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향상된 피보나치 트렌드 추적 및 위험 관리 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-12-27 14:10:14
태그:ATRSMAFIBORM

전반적인 설명

이 전략은 피보나치 리트레이싱, 트렌드 추적 및 리스크 관리를 결합한 포괄적인 거래 시스템이다. 주로 0.65 피보나치 리트레이싱 수준을 주요 가격 기준점으로 사용하고, 트렌드 확인을 위해 이동 평균을 통합하고, ATR에 기반한 동적 스톱 로스 및 영업 메커니즘을 통합합니다. 이 전략은 15 분 시간 프레임에서 작동하며 현재 시장 트렌드에 맞춰 높은 확률의 거래 기회를 포착하는 것을 목표로합니다.

전략 원칙

전략의 핵심 논리는 몇 가지 핵심 요소에 기반합니다.

최대 및 최저 포인트를 계산하여 0.65 피보나치 리트랙시 레벨을 결정합니다.
전체 시장 방향을 결정하기 위해 트렌드 필터로 181 기간 간단한 이동 평균 (SMA) 을 사용합니다.
동적 스톱 로스 및 트레이프 레벨을 설정하기 위해 12 기간 평균 실제 범위 (ATR) 를 1.8으로 곱합니다.
상승 추세에 따라 가격이 0.65 피보나치 수준을 넘을 때 긴 신호를 생성하고, 하락 추세에 따라 가격이 이 수준을 넘을 때 짧은 신호를 생성합니다.

전략적 장점

더 신뢰할 수 있는 거래 신호를 위해 여러 기술적 분석 도구를 통합합니다.
시장의 변동성에 적응하는 동적 스톱 로스 및 취리 레벨을 구현합니다.
트렌드 필터링을 통해 주요 트렌드와 거래 방향을 맞추고 성공률을 향상시킵니다.
실효적인 위험 통제를 위해 계정 자본의 5%로 채무불이행을 하는 비율에 기반한 포지션 크기를 사용합니다.
명확한 논리와 다양한 시장 조건에 적합한 조정 가능한 매개 변수를 갖추고 있습니다.

전략 위험

다양한 시장에서 빈번한 잘못된 브레이크오웃 신호를 생성하여 거래 비용을 증가시킬 수 있습니다.
181주기 이동 평균은 시장 변화에 반응하는 데 느릴 수 있으며, 빠르게 역전되는 시장에서 손실을 초래할 수 있습니다.
고정된 ATR 곱수는 다른 시장 변동성 환경에서 일관성 없는 성능을 보일 수 있습니다.
이 전략은 정확한 높은-저한 계산에 의존하며, 이는 품질이 낮은 데이터로 잘못된 해석으로 이어질 수 있습니다.

전략 최적화 방향

신호의 신뢰성을 높이기 위해 부피 표시기를 도입합니다.
더 적응성 있는 스톱 로스 및 영리 레벨을 위해 동적 ATR 곱셈 조정 메커니즘을 구현하는 것을 고려하십시오.
높은 변동성 기간 동안 거래를 조정하거나 일시 중지하기 위해 시장 변동성 필터를 추가합니다.
여러 기간 이동 평균 조합을 고려하여 트렌드 결정 메커니즘을 최적화합니다.
거래 시간 필터를 추가하여 매우 변동적인 시장 기간을 피합니다.

요약

이 전략은 피보나치 이론, 트렌드 추적 및 리스크 관리를 결합하여 완전한 거래 시스템을 구축하는 잘 설계된 중장기 트렌드 추적 전략이다. 전략의 주요 특징은 시장 트렌드를 식별하는 동시에 주요 수준의 가격 브레이크에 기반한 거래 신호를 생성하고, 역동적 인 스톱 로스 및 영업 메커니즘을 통해 위험을 관리하는 것입니다. 최적화 할 수있는 영역이 있지만 실제 세계 응용 가치가있는 실용적인 전략 프레임워크를 제공합니다.

/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Refined Fibonacci Strategy - Enhanced Risk Management", overlay=true)

// Input parameters
fibonacci_lookback = input.int(38, minval=2, title="Fibonacci Lookback Period")
atr_multiplier = input.float(1.8, title="ATR Multiplier for Stop Loss and Take Profit")
sma_length = input.int(181, title="SMA Length")

// Calculating Fibonacci levels
var float high_level = na
var float low_level = na
if (ta.change(ta.highest(high, fibonacci_lookback)))
    high_level := ta.highest(high, fibonacci_lookback)
if (ta.change(ta.lowest(low, fibonacci_lookback)))
    low_level := ta.lowest(low, fibonacci_lookback)

fib_level_0_65 = high_level - ((high_level - low_level) * 0.65)

// Trend Filter using SMA
sma = ta.sma(close, sma_length)
in_uptrend = close > sma
in_downtrend = close < sma

// ATR for Risk Management
atr = ta.atr(12)
long_stop_loss = close - (atr * atr_multiplier)
long_take_profit = close + (atr * atr_multiplier)
short_stop_loss = close + (atr * atr_multiplier)
short_take_profit = close - (atr * atr_multiplier)

// Entry Conditions
buy_signal = close > fib_level_0_65 and close[1] <= fib_level_0_65 and in_uptrend
sell_signal = close < fib_level_0_65 and close[1] >= fib_level_0_65 and in_downtrend

// Execute Trades
if (buy_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Exit Conditions
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Exit Long", "Buy", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Exit Short", "Sell", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)

// Plotting
plot(fib_level_0_65, color=color.blue, title="Fibonacci 0.65 Level")
plot(sma, color=color.orange, title="SMA")