ChaoZhang
전략 개요
이동 평균 반발 전략은 가격이 이동 평균을 돌파하는 것을 추적하는 전략이다. 그것은 이 이동 평균 아래에서 반발하는지 여부를 검사한다. 만약 그렇다면, 다중 신호이다. 만약 이 이동 평균 상쪽 방향에서 아래로 반발한다면, 공중 신호이다.
전략 이름
Exponential Moving Average Bounce Strategy
전략 원칙
이 전략은 기하급수적인 이동 평균 (지수 이동 평균) 을 기반으로 합니다. 그것은 실시간으로 EMA 라인을 계산합니다.
- 만약 가격이 EMA선 아래로 떨어지고 다시 EMA선 위로 올라간다면 다중 신호입니다.
- 가격이 EMA 라인을 넘어서 EMA 라인 아래로 다시 내려가면 공백 신호입니다.
이런 반발은 전략의 시작 신호입니다.
전략적 강점 분석
무작정 작동하여 함정에 빠지지 않도록하십시오.
EMA 반발 전략은 가격 반전이 확인된 후에만 진입할 수 있으며, 역동작업이 잡히지 않도록 할 수 있다.
소규모 인수, 역사적으로 좋은 수익
인덱스 이동 평균을 사용함으로써 가격 데이터를 효과적으로 평형화하고 시장 소음을 필터링하여 전략의 회귀가 작고 역사적 수익이 더 좋습니다.
쉽게 이해할 수 있고, 매개 변수를 조정할 수 있습니다.
EMA 반발 전략은 이동 평균에만 의존하며, 매우 간단하고 직설적이며, 초보자도 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 EMA 주기 파라미터는 다양한 품종에 따라 유연하게 조정할 수 있습니다.
위험 분석
가짜 신호
EMA 라인 근처에는 종종 밀집된 가짜 돌파구가 존재하여 잘못된 신호를 유발할 수 있다. 이러한 잡음을 필터링하기 위해 EMA 파라미터를 조정해야 한다.
현재 진행 중이며, 전환점을 예측할 수 없습니다.
이 전략은 본질적으로 하향 조작이다. 가격 전환점을 예측할 수 없으며, 추세를 따라갈 수 있다. 이것은 주기적으로 조정을 놓칠 수 있는 가장 좋은 출입 시점이다.
스탠드 포지션은 쉽게 뚫릴 수 있습니다.
이동 평균 근처의 스톱 로드는 때때로 뚫려 손실이 확대된다. 이것은 더 유연한 스톱 방법을 사용해야 한다.
최적화 방향
다른 지표와 결합하여 필터링 신호
RSI, MACD 등과 같은 다른 지표가 추가되어 가격 반전을 확인하고 가짜 신호를 필터링 할 수 있습니다.
손해 방지 방법을 최적화
타격의 위험을 줄이기 위해 시간 상쇄, 진동 상쇄와 같은 더 유연한 상쇄 방법을 사용할 수 있습니다.
변수 최적화
EMA 주기 파라미터를 최적화하여 최적의 파라미터 조합을 찾습니다. 또한 EMA 파라미터를 동적으로 변경하여 시장 사이클을 추적 할 수 있습니다.
요약하다
이동 평균 반발 전략은 간단하고 실용적인 트렌드 추적 전략이다. 그것은 점진적으로 작동하고, 회귀는 작고, 이해하기 쉽다. 또한 약간의 잘못된 신호 위험과 중단 위험도 존재한다. 우리는 더 나은 지표 조합, 중단 방법, 파라미터 선택을 통해 이 전략을 최적화하여 안정적이고 신뢰할 수있는 양적 전략이 될 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 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/
// © tweakerID
// Simple strategy that checks for price bounces over an Exponential Moving Average. If the CLOSE of the candle bounces
// back from having it's LOW below the EMA, then it's a Bull Bounce. If the CLOSE of the candle bounces down from having it's
// high above the EMA, then it's a Bear Bounce. This logic can be reverted.
