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적립적 인 후속 인수 균형 잡힌 거래 전략, 영업 취득 및 중단 손실

저자:차오장, 날짜: 2024-12-12 14:25:36
태그:OCAGAP

전반적인 설명

이 전략은 격차와 가격 움직임에 기반한 적응형 거래 시스템으로 유연한 입점 및 동적 인 수익 / 스톱-손실 설정을 통해 안정적인 수익을 달성합니다. 이 전략은 위험 통제를 위해 OCA 주문 관리 시스템과 결합한 피라미드 포지션 사이징을 사용합니다. 시스템은 자동으로 포지션 방향을 조정하고 반전 신호가 나타나면 즉시 포지션을 닫습니다.

전략 원칙

이 전략은 몇 가지 핵심 메커니즘을 통해 작동합니다.

격차 거래 메커니즘: 격차 수준에 정지 주문을 배치하여 상향 및 하향 격차를 식별합니다.
트렌드 추적: 개시 가격과 종료 가격 사이의 관계를 기반으로 트렌드 방향을 결정합니다.
피라미딩: 같은 방향으로 최대 100 개의 명령을 허용합니다.
동적 TP/SL: 평균 포지션 가격에 기초하여 동적으로 취리 및 스톱 로스 수준을 설정합니다.
OCA 주문 관리: TP와 SL 명령의 상호 독점성을 보장하기 위해 OCA 주문 그룹을 사용합니다.
내일 거래 제한: 최대 내일 주문을 설정함으로써 위험을 제어합니다.

전략적 장점

높은 적응력: 전략은 시장 조건에 따라 자동으로 거래 방향과 위치 크기를 조정합니다.
통제된 위험: 스톱 로스, OCA 주문 및 내일 제한을 포함한 여러 가지 위험 통제 메커니즘
높은 유연성: 트렌딩 시장에서 더 많은 수익을 얻기 위해 피라미딩을 지원합니다
높은 실행 효율성: 주요 가격 수준에서 빠른 포지션 구축을 위해 정지 명령을 사용합니다.
높은 체계화: 완전히 체계적인 거래 결정은 정서적 간섭을 줄입니다.

전략 위험

미끄러짐 위험: 빠르게 변화하는 시장에서 상당한 미끄러짐을 겪을 수 있습니다.
과잉 거래 위험: 빈번한 입출입은 높은 거래 비용을 초래할 수 있습니다.
체계적 위험: 매우 변동적인 시장에서 더 큰 손실을 입을 수 있습니다.
자본 관리 위험: 피라미딩은 과도한 자본 활용으로 이어질 수 있습니다.
기술 위험: 프로그램 중단으로 인해 주문 관리 문제가 발생할 수 있습니다.

전략 최적화 방향

변동성 지표를 포함합니다. 시장 변동성에 따라 TP/SL 매개 변수를 동적으로 조정합니다.
피라미드 메커니즘을 최적화: 과도한 자본 사용을 피하기 위해 더 상세한 위치 크기 규칙을 설계
리스크 제어 강화: 최대 내일 유출 제한과 같은 더 많은 리스크 제어 지표를 추가합니다.
주문 실행을 개선: 미끄러진 영향을 줄이기 위해 주문 진행 메커니즘을 최적화
시장 정서 분석을 추가합니다. 부피 및 다른 지표를 통합하여 입시 시기를 최적화하십시오.

요약

이것은 엄격한 논리로 잘 설계된 거래 전략으로 여러 메커니즘을 통해 거래 안정성과 안전을 보장합니다. 핵심 장점은 적응력과 위험 통제 능력에 있으며 시장 변동성에서의 위험에주의를 기울여야합니다. 지속적인 최적화 및 개선으로 전략은 다른 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-12-04 00:00:00
end: 2024-12-11 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Greedy Strategy - maclaurin", pyramiding = 100, calc_on_order_fills=false, overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 1990"),
     title="Start Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " +
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
     "zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 Jan 2023"),
     title="End Date", group="Backtest Time Period",
     tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " +
     "where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
     "zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
tp = input(10)
sl = input(10)
maxidf = input(title="Max Intraday Filled Orders", defval=5)
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(maxidf)
upGap = open > high[1]
dnGap = open < low[1]
dn = strategy.position_size < 0 and open > close
up = strategy.position_size > 0 and open < close
if inTradeWindow and upGap
    strategy.entry("GapUp", strategy.long, stop = high[1])
else
    strategy.cancel("GapUp")
if inTradeWindow and dn
    strategy.entry("Dn", strategy.short, stop = close)
else
    strategy.cancel("Dn")
if inTradeWindow and dnGap
    strategy.entry("GapDn", strategy.short, stop = low[1])
else
    strategy.cancel("GapDn")
if inTradeWindow and up
    strategy.entry("Up", strategy.long, stop = close)
else
    strategy.cancel("Up")
XQty = strategy.position_size < 0 ? -strategy.position_size : strategy.position_size
dir = strategy.position_size < 0 ? -1 : 1
lmP = strategy.position_avg_price + dir*tp*syminfo.mintick
slP = strategy.position_avg_price - dir*sl*syminfo.mintick
float nav = na
revCond = strategy.position_size > 0 ? dnGap : (strategy.position_size < 0 ? upGap : false)
if inTradeWindow and not revCond and XQty > 0
    strategy.order("TP", strategy.position_size < 0 ? strategy.long : strategy.short, XQty, lmP, nav, "TPSL",  "TPSL")
    strategy.order("SL", strategy.position_size < 0 ? strategy.long : strategy.short, XQty, nav, slP, "TPSL", "TPSL")
if XQty == 0 or revCond
    strategy.cancel("TP")
    strategy.cancel("SL")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)