로스 메커니즘과 수익 취득 메커니즘은 각 거래에 대한 명확한 출구점을 제공합니다.
간단한 논리: 클래식한 이동 평균 크로스오버 방법을 사용합니다. 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
조정 가능한 매개 변수: 수익과 손실 비율은 다른 시장 특성에 따라 유연하게 조정할 수 있습니다.
양자 거래: 시장 기회를 극대화하여 장기 및 단기 거래를 지원합니다.

전략 위험

연립 시장 위험: 옆 시장에서 잘못된 신호에 취약하여 빈번한 거래로 이어집니다.
미끄러짐 위험: 단기 이동 평균 사용으로 인해 높은 거래 빈도는 상당한 미끄러짐 손실을 초래할 수 있습니다.
시스템 위험: 극심한 시장 변동성 (extreme market volatility) 이 있을 때 스톱 로스는 제때 실행되지 않을 수 있습니다.
매개 변수 민감성: 전략 성능은 매개 변수 설정에 매우 민감하며 지속적인 최적화를 요구합니다.

전략 최적화 방향

트렌드 필터 추가: 추세 필터로 더 긴 기간 이동 평균을 통합 시장에서 잘못된 신호를 줄이기 위해.
스톱 레벨을 최적화합니다. 시장 변동성에 따라 수익과 손실 비율을 동적으로 조정합니다.
부피 지표를 포함합니다: 입력 신호 신뢰성을 향상시키기 위해 부피를 추가 지표로 통합하십시오.
시간 필터를 구현: 적절한 거래 기간 동안 작업을 피하기 위해 거래 세션 필터를 추가하십시오.

요약

이것은 명확한 논리를 가진 잘 구조화된 양적 거래 전략이다. 이는 단기 이동 평균을 통해 시장 동력을 포착하고 엄격한 위험 통제 메커니즘으로 보완되어 안정적인 수익을 추구하는 거래자에게 적합하다. 최적화 할 여지가 있지만 전략의 기본 프레임워크는 좋은 확장성을 제공하며 지속적인 개선과 조정으로 더 나은 거래 결과를 얻을 수 있습니다.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("4SMA Strategy with Targets and Stop Loss", overlay=true)

// Input parameters for SMA
smaLength = input.int(4, title="SMA Length", minval=1)

// Input parameters for stop loss and take profit
takeProfitPercent = input.float(2.0, title="Take Profit (%)", step=0.1)  // Default: 2%
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", step=0.1)  // Default: 1%

// Calculate 4-period SMA
sma = ta.sma(close, smaLength)

// Plot SMA
plot(sma, color=color.blue, title="4SMA Line")

// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(close, sma)  // Price crosses above SMA (bullish signal)
shortCondition = ta.crossunder(close, sma)  // Price crosses below SMA (bearish signal)

// Strategy Logic
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)  // Enter long position

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)  // Enter short position

// Calculate Take Profit and Stop Loss
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercent / 100)  // TP for long
longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercent / 100)      // SL for long

shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPercent / 100) // TP for short
shortStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPercent / 100)     // SL for short

// Exit for Long
if (strategy.position_size > 0)  // If in a long position
    strategy.exit("Long TP/SL", from_entry="Long", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)

// Exit for Short
if (strategy.position_size < 0)  // If in a short position
    strategy.exit("Short TP/SL", from_entry="Short", limit=shortTakeProfit, stop=shortStopLoss)