
이 전략은 간단한 이동 평균의 금叉死叉을 사용하여 판단하고, 순차적으로, 시장 추세 전환의 시점을 적시에 잡는다. 단기 평균선 위에 장기 평균선을 통과할 때 더 많이 하고, 단기 평균선 아래에 장기 평균선을 통과할 때 공백을 하는 것이 전형적인 추세 추적 전략이다.
10일 간단한 이동 평균 (short SMA) 과 30일 간단한 이동 평균 (long SMA) 을 계산합니다.
짧은 SMA에서 긴 SMA를 통과하면 구매 신호가 발생합니다.
스마가 스마를 통과하면 팔기 신호가 생깁니다.
RSI가 50보다 크면 구매 신호를 생성하고 50보다 작으면 판매 신호를 생성하여 가짜 돌파구를 피합니다.
ATR을 이용하여 손해를 막고, 차단하는 모바일 추적
이 전략은 주로 두 개의 이동 평균의 교차점을 입력 타이밍으로 사용하여 트렌드 전환점을 판단한다. 단기 평균선은 가격 변화를 더 빨리 반영할 수 있고, 장기 평균선은 지원과 저항을 제공한다. 단기 평균선 위에 장기 평균선을 통과하면 가격이 상승하기 시작하면 더 많이 한다. 단기 평균선 아래에 장기 평균선을 통과하면 가격이 하락하기 시작하면 공백을 한다. 동시에 RSI 지표의 오프 휴일 돌파를 결합한다.
작동이 간단하고 학습이 쉽다.
시장 추세에 따라 시장의 전환점을 적시에 포착합니다.
양평선 교차는 고전적이고 효과적인 추세 결정 방법입니다.
합리적인 손해 차단장치, 개별 파장의 손실을 줄여
RSI 지표는 가짜 브레이크를 효과적으로 필터링하여 거래 위험을 줄입니다.
추세에 따라 움직여 수익을 올릴 수 있습니다.
이중 평행선은 잘못된 신호를 발생시키며 불필요한 손실을 초래할 수 있습니다.
양평선의 지연성, 트렌드 전환점을 적시에 잡지 못함
동향을 맹목적으로 따르는 것은 손실을 증가시킬 수 있으며, 포지션 규모를 적절히 통제해야 합니다.
은 은 은 은 은
잘못된 매개 변수 설정으로 거래 빈도가 증가하고 수익률이 낮아집니다.
적절한 파라미터 조합을 선택하여, 다른 필터링 지표를 도입하고, 포지션 크기를 적절하게 제어하는 등의 조치를 통해 위험을 줄일 수 있습니다.
이동 평균 파라미터를 최적화하여 신호 정확도를 향상시킵니다.
MACD, 브린 라인 등과 같은 다른 지표 판단을 추가하여 전략의 승률을 높여줍니다.
트렌드 판단 지표와 결합하여 불안정한 거래량을 줄일 수 있습니다.
단위 손실을 줄이고 단위 수익을 확대하기 위한 최적화된 상쇄 전략
자금 관리를 최적화하고, 상황에 따라 다른 입장을 취합니다.
트렌드와 변동에 대응하는 다양한 거래 전략을 수립합니다.
다양한 변수 조합을 테스트하여 보조 지표를 도입하여 트렌드를 판단하고 신호를 필터링하여 스톱 스톱 전략을 지속적으로 최적화하면 전략의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
이 전략은 가격 트렌드 전환점을 판단하기 위해 고전적인 이동 평균의 교차선을 사용하며, 초보자 학습에 적합하다. 그러나 주의해야 할 몇 가지 단점도 있다. 예를 들어, 잘못된 신호를 생성하기 쉽고, 트렌드 전환점을 인식하는 데 지연한다. 지속적인 테스트 및 최적화 파라미터 설정을 통해 다른 판단 지표를 도입하면 전략의 안정성과 수익성을 향상시킬 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"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Glenn234
//@version=5
strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true)
// Create indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)
// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)
// trade conditions
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 2
takeProfit = high + atr * 2
strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50)
strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 2
takeProfit = low - atr * 2
strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50)
strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// Plot SMA to chart
plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")