二重移動平均モニタリングモデル
ChaoZhang
概要
この戦略は,双指数移動平均 ((EMA) と移動平均の点 ((MACD) の組み合わせの指標を使用し,短期的な価値を過大評価した株式を掘り出し,株価が下がる過程で短線空白を行う.この戦略は,EMAの迅速な反応価格の変化の特性を充分に活用し,MACDの動きの風向を監視する優位性と組み合わせて,牛熊の転換点で短期的な利益の機会を捕捉する.
戦略原則
8日EMAと26日EMAを計算し,8日EMAに26日EMAをかけたとき,買取信号とみなす.
12日EMA,26日EMAと差値DEAの9日EMAを計算してMACDを構成し,MACDがDEAを突破すると,購入信号とみなされる.
購入条件:8日EMA>26日EMAとMACDでDEAを穿い,満足すると多作する。
出場条件:浮動ストップを入場価格の3%,追跡ストップを入場価格の1%と設定し,任意の条件を満たすときは平仓する.
この戦略は,同時にEMAの迅速な反応価格とMACDの判断動力の方向の特性を利用し,牛と熊の重要な点での操作の方向を判断する. 急速なEMAは,より遅いEMAが短期間の価値の修正を反映し,MACDは,取引力の変化が均線の方向の予見を反映し,二重指標は取引のタイミングの決定の正確性を向上させる.
優位分析
EMAとMACDの組み合わせは,買賣点の決定精度を向上させる.EMAは価格の変化のトレンドを捉え,MACDは動量の変化の方向を判断し,両者は短期極限を識別し,偽突破を避けるために損失をもたらす.
追跡ストップコントロールリスク,タイムリーでストップアウト. 入場後に1%の追跡ストップを設定し,損失拡大を避ける.
戦略は,2022年の熊市全体に遡り,実際の取引環境を模倣した.
フレキシブルなパラメータ調整. ストップレッシング比率とポジション比率は,個人のリスク好みに合わせてカスタマイズできます.
リスク分析
取引は頻繁で,注意深く追跡する必要があります. 5分周期を使用し,出入りが頻繁で,取引を追跡するのに十分な時間が必要です.
追跡ストップは,あまりにも密集した出場になる可能性がある.追跡ストップ幅が小さすぎる設定で,早すぎる出場になる可能性がある.
市場が振動傾向にある時は効果が悪い.EMAとMACDは,より明らかな傾向市場には適している.
取引コストを考慮する.取引ごとに手数料が付加され,取引頻度が増加するとコストが増加する.
最適化の方向
EMAサイクルパラメータを調整し,買い売り時間を最適化する. テストは,EMAサイクルを短縮し,EMA間の差を拡大し,最適なパラメータの組み合わせを見つける.
停止比率の最適化,早期の停止のリスクを低減する. 停止幅を追跡する際の適正な緩和,過剰な急進的な停止を追跡を避ける.
異なるポジション保持時間をテストし,最適のポジション保持周期を選択する.異なるポジション保持時間の戦略的収益を評価し,最適なポジション保持周期を見つける.
他の技術指標のフィルタリング信号を追加する評価. 波動率指標などのテストを追加し,取引意思決定の効果を高める.
要約する
この二重EMA均線とMACD指標の取引戦略は,株価の短期的な回落の機会を捕獲して短線で空売りを目的としている.それはEMAの迅速な応答とMACDの判断力の変化の利点を充分に活用し,二重検証の下で取引時刻の正確性を向上させる.戦略の最適化スペースは,パラメータの調整,滑り点の制御,ポジションの保持時間などの面で,慎重なパラメータ最適化により,よりよい利益を得ることができる.
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Coinrule
//@version=5
// strategy('Fast EMA above Slow EMA with MACD (by Coinrule)',
// overlay=true,
// initial_capital=1000,
// process_orders_on_close=true,
// default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
// default_qty_value=30,
// commission_type=strategy.commission.percent,
// commission_value=0.1)
showDate = input(defval=true, title='Show Date Range')
timePeriod = time >= timestamp(syminfo.timezone, 2022, 1, 1, 0, 0)
notInTrade = strategy.position_size <= 0
// EMAs
fastEMA = ta.ema(close, 8)
slowEMA = ta.ema(close, 26)
plot(fastEMA, color = color.blue)
plot(slowEMA, color = color.green)
//buyCondition1 = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)
buyCondition1 = fastEMA > slowEMA
// DMI and MACD inputs and calculations
[macd, macd_signal, macd_histogram] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
buyCondition2 = ta.crossover(macd, macd_signal)
// Configure trail stop level with input options
longTrailPerc = input.float(title='Trail Long Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=3) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title='Trail Short Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
// Determine trail stop loss prices
longStopPrice = 0.0
shortStopPrice = 0.0
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
shortStopPrice := if strategy.position_size < 0
stopValue = close * (1 + shortTrailPerc)
math.min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
999999
if (buyCondition1 and buyCondition2 and notInTrade and timePeriod)
strategy.entry(id="Long", direction = strategy.long)
strategy.exit(id="Exit", stop = longStopPrice, limit = shortStopPrice)
//if (sellCondition1 and sellCondition2 and notInTrade and timePeriod)
//strategy.close(id="Close", when = sellCondition1 or sellCondition2)