EMA 지표를 기반으로 한 추세 추종 전략


생성 날짜: 2023-12-27 16:31:15 마지막으로 수정됨: 2023-12-27 16:31:15
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EMA 지표를 기반으로 한 추세 추종 전략

개요

이 전략은 EMA 빠른 느린 라인 교차 방식을 채택하여 가격 추세를 추적합니다. 빠른 라인이 아래에서 느린 라인을 통과하면 더 많이하고, 빠른 라인이 위에서 아래에서 느린 라인을 통과하면 평소합니다. 이 전략은 주로 추세가 더 명백한 품종에 적용되며, 추세를 효과적으로 추적하여 초과 수익을 얻을 수 있습니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 지표는 EMA의 평균선이다. EMA의 평균선의 계산 공식은:

EMA(t)=C(t)×2/(n+1)+EMA(t-1)×(n-1)/(n+1)

t는 현재 시점이며, C는 현재 시상식 종전 가격이며, n은 변수 N의 값이다. EMA는 무게 가중 인자를 가진 이동 평균 기술 지표이다. EMA는 최신 가격에 더 높은 무게를 부여하여 최신 가격 변화에 더 빠르게 반응한다.

이 전략은 빠른 EMA 평균선과 느린 EMA 평균선을 구성하여, 빠른 선에서 느린 선을 가로질러 구매 신호를 주고, 빠른 선 아래에서 느린 선을 가로질러 판매 신호를 준다. 빠른 선을 가로질러 보면, 가격이 새로운 라운드의 상승을 시작하는 것을 나타내고, 빠른 선 아래에서 가로질러 보면, 가격이 상승하는 경향이 끝나는 것을 나타내고, 하향 회전을 시작하는 것을 나타낸다.

우위 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 전략이 명확하고, 이해하기 쉽고, 실행할 수 있습니다.
  2. 간단한 실용적인 기술 지표인 EMA를 사용하여 가격 동향을 판단하여 주요 동향 기회를 놓치지 않도록하십시오.
  3. 전략 파라미터가 적고, 주로 빠른 느린 EMA 평균선에 의존하여 최적화를 조정할 수 있다.
  4. 구매 후 상승 추세를 추적하여 적시에 수익을 올릴 수 있습니다.
  5. 이 경우, 매출액이 증가하는 것을 막기 위해, 매출액이 증가하는 것을 막기 위해, 매출액이 증가하는 것을 막기 위해, 매출액이 증가하는 것을 막기 위해, 매출액이 증가하는 것을 막기 위해,
  6. 이 자료는 충분한데, 신뢰도가 높습니다.

위험 분석

이 전략의 주요 위험은 다음과 같습니다.

  1. EMA 평균선에서 잘못된 신호가 나올 확률이 높고, 손실을 초래할 수 있습니다.
  2. 거래가 흔들릴 때, EMA 평행선은 서로 쉽게 횡단하여, 자주 거래 신호를 발생시킨다.
  3. 급격한 사건으로 인해 단절의 방향이 급격히 바뀌고, 제때에 피해를 막을 수 없습니다.
  4. PARAMETERS 최적화 공간은 제한되어 있으며 실제 성능은 피드백 결과보다 약할 수 있다.

위와 같은 위험을 줄이기 위해 다음과 같은 최적화 조치를 취할 수 있습니다.

  1. 다른 지표들과 함께 필터링을 통해 가짜 신호를 방지합니다.
  2. 이 경우, 신호의 빈도를 줄이기 위해 매개 변수를 조정합니다.
  3. 단독 손실을 통제하기 위한 손실을 막는 전략을 강화하고,
  4. 다양한 시간 주기 변수를 테스트하여 최적의 변수를 찾습니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.

  1. 다중 시간 주기의 합성 지표. 예를 들어 주선이나 달선과 함께 큰 경향 방향을 판단한다.
  2. 필터 조건을 추가하여 가짜 돌파구를 피하십시오. 예를 들어, 거래량, 브린 띠 등;
  3. 동적으로 변수를 조정한다. 변수는 실제 상황에 따라 실시간으로 변경된다.
  4. 다른 지표와 결합하여 모델을 구축한다. 예를 들어, 격자, 회귀 등 알고리즘 모델이다.

요약하다

이 전략은 전반적으로 비교적 간단한 실용적인 트렌드 추적 전략이다. 이 전략은 EMA 평균선을 사용하여 가격 트렌드를 판단하고, 동작 논리는 명확하고, 구현하기 쉽다. 장점은 변수 조정이 간단하며, 트렌드를 효과적으로 추적할 수 있다는 것이다. 단점은 가짜 신호를 발산하기 쉽다는 것이다. 실제 성능은 재측정보다 약할 수 있다. 다음 단계는 필터 조건, 동적 변수 모델, 구성 등의 측면에서 최적화하여 전략을 더 안정적이고 신뢰할 수 있게 한다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2022-12-20 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("EMA交叉策略by GPT",
     format = format.inherit,
     overlay = true,
     default_qty_type= strategy.percent_of_equity,
     default_qty_value = 100,
     currency = currency.USD,
     initial_capital = 1000000)


// 定義回測交易開始和結束時間的變數
start_time = input(title="開始時間", type=input.time, defval=timestamp("01 Jan 2020 00:00 +0000"))
end_time = input(title="結束時間", type=input.time, defval=timestamp("31 Dec 2050 23:59 +0000"))


// 判斷是否在回測交易時間範圍內
in_range = true


// Define input variables
fast_length = input(title="Fast EMA Length", type=input.integer, defval=5)
slow_length = input(title="Slow EMA Length", type=input.integer, defval=20)


// Define EMAs
fast_ema = ema(close, fast_length)
slow_ema = ema(close, slow_length)


// Define buy and sell signals
buy_signal = crossover(fast_ema, slow_ema)
sell_signal = crossunder(fast_ema, slow_ema)


// Buy signal
if in_range and buy_signal
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when=in_range)
   
// Sell signal
if in_range and sell_signal
    strategy.close("Buy", when=sell_signal)