
이 전략은 이중 지수 이동 평균 (DEMA) 을 사용하여 가격의 변동률을 계산하고, 변동률을 다시 평형화하여 가격 변동률의 추세를 발견하고, 변동률이 상승하면 더 많이하고, 변동률이 떨어지면 더 많이합니다.
가격을 계산하는 이중 지수 이동 평균 ((DEMA), 공식은: DEMA = 2*EMA(price, N) - EMA(EMA(price, N), N)
DEMA에 대한 가격 변동률을 계산: 변동률 = (price - DEMA) / price * 100%
변동률을 다시 DEMA 평형 처리하여 변동률의 트렌드 신호를 얻습니다.
다시 평평한 후의 변동률이 어떤 수준을 넘어서면 더 많이 한다. 다시 평평한 후의 변동률이 어떤 수준을 넘어서면 공백을 한다.
특정 기간 동안만 거래할 수 있습니다.
이중 지수 이동 평균을 사용하여 가격 변화의 추세를 더 빠르게 파악할 수 있습니다.
변동률은 시장의 공백을 나타낼 수 있습니다. 변동률의 상승은 다수 우위를 나타내고, 하락은 공백 우위를 나타냅니다.
변동률에 대한 2차 평준화가 단기 잡음을 필터링하여 주요 트렌드를 포착합니다.
불필요한 슬라이드 손실을 방지하기 위해 특정 시간 동안만 거래하도록 설정할 수 있습니다.
위험을 통제할 수 있는 전략으로
DEMA는 극한의 시점에 지연되어 가장 좋은 입구를 놓칠 수 있습니다.
변동률 지표는 거짓된 돌파구가 발생할 수 있으며, 다른 지표와 함께 검증해야 합니다.
손실이 확대되는 것을 막기 위해 중지 지점을 설정해야 합니다.
거래시간이 지나면 거래 기회를 놓치게 됩니다.
거래 기간을 선택하는 것은 역사적 데이터에 대한 테스트가 필요하며, 부적절한 기간은 수익을 줄일 수 있습니다.
DEMA 파라미터를 더 작은 N값으로 최적화
RSI, MACD와 같은 다른 지표와 함께 통합 판단
역사적인 데이터와 최대 용납 가능한 손실에 따라 정지점을 결정합니다.
거래 기간을 최적화할 수 있는 선택
다양한 품종에 대해 개별적으로 테스트하는 최적의 거래 시간
다양한 DEMA 변수 조합을 테스트하여 가장 좋은 평준화 효과를 얻습니다.
다른 종류의 이동 평균을 시도해보세요. EMA, SMA 등과 같이요.
변동률 지표에 대해 여러 번 평준화하여 최적의 평준화 매개 변수를 찾습니다.
다중 인자 검증을 위한 부가적인 지표를 추가합니다.
기계학습과 같은 방법을 사용하여 자동으로 입출장 및 출장 매개 변수를 최적화합니다.
다양한 품종에 대해 각각 테스트하는 최적의 변수 조합
더 많은 스톱로즈와 탈락 전략, 엄격한 리스크 통제
이 전략은 가격의 DEMA 변동률을 계산하고 재 평형화함으로써 시장의 공백 감정의 변화 경향을 빠르게 발견할 수 있으며, 변동률이 상승할 때 더 많이 하고, 변동률이 떨어질 때 공백하고, 우세한 거래를 실현할 수 있다. 그러나 전략에는 DEMA 지연, 가짜 돌파 등의 문제가 있을 수 있다. 변수를 최적화하고, 엄격한 손실을 멈추고, 다른 지표에 보조하여 종합적인 판단을 한다. 적절하게 사용하면, 이 전략은 시장 추세 전환 기회를 잡을 수 있으며, 더 나은 투자 수익을 얻을 수 있다.
/*backtest
start: 2022-10-17 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version= 2
strategy("DEMA of DPD Strategy ",shorttitle="DPD% DEMA " ,overlay=false)
buyper =input(-2)
sellper=input(2)
demalen = input(50,title="Dema Length")
e1= ema(close,demalen)
e2=ema(e1,demalen)
demaprice = 2 * e1 - e2
price=close
demadifper = ((price-demaprice)/price)*100
OverDemaPer = input(1, title="Band for OverBought")
UnderDemaPer= input(-1,title="Band for OverSold")
band1 = hline(OverDemaPer)
band0 = hline(UnderDemaPer)
zeroline=0
fill(band1, band0, color=green, transp=90)
demalen2 = input(21,title="DEMA to Calculate dema of DPD")
demaofdpd =ema(demadifper,demalen2)
demaofdpd2 =ema(demaofdpd,demalen2)
resultstrategy = 2*demaofdpd - demaofdpd2
plot(resultstrategy,color=blue)
yearfrom = input(2018)
yearuntil =input(2019)
monthfrom =input(6)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)
if ( crossover(resultstrategy,buyper) )
strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="BUY")
else
strategy.cancel(id="BUY")
if ( crossunder(resultstrategy,sellper) )
strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SELL")
else
strategy.cancel(id="SELL")