이중 이동 평균 크로스오버 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-02 17:04:55
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이 부분의 본문은 이중 이동평평선을 사용하는 트렌드를 따르는 전략에 대한 상세한 분석입니다.

전반적인 설명

이중 이동 평균 크로스오버 전략은 가장 인기있는 거래 전략 중 하나입니다. 그것은 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균의 크로스오버를 구매 및 판매 신호로 활용합니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 높을 때 구매 신호를 생성합니다. 빠른 MA가 느린 MA보다 낮을 때 판매 신호를 생성합니다. 이 전략은 전통적인 트렌드 다음 전략의 범주에 속합니다.

전략 논리

이 전략은 길이 10과 13의 간단한 이동 평균을 사용합니다. 10주기 SMA가 13주기 SMA를 넘을 때 구매 신호가 생성됩니다. 10주기 SMA가 13주기 SMA를 넘을 때 판매 신호가 생성됩니다.

현재 단위 포지션을 보유하고 있는 동안 긴 조건이 충족되면, 단위 포지션은 먼저 단위 포지션에 들어가기 전에 닫을 것입니다. 마찬가지로, 현재 단위 포지션을 보유하고 있는 동안 단위 조건이 충족되면, 단위 포지션은 먼저 단위 포지션에 들어가기 전에 닫을 것입니다.

또한 이 전략은 스톱 로스 로직을 포함합니다. 긴 트레이드에서는 스톱 로스 가격이 입력 비율에 따라 계산됩니다. 쇼트 트레이드에도 마찬가지입니다. 가격이 스톱 로스 수준에 도달하면 현재 포지션은 종료됩니다.

이점 분석

이 전략은 추세를 포착하고 중장기 추세 움직임을 추적합니다.
이중 MA 디자인은 가짜 탈출을 효과적으로 필터링하는 데 도움이 됩니다.
스톱 로스는 개별 트레이드에서 손실을 조절하는 데 도움이 됩니다.
전략 논리는 간단하고 이해하기 쉽습니다.
MA 매개 변수는 최적화를 위해 조정할 수 있습니다.

위험 분석

트렌드를 따라가는 전략으로서, 트렌드 역전에서 잡힐 위험이 있습니다.
MA 시스템은 뒤떨어지고 전환점을 놓칠 수 있습니다.
잘못된 스톱 로스 설정으로 인해 불필요한 손실이 발생할 수 있습니다.
이중 MA 크로스오버는 잘못된 신호를 완전히 제거하지 않습니다.
이 전략은 근본적인 요소를 무시하고 기술적인 요소에만 초점을 맞추고 있습니다.

개선 방향

MA 매개 변수는 최적의 기간을 찾기 위해 최적화 할 수 있습니다.
트리플 MA 시스템은 신호의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
스톱 로스는 가격에 적응할 수 있습니다.
화면 신호에 추가 필터를 추가 할 수 있습니다.
손실을 줄이기 위해 돈 관리도 개선할 수 있습니다.

결론

이중 이동 평균 크로스오버 (Dual Moving Average Crossover) 는 트렌드를 따르는 간단하고 실용적인 전략이다. 중장기 트렌드를 효과적으로 파악하고 안정적인 초과 수익을 창출할 수 있다. 그러나 트렌드 반전 시 속박을 당할 위험이 있다. 이 전략은 매개 변수 최적화, 더 나은 신호 필터링 및 향상된 리스크 관리로 개선될 수 있다. 전반적으로, 초보 트레이더에게는 이상적인 시작 전략이다.

/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 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/
// © chiragchopra91
//@version=4

strategy(title='Chirag Strategy SMA', shorttitle='CHIRAGSMA', overlay=true)

longCondition = crossover(sma(close, 10), sma(close, 13))
shortCondition = crossover(sma(close, 13), sma(close, 10))

// Set stop loss level with input options
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

if longCondition
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close('Short', comment="SHORT EXIT")
    strategy.entry('Long', strategy.long, comment="BUY")

if shortCondition
    if strategy.position_size > 0
        strategy.close('Long', comment="BUY EXIT")
    strategy.entry('Short', strategy.short, comment="SHORT")

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit('LONG SL', stop=longStopPrice, comment="LONG SL EXIT")

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit('SHORT SL', stop=shortStopPrice, comment="SHORT SL EXIT")

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