
La stratégie est basée sur les deux indicateurs EMA. La stratégie est basée sur la double EMA. La stratégie est basée sur la double EMA. La stratégie est basée sur la double EMA.
La stratégie est basée sur deux EMAs principales. On calcule d’abord l’EMA rapide et l’EMA lente. La courte période d’EMA rapide reflète de manière sensible les variations de prix; la longue période d’EMA lente reflète la tendance à long terme.
Plus précisément, la stratégie comprend principalement les étapes suivantes:
Entrez les paramètres des EMAs en ligne rapide et en ligne lente, y compris la longueur des cycles SMA, la source de données, etc.
Calculer les EMA de ligne rapide et de ligne lente
Définition de l’horloge de la fourche: la ligne rapide traverse la ligne lente par le bas
Définition du temps de la fourche morte: la ligne rapide passe du haut vers le bas
Achetez plus à la fourchette
La mise en équilibre
Option pour autoriser ou non le prélèvement et pour utiliser une stratégie de stop-loss
Alerte de sortie d’achat et de vente
Cette simple stratégie de croisement de deux EMA permet de capturer au hasard les tendances à court terme des prix et de réaliser des gains.
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Les stratégies sont simples, claires et faciles à comprendre.
Il suffit d’avoir les deux indicateurs EMA pour le réaliser.
Il est possible de capturer des tendances à court terme et d’en tirer des bénéfices.
Il est possible de personnaliser le cycle EMA et de s’adapter aux différents cycles du marché.
Le risque est contrôlé par une stratégie flexible de prise de risque.
Vous pouvez choisir d’utiliser ou non une stratégie de stop-loss pour contrôler le risque de votre transaction.
Il est possible d’exporter des notifications de vente et d’achat pour faciliter la surveillance.
Les stratégies sont faciles à optimiser, les paramètres EMA peuvent être réglés de manière flexible, optimisant l’espace de profit.
Cette stratégie comporte aussi des risques:
La stratégie de double EMA est susceptible de générer de faux signaux et de causer des pertes inutiles.
Les paramètres d’arrêt déraisonnables peuvent augmenter les pertes.
La fréquence des transactions peut être trop élevée, ce qui augmente les coûts de transaction et le risque de glissement.
Les paramètres d’EMA fixes ne peuvent pas être adaptés aux changements du marché.
Il est facile de courir après les hauts et les bas, de perdre son jugement.
Il n’y a pas d’indications de reprise de la tendance, mais il est possible que la reprise de la tendance se produise.
Les mesures de gestion des risques correspondantes:
Optimiser les paramètres EMA pour réduire la probabilité de faux signaux.
Il est important de définir des points de rupture raisonnables et de contrôler les pertes individuelles.
Optimiser les cycles EMA et réduire la fréquence des transactions.
Les paramètres de l’EMA peuvent être modifiés de manière dynamique à différents stades du marché.
L’augmentation de l’indicateur de jugement de tendance, pour éviter de suivre la chute.
Il est possible de déterminer la direction des grandes tendances en combinant les indicateurs de tendances.
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Optimisation dynamique des paramètres EMA, utilisation de différentes combinaisons de cycles EMA à différents stades du marché, optimisation de l’effet d’arbitrage des paramètres.
Augmentation des conditions de sélection des actions, pour les actions qui répondent à certaines conditions, puis pour les transactions stratégiques, pour améliorer le taux de réussite.
En combinant les indicateurs de volatilité, réduire le risque d’évitement des positions pendant les périodes de faible volatilité.
Les indicateurs d’échange combinés produisent des signaux de confirmation de tendance à des niveaux élevés.
Il est possible de définir des conditions de prix telles que la rupture de la ligne de 20 jours et la négociation de la stratégie EMA.
Optimiser les stratégies de stop loss et définir des conditions de stop-loss pour bloquer les bénéfices.
Il est important d’avoir une meilleure compréhension des tendances à grande échelle et d’éviter de prendre des positions négatives.
Stratégie d’optimisation continue combinée à des algorithmes d’apprentissage en profondeur et à divers algorithmes d’apprentissage automatique.
Dans l’ensemble, l’idée générale de la stratégie de double fourche dorée EMA est simple et claire, facile à comprendre et à mettre en œuvre. Elle permet de profiter des fluctuations des prix au fur et à mesure, mais elle comporte également un certain risque de profit. Nous pouvons contrôler les risques et obtenir des rendements satisfaisants en utilisant des moyens tels que l’optimisation des paramètres, le stop loss, le filtrage des actions et le jugement de la tendance à grande échelle.
/*backtest
start: 2023-09-15 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("EMA Strategy", shorttitle="EMA Strategy", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === Inputs ===
// short ma
maFastSource = input(defval=close, title="Fast MA Source")
maFastLength = input(defval=3, title="Fast MA Period", minval=1)
// long ma
maSlowSource = input(defval=close, title="Slow MA Source")
maSlowLength = input(defval=9, title="Slow MA Period", minval=1)
// invert trade direction
shorting = input(defval=false, title="Allow Shorting?")
// risk management
useStop = input(defval=false, title="Use Initial Stop Loss?")
slPoints = input(defval=25, title="Initial Stop Loss Points", minval=1)
useTS = input(defval=false, title="Use Trailing Stop?")
tslPoints = input(defval=120, title="Trail Points", minval=1)
useTSO = input(defval=false, title="Use Offset For Trailing Stop?")
tslOffset = input(defval=20, title="Trail Offset Points", minval=1)
// Messages for buy and sell
message_buy = input("Buy message", title="Buy Alert Message")
message_sell = input("Sell message", title="Sell Alert Message")
// Calculate start/end date and time condition
startDate = input(timestamp("2021-01-01T00:00:00"), type = input.time)
finishDate = input(timestamp("2021-12-31T00:00:00"), type = input.time)
time_cond = true
// === Vars and Series ===
fastMA = ema(maFastSource, maFastLength)
slowMA = ema(maSlowSource, maSlowLength)
plot(fastMA, color=color.blue)
plot(slowMA, color=color.purple)
goLong() =>
crossover(fastMA, slowMA)
killLong() =>
crossunder(fastMA, slowMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=goLong() and time_cond, alert_message = message_buy)
strategy.close("Buy", when=killLong() and time_cond, alert_message = message_sell)
// Shorting if using
if shorting
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=killLong() and time_cond, alert_message = message_sell)
strategy.close("Sell", when=goLong() and time_cond, alert_message = message_buy)
if useStop
strategy.exit("XLS", from_entry="Buy", stop=strategy.position_avg_price / 1.08)
strategy.exit("XSS", from_entry="Sell", stop=strategy.position_avg_price * 1.08)