Gann Me 分析指標に基づく短期トレンド追跡戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-03 16:10:08
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概要

この戦略は,異なるサイクルを持つ複数のEMA指標を構築し,価格動向を判断し,取引信号を生成するためのGann Me指標を形成するためにそれらの差を計算します.これは短期的なトレンド追跡に適しており,価格変動の傾向を効果的に把握することができます.

原則

この戦略は,まず6つの短サイクルEMA指標と6つの長サイクルEMA指標を構築する.短サイクルEMAには3日,5日,8日,10日,12日,15日ラインが含まれます.長サイクルEMAには30日,35,40,45,50,50日,60日ラインが含まれます.

次に,短周期EMA (g) と長周期EMA (mae) の合計を計算する.長周期EMAと短周期EMA (gmae = mae - g) の差はGann Me差指数を形成する.この差指数は価格動向を判断することができる.

差が0軸を超えると,短期移動平均が長期平均よりも早く上昇することを意味します.これは,長期に走るための上昇信号です.差が0軸を下回ると,短期移動平均が長期に走るよりも早く下がることを意味します.これは,短期に走るための下落信号です.

利点

双 EMA ライン戦略を用いることによって短期的な傾向を効果的に追跡できる
複数の EMA を構築すると偽の突破を避け,信号の精度を向上させる
差異指標は,長期と短期間の傾向を直感的に判断します.
シンプルなパラメータ設定,ライブ取引に便利

リスク

短期取引には一定のストップ・ロスのリスクがあります
マルチEMAパラメータ設定はテストと最適化が必要です
短時間操作のみに適し,長期保持には適さない.

最適化

取引効率を向上させるために EMA パラメータをテストし最適化
単一の損失を制御するためのストップ損失戦略を拡大する
他の指標と組み合わせて入力信号をフィルタリングする
資本管理の最適化,ポジション管理の調整

概要

この戦略は,Gann Me差差指標を構築することによって短期的な価格傾向の変化を把握する.これは短期的な追跡戦略に属している.利点は敏感な反応と高周波取引に適性である.欠点は市場変数に対する敏感性とより高いストップ損失リスクである.全体として,この戦略はうまく機能し,実際の取引でテストし適用する価値があります.

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="GMAE Original (By Kevin Manrrique)", overlay=false)
/// This indicator was built and scripted by Kevin Manrrique. Please leave this copyright to the script at all times, if rebuilt please add your name onto the script.
/// If you have any questions, please message me directly. Thank you.
/// Sincerely,
///
/// Kevin Manrrique

            ///ONE///
len = input(3, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
out = ema(src, len)
//plot(out, title="EMA", color=blue)

len2 = input(5, minval=1, title="Length")
src2 = input(close, title="Source")
out2 = ema(src2, len2)
//plot(out2, title="EMA", color=blue)

len3 = input(8, minval=1, title="Length")
src3 = input(close, title="Source")
out3 = ema(src3, len3)
//plot(out3, title="EMA", color=blue)

len4 = input(10, minval=1, title="Length")
src4 = input(close, title="Source")
out4 = ema(src4, len4)
//plot(out4, title="EMA", color=blue)

len5 = input(12, minval=1, title="Length")
src5 = input(close, title="Source")
out5 = ema(src5, len5)
//plot(out5, title="EMA", color=blue)

len6 = input(15, minval=1, title="Length")
src6 = input(close, title="Source")
out6 = ema(src6, len6)
//plot(out6, title="EMA", color=blue)
        ///TWO///
len7 = input(30, minval=1, title="Length")
src7 = input(close, title="Source")
out7 = ema(src7, len7)
//plot(out7, title="EMA", color=red)

len8 = input(35, minval=1, title="Length")
src8 = input(close, title="Source")
out8 = ema(src8, len8)
//plot(out8, title="EMA", color=red)

len9 = input(40, minval=1, title="Length")
src9 = input(close, title="Source")
out9 = ema(src9, len9)
//plot(out9, title="EMA", color=red)

len10 = input(45, minval=1, title="Length")
src10 = input(close, title="Source")
out10 = ema(src10, len10)
//plot(out10, title="EMA", color=red)

len11 = input(50, minval=1, title="Length")
src11 = input(close, title="Source")
out11 = ema(src11, len11)
//plot(out11, title="EMA", color=red)

len12 = input(60, minval=1, title="Length")
src12 = input(close, title="Source")
out12 = ema(src12, len12)
//plot(out12, title="EMA", color=red)

g=out+out2+out3+out4+out5+out6
mae=out7+out8+out9+out10+out11+out12
gmae=mae-g
plot(gmae, style=columns, color=green)
baseline=0
plot(baseline, style=line, color=black)

longCondition = crossover(gmae, baseline)
if (longCondition)
    strategy.entry("long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(gmae, baseline)
if (shortCondition)
    strategy.entry("short", strategy.short)

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