GEM分析指標に基づく短期追跡戦略


作成日: 2024-01-03 16:10:08 最終変更日: 2024-01-03 16:10:08
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GEM分析指標に基づく短期追跡戦略

概要

この戦略は,複数の異なる周期のEMA指標を構築し,その差値を計算することによって,価格トレンドを判断し,取引シグナルを発信するために,グリン美指数を形成する.この戦略は,短期的なトレンドを追跡するために適用され,価格変化のトレンドを効果的に捕捉することができます.

戦略原則

この戦略は,まず6つの短期EMA指標と6つの長期EMA指標を構築する.短期EMAは,3日線,5日線,8日線,10日線,12日線,15日線を含む.長期EMAは30日線,35,40,45,50日線および60日線を含む.

それから,短周期EMAの和 ((g) と長周期EMAの和 ((mae) を計算する.長短周期EMAの差 ((gmae = mae - g) を経由して,グリーン・メリー差値指数を形成する.この差値指数は,価格傾向を判断する.

差値上を0軸を通るときは,短期平均線の上昇速度が長期平均線より速く,多頭信号である,多多;差値を下を0軸を通るときは,短期平均線の下降速度が長期平均線より速く,空頭信号である,空空である.

戦略的優位性

  1. 二重EMA均線策略を使用して,短期トレンドを効果的に追跡できます.
  2. 複数のEMAを構成し,偽突破を回避し,信号の正確性を向上させる
  3. 差値指数は直観的に判断し,長期短期トレンド関係
  4. シンプルなパラメータ設定,簡単にリールディスク操作

戦略リスク

  1. 短期的な操作で,一定損失のリスクがある.
  2. 複数のEMAパラメータの設定はテスト最適化が必要
  3. ショートラインのみ,継続的な長線には適さない

戦略の最適化

  1. EMAパラメータをテストして最適化し,取引効率を向上させる
  2. 単一損失を抑えるためのストップ・ロース戦略を強化する
  3. 他の指標と組み合わせた入場信号のフィルタリング
  4. 資金管理の最適化,ポジション管理の調整

要約する

この戦略は,格林美差値指標を構築し,短期価格トレンドの変化を捕捉し,ショートライン追跡戦略に属します. 優点は反応敏であり,高周波取引に適しています. 欠点は,市場変数に敏感であり,止損リスクが高いです. 全体的に,この戦略は優れたパフォーマンスを発揮し,実体でのテストと適用に値します.

ストラテジーソースコード 
/*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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