ChaoZhang
개요
이 전략은 이동 평균의 골드 포크를 사용하여 트렌드를 판단하여 잠재적인 구매 및 판매 기회를 발견합니다. 그것은 동시에 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균을 사용하여 거래 신호를 생성합니다.
전략 원칙
이 전략은 두 개의 다른 기간의 이동 평균을 사용합니다. 첫 번째 이동 평균은 짧은 기간으로 설정되어 20 일 동안 가격의 단기 경향을 포착합니다. 두 번째 이동 평균은 더 긴 기간으로 설정되어 120 일 동안 가격의 장기 경향을 측정합니다.
빠른 이동 평균이 낮은 방향에서 느린 이동 평균을 통과하면 금 포크 신호로 간주되며, 단기 트렌드를 상향으로 표시하며, 구매할 수 있습니다. 빠른 이동 평균이 낮은 방향에서 느린 이동 평균을 통과하면 죽은 포크 신호로 간주되어 단기 트렌드를 상향으로 표시하며, 판매 할 수 있습니다.
이 전략은 ta.crossover와 ta.crossunder를 사용하여 이동 평균의 교차 상황을 판단하고, 교차가 발생하면 그에 따른 구매 또는 판매 신호를 유발합니다.
우위 분석
이 전략의 가장 큰 장점은 간단하고 사용하기 쉽다는 것입니다. 이동 평균은 가장 일반적으로 사용되는 기술적 분석 도구 중 하나입니다. 전략의 원리는 쉽게 이해할 수 있으며, 비전문가가 빠르게 습득 할 수 있습니다. 동시에, 이동 평균은 시장 소음을 효과적으로 필터링하고 트렌드 방향을 식별 할 수 있습니다.
다른 복잡한 지표에 비해 이동 평균은 전략을 세우는 데 어려움이 없습니다. 이동 평균의 주기 변수를 최적화하면 안정적인 전략 시스템을 구축 할 수 있습니다.
또한, 이동 평균 전략은 유연합니다. 거래의 종류와 시간 주기에 따라 다른 매개 변수를 설정할 수 있으며, 장기 또는 단기간에 사용할 수 있습니다.
위험 분석
이 전략의 가장 큰 위험은 빈번한 잘못된 신호의 발생이다. 시장의 추세가 반복적으로 변할 때, 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균은 서로 교차하여 많은 불필요한 거래 신호를 발생시킨다. 이 때, 이동 평균 주기를 적절히 조정하여 약간의 소음을 필터링한다.
또 다른 잠재적인 위험은 이동 평균이 지연성이 있다는 것이다. 새로운 추세가 발생했을 때 이동 평균이 반영되기까지 일정 시간이 걸리며, 이 시간 차이는 어느 정도의 슬라이드 포인트 손실을 초래할 수 있다.
또한, 이 전략은 주요 이익/이익 경로 뉴스와 같은 갑작스러운 사건의 영향을 고려하지 않습니다. 이러한 사건은 이동 평균의 유효성을 깨뜨릴 수 있으며, 위험을 제어하기 위해 손실을 설정해야합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더욱 개선될 수 있습니다.
거래량과 같은 필터링 조건을 추가하여 위기 상황에서 잘못된 신호를 피하십시오.
적응형 이동 평균을 사용하여 이동 평균의 주기가 변동률에 따라 동적으로 조정되어 시장 변화에 더 빨리 적응합니다.
MACD, Stochastic 등과 같은 다른 지표와 결합하여 이동 평균 신호를 확인하는 더 많은 요소를 사용합니다.
가격 통로를 구축하여 통로를 뚫을 때만 거래 신호를 고려하여 불필요한 반복 거래를 피하십시오.
전략의 안정성을 높이기 위해 스톱로스 스톱 조건을 설정한다.
요약하다
요약하자면, 이동 평균 가로지르는 전략은 빠른 속도와 느린 이동 평균의 교차를 사용하여 거래 신호를 형성합니다. 그것은 간단하고 사용하기 쉽고, 트렌드 방향을 식별 할 수 있지만, 잘못된 신호와 지연 문제를 일으킬 위험이 있습니다. 최적화 매개 변수를 설정하고, 필터 조건을 추가하고, 다른 지표와 조합하여 전략의 실용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 전체적으로, 이동 평균 전략은 매우 실용적인 트렌드 추적 전략이며, 거래자의 연구와 응용에 가치가 있습니다.
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// © brandlabng
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strategy('HG|E30m', overlay=true)
src = input(close, title='Source')
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type2 = input.string('EMA', '2nd MA Type', options=['EMA'])
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plot(series=price1, style=plot.style_line, title='1st MA', color=color.new(#219ff3, 0), linewidth=2)
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longCondition = ta.crossover(price1, price2)
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