ChaoZhang
개요
궤도 추적 지수 이동 평균 전략은 트렌드 기반의 정량 거래 전략으로, 암호화폐 시장의 잠재적인 입시 및 출구 신호를 식별하기 위해 다양한 주기의 지수 이동 평균 (EMA) 을 사용합니다. 다른 EMA 간의 교차 상황을 추적함으로써, 재시장 입시 기회와 트렌드 입시 기회를 발견하여 잠재적인 수익을 극대화하면서 위험을 제어 할 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략은 4개의 다른 주기적인 EMA를 사용한다. 각각 8주기, 12주기, 24주기, 72주기 EMA이다. 그것들은 차트에 트렌드 방향을 나타내는 역할을 한다.
시내 진입 신호두 가지 종류가 있습니다.
- 상환시장 진입: 종식 가격이 12일선, 24일선 및 72일선을 뚫을 때 상환시장 진입 신호를 구성한다.
- 트렌드 입시: 종식 가격이 72 일선을 뚫고 8 일선이 12 일선과 24 일선을 뚫을 때, 트렌드 입시 신호를 구성한다.
출구 신호3가지가 있습니다.
- 고정 수익: 수익의 퇴출점으로 100점처럼 고정된 값을 설정한다.
- 슬라이드 포인트 스톱 로즈: 고정된 슬라이드 포인트 값, 예를 들어 50점을 스톱 로즈 라인으로 설정한다.
- 24일선 아래 12일선을 통과했을 때, 트렌드가 전환되었다고 판단하여 탈퇴를 선택한다.
우위 분석
이 전략의 가장 큰 장점은 재조정과 트렌드의 두 가지 기회를 동시에 잡을 수 있다는 것입니다. 빠른 선과 느린 선의 조합을 사용하여 단기 변동에 의해 오해되는 판단을 피하십시오. EMA는 또한 장기적인 추세를 포착하여 가격의 비정상적인 변동의 소음을 효과적으로 제거 할 수 있습니다.
- 시장의 변화를 빠르게 파악할 수 있는 강력한 추적 능력
- 트렌드 방향에 대한 높은 정확도
- 유연성, 트렌드 및 리커치에서 입시할 수 있다
- 위험 통제, 손실 차단 전략
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 핵심 매개 변수 설정 위험. EMA 주기와 같은 핵심 매개 변수가 적절하지 않으면 전략 성능에 영향을 미칩니다.
- 다공이 전환은 위험을 판단한다. EMA 교차는 트렌드 전환 지점을 완전히 판단하기에 충분하지 않으며, 잘못된 판단이 발생할 수 있다.
- 너무 급진적이면 너무 탈퇴할 수 있다.
위와 같은 위험에는 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.
- 적절한 주기 EMA 조합을 선택하고, 파라미터를 최적화한다.
- 다른 지표와 결합하여 공백 회전 확인
- 적당히 느슨한 중지 손실 범위, 최적화된 중지 손실 전략.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 몇 가지 측면에서 최적화 할 수 있습니다.
- 다른 지표의 필터링 신호를 추가하여 전략의 정확성을 향상시킵니다. MACD, 브린 띠 등.
- 변동이 증가하는 것을 고려하여 동적으로 스톱 손실을 조정하십시오.
- 다양한 통화 쌍과 주기 데이터를 테스트하여 최적의 전략 구성을 찾습니다.
- 특정 거래자의 위험 선호에 따라 수익 목표와 중지 손실 범위를 조정하십시오.
요약하다
이 궤도 추적 EMA 전략은 전체적으로 트렌드 추적 전략이다. 이는 추적과 회정을 동시에 고려하며, EMA 교차를 통해 시장 진출 시기를 결정한다. 구성성이 강하고, 사용하기 쉽고, 효과적으로 위험을 제어한다. 매개 변수를 최적화하고 단계적으로 개선하면 성능도 크게 향상시킬 수 있으며, 추천할 만하다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © moondevonyt
//@version=5
strategy("Cornoflower Trend Following Crypto", overlay=true)
// Input Settings
lenEma8 = input(8, title="Length of 8 EMA")
lenEma12 = input(12, title="Length of 12 EMA")
lenEma24 = input(24, title="Length of 24 EMA")
lenEma72 = input(72, title="Length of 72 EMA")
// Calculate the EMAs
ema8 = ta.ema(close, lenEma8)
ema12 = ta.ema(close, lenEma12)
ema24 = ta.ema(close, lenEma24)
ema72 = ta.ema(close, lenEma72)
// Entry Conditions
pullbackEntry = ta.crossover(close, ema12) and ta.crossover(close, ema24) and ta.crossover(close, ema72)
initialEntry = ta.crossover(close, ema72) and ta.crossover(ema8, ema12) and ta.crossover(ema8, ema24)
// Exit Conditions
profitTarget = 100 // Example target in pips, adjust according to your preference
trailingStop = 50 // Example trailing stop value in pips, adjust according to your preference
exitCondition = ta.crossunder(ema12, ema24)
// Execute Strategy
if pullbackEntry
strategy.entry("Pullback Entry", strategy.long)
if initialEntry
strategy.entry("Initial Entry", strategy.long)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Profit Target", "Pullback Entry", limit=close + (profitTarget * syminfo.mintick))
strategy.exit("Trailing Stop", "Pullback Entry", stop=close - (trailingStop * syminfo.mintick), trail_points=trailingStop)
strategy.exit("Exit Condition", "Initial Entry", stop=close, when=exitCondition)
// Plot EMAs
plot(ema8, color=color.yellow, title="8 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(ema12, color=color.purple, title="12 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(ema24, color=color.blue, title="24 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(ema72, color=color.rgb(235, 255, 59), title="72 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)