이 전략은 빠른 EMA와 느린 EMA의 크로스오버를 거래하여 가격 추세를 결정하고 추적합니다. 중장기 추세를 포착하는 것을 목표로합니다.
전략 논리:
빠른 EMA와 느린 EMA를 계산합니다. 일반적으로 13주기와 48주기입니다.
빠른 EMA가 느린 EMA를 넘을 때 장면을 입력합니다.
가격이 빠른 EMA 아래로 넘어가면 긴 출구.
양방향 거래에 대한 짧은 측면 규칙을 추가할 수 있는 옵션
장점:
빠른 / 느린 EMA 조합은 중간 트렌드를 효과적으로 식별합니다.
브레이크아웃 트레이딩은 트렌드 엔트리를 가능하게 합니다.
간단한 스톱 로스 메커니즘은 거래당 손실을 제어합니다.
위험성:
EMA 지연은 가장 좋은 입구점을 놓치게 합니다.
과도한
차원에서 명확한 트렌드 방향을 결정하기가 어렵습니다.
요약하면 이 전략은 트렌드 식별 및 추적을 위해 EMA를 사용합니다. 매개 변수 및 위험 통제에 대한 최적화는 광범위한 시장의 성과를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
/*backtest
start: 2022-09-05 00:00:00
end: 2023-09-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
// strategy("EMA Strategy 13 48", shorttitle = "EMA Strategy 13 48", overlay=true, pyramiding = 3,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 1000)
// === Inputs ===
// short ma
maFastSource = input(defval = close, title = "Fast MA Source")
maFastLength = input(defval = 13, title = "Fast MA Period", minval = 1)
// long ma
maSlowSource = input(defval = close, title = "Slow MA Source")
maSlowLength = input(defval = 48, title = "Slow MA Period", minval = 1)
// === Vars and Series ===
fastMA = ema(maFastSource, maFastLength)
slowMA = ema(maSlowSource, maSlowLength)
plot(fastMA, color=blue)
plot(slowMA, color=purple)
goLong() => crossover(fastMA, slowMA)
killLong() => crossunder(close, fastMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = goLong())
strategy.close("Buy", when = killLong())
// Shorting if using
goShort() => crossunder (fastMA, slowMA)
killShort() => crossover(fastMA, slowMA)
//strategy.entry("Sell", strategy.short, when = goShort())
//strategy.close("Sell", when = killShort())