설명
Zscore Momentum
Zscore Momentum 은 현재 시장 단계를 인식하고 실시간으로 전략을 조정하도록 설계된 지능형 자동 거래 시스템입니다.
다음의 결합된 분석을 통해 Z-Score, ATR, ADX, Bollinger Bands, 그리고 이동 평균, 봇은 시장 환경을 세 가지 운영 수준으로 분류합니다:
- 높음: 시장이 강한 방향성 모멘텀을 보이며 한 방향으로 결정적으로 밀어붙일 때.
- 추세: 시장이 명확하고 지속적인 방향성 움직임을 보일 때.
- 횡보: 가격이 횡보하며 아직 방향을 결정하지 않은 상태일 때.
Zscore Momentum은 현재 시장 상황에 따라 거래 논리와 위험/이익 설정을 자동으로 조정합니다.
알고리즘의 핵심에는 Z-Score 계산이 있으며, 이는 현재 가격이 평균에서 얼마나 벗어났는지를 평가하는 통계적 지표입니다.
이를 통해 봇은 변동성 확장 또는 압축 상황을 식별하고 잠재적인 가속 또는 반전 지점을 예측할 수 있습니다.
모든 거래는 동적 손절매 및 이익 실현 수준으로 관리되며, ATR에서 계산되어 현재 변동성에 따라 위험을 지속적으로 조정합니다.
“높음” 모드에서는 미리 정해진 이익 임계값에 도달하면 시스템이 자동으로 50% 부분 청산을 수행하여 이익을 고정하고 노출을 줄일 수 있습니다.
Zscore Momentum은 H1 및 H4 타임프레임과 EURUSD 페어를 위해 설계되었습니다.
사용자 정의 가능한 매개변수
🔹 높은 거래 위험 관리
- HighTakeProfitX: “높음” 단계에서 이익 실현을 계산하는 ATR 배수입니다. 값이 높을수록 목표가 넓어집니다.
- HighStopLossX: “높음” 단계에서 손절매를 계산하는 ATR 배수입니다. 값이 높을수록 되돌림에 대한 허용 범위가 커집니다.
- ClosePartialHigh: “높음” 거래에 대한 부분 청산 기능을 활성화(
예) 또는 비활성화(아니오)합니다. - %OfLotsClosePartial: 부분 청산이 실행될 때 닫을 거래량의 백분율입니다. 예:
50는 포지션의 절반이 닫힌다는 의미입니다. - HighProfitForPartial: 부분 청산이 실행되는 이익 임계값(총 TP의 일부로서)을 정의합니다.
예: TP가 90핍이고 값이 3일 때, 부분 청산은 30핍 이익에서 발생합니다.
🔹 추세 위험 관리
- TrendStopLossX: “추세” 단계에서 손절매를 계산하는 ATR 배수입니다.
- TrendTakeProfitX: “추세” 단계에서 이익 실현을 계산하는 ATR 배수입니다.
🔹 횡보 위험 관리
- RangeStopLossX: “횡보” 단계에서 손절매를 계산하는 ATR 배수입니다.
- RangeTakeProfitX: “횡보” 단계에서 이익 실현을 계산하는 ATR 배수입니다.
🔹 시간 필터
- 시작 시간 필터: 봇이 거래를 시작하는 시간을 정의합니다(24시간 형식). 이 시간 이후에만 거래가 열립니다.
- 종료 시간 필터: 봇이 새 포지션을 열지 않는 시간을 정의합니다.
🔹 로트 관리
- 고정 로트: 각 거래에 대한 고정 거래량입니다.
향후 버전에서는 높음, 추세, 횡보 거래에 대해 서로 다른 로트 크기를 허용할 예정입니다.
시작하기
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AlgoBuilderX 작업 공간에 가져와서 보고, 편집하거나 내보낼 수 있습니다.
⚠️ 중요 참고 사항
이 cBot은 AlgoBuilderX로 만든 데모 예제이며 실거래용으로 최적화되지 않았습니다.
AlgoBuilderX의 기능을 보여주고 맞춤 전략을 만드는 출발점으로 설계되었습니다.
실제 거래 계좌에서 사용하기 전에 모든 전략을 신중하게 테스트하고 최적화할 것을 권장합니다.
요약
Key features include dynamic stop loss and take profit levels calculated from ATR to reflect current volatility, and an optional partial close function in High momentum phases to lock in profits by closing a configurable portion of the position. Users can customize risk parameters such as ATR multipliers for stop loss and take profit in each market phase, partial close settings, trading hours, and fixed lot sizes.
This cBot serves as a demonstration example created with AlgoBuilderX, illustrating adaptive strategy implementation and risk management techniques. It is intended as a starting point for developing custom strategies and requires thorough testing and optimization before live deployment.
