이중 EMA 크로스오버에 기반한 양적 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-11-21 11:41:40
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전반적인 설명

이 전략은 시장 추세를 결정하기 위해 서로 다른 기간의 EMA 라인 사이의 교차를 계산하여 거래 신호를 생성합니다. 짧은 기간 EMA가 더 긴 기간 EMA를 넘어서면 상승 추세를 나타내고, 짧은 기간 EMA가 더 긴 기간 EMA를 넘어서면 하락 추세를 나타낼 때 긴 포지션을 열고, 짧은 기간 EMA가 더 긴 기간 EMA를 넘어서면 포지션을 닫습니다.

원칙

이 전략은 주로 이중 EMA 라인의 황금 십자가와 죽음의 십자가 이론을 적용합니다. 이중 EMA 라인은 긴 EMA와 짧은 EMA로 구성됩니다. 짧은 EMA 매개 변수는 10 일, 긴 EMA 매개 변수는 21 일로 설정됩니다.

짧은 EMA가 긴 EMA를 넘을 때 구매 신호가 생성됩니다. 짧은 EMA가 긴 EMA를 넘을 때 판매 신호가 생성됩니다. 전략은 또한 성장률의 문턱을 설정하여 성장이 긍정적 인 문턱을 초과 할 때만 긴 포지션을 열고 감소가 부정적인 문턱을 초과 할 때만 포지션을 닫습니다.

구체적으로, 구매 조건은 짧은 EMA가 긴 EMA보다 높고 주식 성장률이 긍정적 인 임계치를 초과 할 때입니다. 닫은 포지션 조건은 짧은 EMA가 긴 EMA보다 낮고 주식 성장률이 부정적인 임계치를 넘을 때입니다.

장점

단순성과 신뢰성을 위해 이중 EMA 라인의 황금 십자가와 죽음의 십자가 이론을 활용합니다.
성장률의 문턱을 추가하여 성장률이 약할 때 잘못된 거래를 피합니다.
최대 손실 비율을 엄격히 제어 할 수 있습니다.
EMA 기간 매개 변수는 다른 주기에 대해 유연하게 조정할 수 있습니다.

위험 분석

EMA 라인은 후진 효과, 아마도 가격 반전 포인트가 빠진 경우
노선 교차선에는 약간의 지연이 있으며, 아마도 가장 좋은 입구 지점이 부족할 수 있습니다.
매개 변수 최적화에 의존하고, 부적절한 설정은 오버 트레이딩 또는 불충분한 신호를 유발할 수 있습니다.

최적화 방향

신호 정확성을 향상시키기 위해 MACD, KD 등과 같은 다른 지표와 결합
수익을 극대화하기 위해 후속 스톱 손실과 같은 스톱 손실 전략을 추가하십시오.
다양한 제품에서 최적의 설정을 위해 EMA 기간 매개 변수를 최적화
동적 매개 변수 조정 및 최적화를 위해 실시간 데이터 및 기계 학습 방법을 통합

요약

전체 전략은 비교적 간단하고 신뢰할 수 있으며, 가격 추세를 결정하고 거래 신호를 생성하기 위해 성장률 임계치를 설정하기 위해 이중 EMA 크로스오버를 사용합니다. 단일 라인 크로스오버와 비교하면 일부 잘못된 신호를 필터링 할 수 있습니다. 그러나 EMA 라인 자체는 지체 문제가 있습니다. 다른 지표 또는 동적 매개 변수 조정을 결합하면 전략 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title="ema(ema10-21)", overlay=true, pyramiding = 0, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, initial_capital = 15000, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.2)

useTimeLimit    = input(defval = false, title = "Use Start Time Limiter?")
startYear       = input(defval = 2016, title = "Start From Year",  minval = 0, step = 1)
startMonth      = input(defval = 05, title = "Start From Month",  minval = 0,step = 1)
startDay        = input(defval = 01, title = "Start From Day",  minval = 0,step = 1)
startHour       = input(defval = 00, title = "Start From Hour",  minval = 0,step = 1)
startMinute     = input(defval = 00, title = "Start From Minute",  minval = 0,step = 1)

startTimeOk() => true

lenght0 = input(10)
lenght1 = input(21)

source = close

EmaShort = ema(ema(source, lenght0), lenght0)
EmaLong = ema(ema(source, lenght1),lenght1)
plot(EmaShort, color=red)
plot(EmaLong, color=purple)

growth = ((EmaShort-EmaLong)*100)/((EmaShort+EmaLong)/2)
thresholdUp = input(defval=0.05, title="Threshold Up", type=float, step=0.01)
thresholdDown = input(defval=-0.165, title="Threshold Down", type=float, step=0.001)

if( startTimeOk() )
    buy_condition = EmaShort > EmaLong and growth > thresholdUp
    buy_exit_condition = EmaShort < EmaLong and growth < thresholdDown
    strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", when=buy_condition)
    strategy.close(id='buy', when=buy_exit_condition)

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