EMA 크로스오버 시스템 전략

개요

이 전략은 eMA 이동 평균의 교차 원칙에 기초하여 거래 시스템을 구축하여 capturing 시장의 트렌드 배드의 자동 거래를 구현한다. 주로 빠른 eMA 선과 느린 eMA 선의 교차를 통해 구매 판매 신호를 판단한다.

전략 원칙

이 전략은 주로 두 개의 이동 평균 eMA의 교차 원칙에 기초하여 구성된다. 하나는 20 주기의 eMA 느린 라인이고, 하나는 9 주기의 eMA 빠른 라인이다. 빠른 라인이 eMA9 상에서 느린 라인 eMA20을 통과하면 구매 신호를 생성하고, 빠른 라인이 eMA9 아래에서 느린 라인 eMA20을 통과하면 판매 신호를 생성한다.

구체적으로, 이 전략은 두 에마 라인의 값을 계산하고 크기와 크기의 관계를 비교하여 라인 간 교차점을 판단한다. 에마 9가 에마 20보다 크면 골든 크로스가 발생하고, 불 변수를 불리시로 설정하면 구매 신호가 발생한다. 에마 9이 에마 20보다 작으면 데드 크로스가 발생하고, 불 변수를 베어리시로 설정하면 판매 신호가 발생한다.

동시에, 전략은 cross 함수를 사용하여 ema9와 ema20의 교차를 검출한다. 위쪽으로 교차하는 경우, 즉 ema9 위에 ema20을 뚫는 경우에도 bullish를 true로 설정한다. 아래로 교차하는 경우, 즉 ema9 아래에 ema20을 뚫는 경우에도 bearish를 true로 설정한다.

이중 판단을 통해 누락된 신호의 발생을 방지할 수 있다. 마지막으로, 부진과 하락의 값에 따라 더 많은 또는 더 적은 논리에 들어가 자동 거래 시스템을 완료한다.

우위 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

1. EMA 교차 원리를 사용하여 시장의 트렌드 전환점을 효과적으로 판단하고 트렌드를 포착 할 수 있습니다.

2. 빠른 EMA 라인 조합으로 트렌드를 평형하고 변이를 잡을 수 있습니다.

3. 이 기법은 매우 간단하고 이해하기 쉽습니다.

4. 추가된 크로스 검출 로직으로 표가 누락되는 것을 방지할 수 있습니다.

5. 자동 거래 시스템, 인적 개입이 필요없고, 더 나은 회귀 효과

6. 사용자 정의 가능한 EMA 주기 파라미터, 최적화 전략

위험 분석

이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.

1. EMA 교차는 트렌드를 판단하는 데 때로 효과적이지만 전환점을 놓칠 수 있습니다.

2. 휘프사우 효과, 단기 조정으로 잘못된 신호가 발생할 수 있다

3. 고정된 EMA 주기는 시장의 변화에 적응할 수 없습니다.

4. 트렌드의 강도를 판단할 수 없고, 흔들림 속에 갇혀 있을 수도 있다.

5. 손해배상 조치 없이 손실이 확대될 수 있습니다.

6. 자동 거래 시스템이 재조합 문제를 발견하고 실 디스크 효과에 의구심이 있습니다.

위험 대응은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다:

1. 다른 지표와 함께 추세를 확인하고, 휘파람을 피하십시오.

2. 손해배상 제도에 가입하여 큰 손실을 피하십시오.

3. 매개 변수 최적화를 추가하여 EMA 주기적 동적 조정

4. 트렌드 강도 판단에 참여하고, 변동성 거래를 피하십시오.

5. 복합화 조합을 통해 안정성을 높인다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.

1. 동적 EMA 주기이제 고정된 20주기 및 9주기를 사용하여, 적응 메커니즘을 도입하여, EMA 주기의 역동성을 변화시키고, 시장의 추세 변화를 더 잘 추적할 수 있다.

2. 다중 시간 프레임 검증: 이제 EMA 교차를 하나의 시간 프레임에서만 관찰할 수 있고, 여러 개의 다른 주기 조합을 도입하여 검증할 수 있으며, 오차를 방지한다.

3. 다른 지표와 함께: MACD, KD 등의 다른 지표가 도입될 수 있으며, EMA 교차 신호를 필터링하여 정확도를 높일 수 있다.

4. 손해 방지 전략현재는 단위 손실을 제어하기 위해 이동식 또는 고정식 스톱포인트를 설정할 수 있습니다.

5. 변수 최적화: EMA 주기 변수를 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾을 수 있다. 또한 점진적 최적화를 통해 변수가 동적으로 조정될 수 있다.

6. 복합 조합: 여러 개의 하위 전략 조합을 사용하여, 다른 파라미터 설정을 사용하여 복합적인 전략을 형성하여 안정성을 향상시킬 수 있다.

7. 기계 학습: 신경망과 같은 기계 학습 기술을 사용하여 교차 신호를 훈련하고 식별하여 지능형 EMA 교차 전략을 구현한다.

요약하다

이 전략은 고전적인 EMA 교차 원칙에 기초하여 자동 거래 시스템을 구축한다. 전체적인 아이디어는 간단하고 명확하며 구현하기 쉽다. 그러나 사용 효과의 불안정성도 존재한다. 동적으로 조정 파라미터를 도입하여, 다중 지표 조합, 손해 방지 방법, 복합 조합 등의 방법으로 최적화하면 전략의 안정성과 실장 성능을 크게 향상시킬 수 있다.