EMAクロスオーバーシステム戦略


作成日: 2023-09-28 11:22:39 最終変更日: 2023-09-28 11:22:39
コピー: 2 クリック数: 936
1
フォロー
1617
フォロワー

概要

この戦略は,EMA移動平均の交差原理に基づいて取引システムを構築し,市場トレンド帯の自動取引を実現する.主に,Fast EmaラインとSlow Emaラインの交差によって買入・売却の信号を判断する.

戦略原則

この戦略は,主に二つの移動平均emaの交差原理に基づいて構築されている。一つは20周期のemaのスローラインであり,もう一つは9周期のemaのスローラインである。速いラインema9上のスローラインema20を横断すると買信が生成され,速いラインema9の下のスローラインema20を横断すると売り信が生成される。

具体的には,戦略は,2つのema線の値を計算し,大小関係を比較して線間交差を判断する.ema9がema20より大きいときはゴールドクロスが発生し,ブル変数bullishをtrueに設定し,買入シグナルを生成する.ema9がema20より小さいときはデッドクロスが発生し,ブル変数bearishをtrueに設定し,セールシグナルを生成する.

策略はまた,cross関数を使用してema9とema20の交差を検知する.上向き交差が発生した場合,ema9の上向き交差が発生した場合,ema20もbullishに設定する.下向き交差が発生した場合,ema9下向き交差が発生した場合,ema20もbearishに設定する.

このように,二重判断によって漏れ信号の発生を防ぐことができる。最後に,bullishとbearishの値に基づいて,多行または空行のロジックに入って,自動取引システムを完了する。

優位分析

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. EMAの交差原理を使用して,市場トレンドの転換点を効果的に判断し,トレンドをキャプチャします.

  2. EMA線は,トレンドを平らにし,ターニングをキャッチする機能を持つ.

  3. クラシックな戦略で,金叉で死叉を買って売る シンプルで分かりやすい

  4. 横断検定のロジックが追加され,漏れシートの問題が回避されます.

  5. 自動取引システムで,人工の介入も不要で,反省効果が優れている.

  6. EMA周期パラメータ,最適化策をカスタマイズできる

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクがあります.

  1. EMAの交差は時としてトレンド判断に有効であり,ターニングポイントを逃す場合がある

  2. Whipsaw効果があり,短期間の調整により誤信号が発せられる

  3. 固定のEMA周期は市場の変化に適応できない

  4. 動向の強さを判断できず,揺れ動かす状況に巻き込まれている可能性

  5. 損失は拡大する可能性がある

  6. 自動取引システムにフィットネス問題があり,実用性が疑わしい.

リスクに対応するには,以下の方法で最適化できます.

  1. 他の指標と組み合わせてトレンドを確認し,ウィップソーを避ける

  2. 損失を回避するために, Stop Loss Mechanism に参加する.

  3. EMA周期的な動態調整を可能にするパラメータ最適化を追加

  4. トレンドの強さを判断し,波動的な取引を避ける

  5. 複製組合せを行い,安定性を向上させる

最適化の方向

この戦略は以下の点で最適化できます.

  1. 動的EMAサイクル:現在,固定20サイクルと9サイクルを使用し,自調メカニズムを導入し,EMAサイクル動態の変化を,市場トレンドの変化をよりよく追跡することができます.

  2. 複数の時間枠の検証: EMAの交差を1つの時間枠で観察し,複数の異なる周期組を導入して検証し,誤差を回避する.

  3. 他の指標と組み合わせた:MACD,KDなどの他の指標を導入して,EMAの交差信号をフィルターして,正確性を向上させることができる.

  4. ストップ・ロスの戦略:現在,ストップ対策はなく,移動ストップまたは固定ストップポイントを設定して単一損失を制御できます.

  5. パラメータ最適化: EMA周期パラメータを最適化して最適なパラメータ組合せを見つけることができる。また,パラメータを動的に調整してステップアップ最適化することもできる。

  6. 複素組合せ: 複数の子策略の組み合わせ,異なるパラメータ設定を使用して複合策略を形成し,安定性を向上させることができる.

  7. 機械学習: ニューラルネットワークなどの機械学習技術を使用して,交差信号を訓練し,識別し,スマートなEMA交差戦略を実現する.

要約する

この戦略は,クラシックなEMAの交差原理に基づいて自動取引システムを構築している.全体的な考え方は単純で明確で,実行しやすい.しかし,使用効果の不安定性もある.動的調整パラメータ,多指標組合せ,止損方法,複式組合せなどの導入によって最適化することで,戦略の安定性と現場パフォーマンスを大幅に向上させることができる.EMAの交差戦略は,さらなる研究と応用に値する.

ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 4d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//For TRI'ers with a stinky trading view account.
//Some reccomended moving averages including the institutional moving averages.
//Much love to Brian for changing our lives.
//@version=4




strategy (title="Crossing Ema 20:9 by Sedkur", overlay=false)

src = close

ema20 = ema(src, 20)
ema9 = ema(src, 9)

plot( ema20, color=color.orange, style=plot.style_line, title="EMA20", linewidth=2)
plot( ema9, color=color.blue, style=plot.style_line, title="EMA9", linewidth=2)

//bullish = (ema9>ema20)?true:false
bullish = cross(ema9, ema20) and (ema9>ema20)?true:false
bearish = cross(ema9, ema20) and (ema20>ema9)?true:false
plotshape(bullish, style=shape.triangleup , location=location.belowbar, color=color.lime,size=size.tiny)
plotshape(bearish, style=shape.triangledown , location=location.abovebar, color=color.red,size=size.tiny)
alertcondition(bullish, title="Bullish", message="AL verdi")

if (bullish)
    strategy.entry("buy", strategy.long, comment="al", when = year>2016)
if (bearish)
    strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sat", when = year>2016)
plot(strategy.equity)