ChaoZhang
1
フォロー
1617
フォロワー
概要
この戦略は,20日と55日の2つの指数の移動平均線 ((EMA) の交差を活用して取引信号を判断する.短期EMAに長期EMAを突破すると買入信号を発し,逆に売出信号を発する.戦略はまた,レバレッジ取引を導入し,レバレッジで利益を拡大しながらもリスクを拡大する.さらに,戦略は,条件の制限を追加し,偽の信号のリスクを低減するために,2つの均線が交差した後に,価格が短期平均線に触れたときにのみポジションを開く.最後に,ユーザーはEMAの代わりに単純な移動平均線 ((MA) を使用することも選択できます.
戦略原則
- 20日と55日のEMA (またはMA) を計算する.
- 短期EMAが長期EMAに突入するかどうかを判断する.もしそうなら,readyToEnterの変数を trueに設定し,準備ができていることを示す.
- readyToEnter が true で,価格が短期 EMA に触れた場合,購入を実行し,readyToEnter を false に再設定します.
- 短期EMAが長期EMAを突破した場合,平仓する.
- ポジションの大きさは,レバレッジのパラメータによって設定されます.
- ユーザが設定した反測範囲内でのみポリシーを実行する.
戦略的優位性
- 平均線交差は,ほとんどの市場に対応する,シンプルで使いやすいトレンド判断方法である.
- 利回り取引を導入することで,収益を拡大できます.
- 条件の制限を増やして,偽信号のリスクを低減する.
- EMAとMAの両方の均線オプションが提供され,異なるユーザーの好みに適合する.
- コード構造は明確で,理解し,修正しやすい.
戦略リスク
- リーバード取引はリスクを増大させ,誤った判断で大きな損失を招く可能性があります.
- 平均線交差は遅滞性があり,最高の入場時間を逃す可能性があります.
- 市場が揺れ動いた場合,取引が頻繁になり,手数料が高くなる可能性があります.
戦略最適化の方向性
- 平均線周期を最適化して,現在の市場に最も適したパラメータを見つけることができます.
- RSI,MACDなどの他の指標を導入して,総合的な判断傾向を導入し,勝利率を上げることができる.
- ストップ・ロースとストップ・ストップを設定し,単一取引のリスクをコントロールできます.
- 市場変動率の動向に応じてレバレッジの大きさを調整し,変動時にレバレッジを大きくし,変動時にレバレッジを小さくすることができます.
- 機械学習アルゴリズムを導入し,自作的に最適化パラメータを導入することができる.
要約する
この戦略は,均線交差とレバレッジ取引の組み合わせにより,市場動向を把握しながら,収益を拡大する.しかし,レバレッジも高いリスクをもたらし,慎重に使用する必要があります.さらに,この戦略には,より多くの指標,動的調整パラメータなどの導入によって戦略のパフォーマンスを向上させるための最適化余地があります.全体的に,この戦略は,高い利益を追求しながら,高いリスクを担うことができるトレーダーに適しています.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA Crossover Strategy with Leverage, Conditional Entry, and MA Option", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Inputs for backtesting period
startDate = input(defval=timestamp("2023-01-01"), title="Start Date")
endDate = input(defval=timestamp("2024-04-028"), title="End Date")
// Input for leverage multiplier
leverage = input.float(3.0, title="Leverage Multiplier", minval=1.0, maxval=10.0, step=0.1)
// Input for choosing between EMA and MA
useEMA = input.bool(true, title="Use EMA (true) or MA (false)?")
// Input source and lengths for MAs
src = close
ema1_length = input.int(20, title='EMA/MA-1 Length')
ema2_length = input.int(55, title='EMA/MA-2 Length')
// Calculate the MAs based on user selection
pema1 = useEMA ? ta.ema(src, ema1_length) : ta.sma(src, ema1_length)
pema2 = useEMA ? ta.ema(src, ema2_length) : ta.sma(src, ema2_length)
// Tracking the crossover condition for strategy entry
crossedAbove = ta.crossover(pema1, pema2)
// Define a variable to track if a valid entry condition has been met
var bool readyToEnter = false
// Check for MA crossover and update readyToEnter
if (crossedAbove)
readyToEnter := true
// Entry condition: Enter when price touches MA-1 after the crossover // and (low <= pema1 and high >= pema1)
entryCondition = readyToEnter
// Reset readyToEnter after entry
if (entryCondition)
readyToEnter := false
// Exit condition: Price crosses under MA-1
exitCondition = ta.crossunder(pema1, pema2)
// Check if the current bar's time is within the specified period
inBacktestPeriod = true
// Execute trade logic only within the specified date range and apply leverage to position sizing
if (inBacktestPeriod)
if (entryCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=strategy.equity * leverage / close)
if (exitCondition)
strategy.close("Long")
// Plotting the MAs for visual reference
ema1_color = pema1 > pema2 ? color.red : color.green
ema2_color = pema1 > pema2 ? color.red : color.green
plot(pema1, color=ema1_color, style=plot.style_line, linewidth=1, title='EMA/MA-1')
plot(pema2, color=ema2_color, style=plot.style_line, linewidth=1, title='EMA/MA-2')