//@version=4
strategy("EMA Bounce", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
initial_capital=10000,
commission_value=0.04,
calc_on_every_tick=false,
slippage=0)
direction = input(0, title = "Strategy Direction", type=input.integer, minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
/////////////////////// STRATEGY INPUTS ////////////////////////////////////////
title1=input(true, "-----------------Strategy Inputs-------------------")
i_EMA=input(20, title="EMA Length")
/////////////////////// BACKTESTER /////////////////////////////////////////////
title2=input(true, "-----------------General Inputs-------------------")
// Backtester General Inputs
i_SL=input(true, title="Use Swing Stop Loss and Take Profit")
i_SPL=input(defval=10, title="Swing Point Loopback")
i_PercIncrement=input(defval=.2, step=.1, title="Swing Point SL Perc Increment")*0.01
i_TPRRR = input(1.2, step=.1, title="Take Profit Risk Reward Ratio")
// Bought and Sold Boolean Signal
bought = strategy.position_size > strategy.position_size[1]
or strategy.position_size < strategy.position_size[1]
// Price Action Stop and Take Profit
LL=(lowest(i_SPL))*(1-i_PercIncrement)
HH=(highest(i_SPL))*(1+i_PercIncrement)
LL_price = valuewhen(bought, LL, 0)
HH_price = valuewhen(bought, HH, 0)
entry_LL_price = strategy.position_size > 0 ? LL_price : na
entry_HH_price = strategy.position_size < 0 ? HH_price : na
tp=strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - entry_LL_price)*i_TPRRR
stp=strategy.position_avg_price - (entry_HH_price - strategy.position_avg_price)*i_TPRRR
/////////////////////// STRATEGY LOGIC /////////////////////////////////////////
EMA=ema(close, i_EMA)
LowAboveEMA=low > EMA
LowBelowEMA=low < EMA
HighAboveEMA=high > EMA
HighBelowEMA=high < EMA
BullBounce=LowAboveEMA[1] and LowBelowEMA and close > EMA //and close > open
BearBounce=HighBelowEMA[1] and HighAboveEMA and close < EMA //and close < open
plot(EMA)
BUY=BullBounce
SELL=BearBounce
//Inputs
DPR=input(false, "Allow Direct Position Reverse")
reverse=input(false, "Reverse Trades")
// Entries
if reverse
if not DPR
strategy.entry("long", strategy.long, when=SELL and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("short", strategy.short, when=BUY and strategy.position_size == 0)
else
strategy.entry("long", strategy.long, when=SELL)
strategy.entry("short", strategy.short, when=BUY)
else
if not DPR
strategy.entry("long", strategy.long, when=BUY and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("short", strategy.short, when=SELL and strategy.position_size == 0)
else
strategy.entry("long", strategy.long, when=BUY)
strategy.entry("short", strategy.short, when=SELL)
SL=entry_LL_price
SSL=entry_HH_price
TP=tp
STP=stp
strategy.exit("TP & SL", "long", limit=TP, stop=SL, when=i_SL)
strategy.exit("TP & SL", "short", limit=STP, stop=SSL, when=i_SL)
/////////////////////// PLOTS //////////////////////////////////////////////////
plot(strategy.position_size > 0 ? SL : na , title='SL', style=plot.style_cross, color=color.red)
plot(strategy.position_size < 0 ? SSL : na , title='SSL', style=plot.style_cross, color=color.red)
plot(strategy.position_size > 0 ? TP : na, title='TP', style=plot.style_cross, color=color.green)
plot(strategy.position_size < 0 ? STP : na, title='STP', style=plot.style_cross, color=color.green)
// Draw price action setup arrows
plotshape(BUY ? 1 : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar,
color=color.green, title="Bullish Setup", transp=80, size=size.auto)
plotshape(SELL ? 1 : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar,
color=color.red, title="Bearish Setup", transp=80, size=size.auto)