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고급 압력 역전 및 촛불 겹치는 전략

저자:차오장, 날짜: 2025-01-06 13:54:56
태그:VOLSMATP

전반적인 설명

이 전략은 시장 압력과 촛불 중복 패턴을 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 전략은 거래량, 촛불 패턴 및 가격 중복 관계를 분석하여 자동 거래의 수익 조건과 결합하여 잠재적 인 시장 전환점을 식별합니다. 전략은 고정 위치 크기를 사용하여 20%의 수익 목표를 설정합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 두 가지 주요 차원을 포함합니다: 시장 압력 및 촛불 중복. 시장 압력에서 전략은 현재 거래량을 20 주기의 볼륨 이동 평균과 비교하여 구매 및 판매 압력을 결정합니다. 녹색 촛불의 부피 (승향) 이 이동 평균을 초과하면 구매 압력을 나타냅니다. 빨간 촛불의 부피 (하락) 이 이동 평균을 초과하면 판매 압력을 나타냅니다. 촛불 중복의 경우 전략은 인접한 촛불 사이의 중복 관계에 초점을 맞추고 있습니다. 녹색 촛불이 이전 빨간 촛불과 중복되면 잠재적 인 긴 신호로 간주됩니다. 빨간 촛불이 이전 녹색 촛불과 중복되면 잠재적 인 짧은 신호로 간주됩니다.

전략적 장점

다차원 신호 검증: 신호 확인을 위해 볼륨, 촛불 패턴 및 가격 중복을 결합하여 거래 신뢰성을 향상시킵니다.
고정된 영업이익 목표: 20%의 영업이익 목표를 명확히 설정하여 위험을 통제하고 수익을 확보하는 데 도움이됩니다.
높은 자동화 수준: 전략은 수동 개입없이 완전히 자동으로 실행됩니다.
명확한 포지션 관리: 거래에 고정된 포지션 크기를 사용하여 위험 통제를 촉진합니다.
논리적 신호 구축: 엄격한 논리를 유지하면서 현재 볼륨과 이동 평균을 비교하여 시장 압력을 식별합니다.

전략 위험

시장 변동성 위험: 매우 변동성 있는 시장에서, 영업이익 목표를 달성하기가 어렵거나 너무 빨리 활성화 될 수 있습니다.
가짜 브레이크 위험: 촛불 겹치는 패턴은 잘못된 신호로 이어지는 잘못된 브레이크를 일으킬 수 있습니다.
미끄러짐 위험: 실제 거래는 미끄러짐으로 인해 입시 가격 오차가 발생할 수 있습니다.
유동성 위험: 유동성이 충분하지 않은 시장에서 거래는 원하는 가격으로 실행하기가 어려울 수 있습니다.
고정된 영업 제한: 20%의 유니폼 영업 목표가 모든 시장 조건에 맞지 않을 수 있습니다.

전략 최적화 방향

역동적인 영업이익: 더 나은 적응력을 위해 시장 변동성에 따라 영업이익 목표를 조정합니다.
신호 필터링: 유동 평균 시스템과 같은 트렌드 필터링 조건을 추가하여 잘못된 브레이크를 줄이십시오.
포지션 최적화: 시장 변동성에 따라 거래량을 조정하기 위해 동적 포지션 관리를 도입하십시오.
시간 필터링: 불리한 거래 기간을 피하기 위해 거래 시간 창 제한을 추가합니다.
지표 조합: 신호 신뢰성을 높이기 위해 RSI 또는 MACD와 같은 다른 기술 지표를 결합하는 것을 고려하십시오.

요약

이 전략은 시장 압력과 촛불 중복 패턴을 결합하여 시장 역전 기회를 포착하여 탄탄한 이론적 기초와 실용적 실현 가능성을 입증합니다. 이 전략의 강점은 다차원 신호 검증과 명확한 위험 통제에 있습니다.

/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Pressure Reversal & Candle Overlap", overlay=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=0.1)
 
// Parameters
take_profit_percent = 20  // Take Profit Percentage
qty = 0.1  // Quantity to trade (BTC)
 
// Candle Definitions
green_candle = close > open
red_candle = close < open
current_body = math.abs(close - open)
 
// Previous Candle Data
prev_close = ta.valuewhen(green_candle or red_candle, close, 1)
prev_open = ta.valuewhen(green_candle or red_candle, open, 1)
 
// Check Candle Overlaps
green_overlaps_red = green_candle and close >= prev_open and open <= prev_close
red_overlaps_green = red_candle and close <= prev_open and open >= prev_close
 
// Define Buying and Selling Pressure
buying_pressure = green_candle and volume > ta.sma(volume, 20)
selling_pressure = red_candle and volume > ta.sma(volume, 20)
 
// Entry Conditions
long_entry_pressure = selling_pressure
long_entry_overlap = green_overlaps_red
short_entry_pressure = buying_pressure
short_entry_overlap = red_overlaps_green
 
// Calculate Take Profit Levels
take_profit_level_long = close * (1 + 20 / 100)
take_profit_level_short = close * (1 - 20 / 100)
 
// Strategy Logic
if (long_entry_pressure or long_entry_overlap)
    strategy.entry("Buy Long", strategy.long, qty=qty)
    strategy.exit("TP Long", "Buy Long", limit=take_profit_level_long)
 
if (short_entry_pressure or short_entry_overlap)
    strategy.entry("Sell Short", strategy.short, qty=qty)
    strategy.exit("TP Short", "Sell Short", limit=take_profit_level_short)