가른 미 분석 지표에 기초한 단기 트렌드 추적 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-03 16:10:08
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전반적인 설명

이 전략은 다양한 주기로 여러 EMA 지표를 구성하고 가격 추세를 판단하고 거래 신호를 생성하기 위해 Gann Me 지표를 형성하기 위해 그 차이를 계산합니다. 단기 트렌드 추적에 적합하며 가격 변화 추세를 효과적으로 파악 할 수 있습니다.

원칙

이 전략은 먼저 6개의 단기 EMA 지표와 6개의 장기 EMA 지표를 구성한다. 단기 EMA는 3일, 5일, 8일, 10일, 12일 및 15일 라인을 포함한다. 장기 EMA는 30일, 35일, 40일, 45일, 50일 및 60일 라인을 포함한다.

그 다음 짧은 주기의 EMA (g) 와 긴 주기의 EMA (mae) 의 합을 계산합니다. 긴 주기와 짧은 주기의 EMA (gmae = mae - g) 사이의 차이는 Gann Me 차이 지표를 형성합니다. 이 차이 지표는 가격 추세를 판단 할 수 있습니다.

이 차이는 0축을 넘으면 단기 이동 평균이 장기보다 더 빨리 상승한다는 것을 의미합니다. 이는 긴 시장을 타기 위한 상승 신호입니다. 이 차이는 0축을 넘으면 단기 이동 평균이 장기보다 더 빨리 떨어지는 것을 의미합니다. 이는 단기 이동 평균이 짧은 시장을 타기 위한 하락 신호입니다.

장점

이중 EMA 라인 전략을 사용하면 단기 동향을 효과적으로 추적 할 수 있습니다.
다중 EMA를 구축하면 잘못된 돌파구를 피하고 신호 정확도를 향상시킵니다.
차이 지표는 직관적으로 장기 및 단기 트렌드를 판단합니다.
간단한 매개 변수 설정, 라이브 거래에 편리합니다

위험성

단기 거래는 특정 스톱 로스 리스크가 있습니다.
다중 EMA 매개 변수 설정 테스트 및 최적화 필요
단기 운용에만 적합하며, 장기 운용에 적합하지 않습니다.

최적화

거래 효율성을 높이기 위해 EMA 매개 변수를 테스트하고 최적화합니다.
단일 손실을 통제하기 위해 스톱 로스 전략을 강화하십시오.
입력 신호를 필터링하기 위해 다른 표시기와 결합
자본 관리 최적화, 위치 관리 조정

요약

이 전략은 Gann Me 차이 지표를 구축하여 단기 가격 트렌드 변화를 포착합니다. 단기 추적 전략에 속합니다. 장점은 민감한 반응과 고주파 거래에 적합합니다. 단점은 시장 변수에 민감하고 더 높은 스톱 로스 위험입니다. 전반적으로 전략은 잘 수행되며 실제 거래에서 테스트하고 적용할 가치가 있습니다.

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="GMAE Original (By Kevin Manrrique)", overlay=false)
/// This indicator was built and scripted by Kevin Manrrique. Please leave this copyright to the script at all times, if rebuilt please add your name onto the script.
/// If you have any questions, please message me directly. Thank you.
/// Sincerely,
///
/// Kevin Manrrique

            ///ONE///
len = input(3, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
out = ema(src, len)
//plot(out, title="EMA", color=blue)

len2 = input(5, minval=1, title="Length")
src2 = input(close, title="Source")
out2 = ema(src2, len2)
//plot(out2, title="EMA", color=blue)

len3 = input(8, minval=1, title="Length")
src3 = input(close, title="Source")
out3 = ema(src3, len3)
//plot(out3, title="EMA", color=blue)

len4 = input(10, minval=1, title="Length")
src4 = input(close, title="Source")
out4 = ema(src4, len4)
//plot(out4, title="EMA", color=blue)

len5 = input(12, minval=1, title="Length")
src5 = input(close, title="Source")
out5 = ema(src5, len5)
//plot(out5, title="EMA", color=blue)

len6 = input(15, minval=1, title="Length")
src6 = input(close, title="Source")
out6 = ema(src6, len6)
//plot(out6, title="EMA", color=blue)
        ///TWO///
len7 = input(30, minval=1, title="Length")
src7 = input(close, title="Source")
out7 = ema(src7, len7)
//plot(out7, title="EMA", color=red)

len8 = input(35, minval=1, title="Length")
src8 = input(close, title="Source")
out8 = ema(src8, len8)
//plot(out8, title="EMA", color=red)

len9 = input(40, minval=1, title="Length")
src9 = input(close, title="Source")
out9 = ema(src9, len9)
//plot(out9, title="EMA", color=red)

len10 = input(45, minval=1, title="Length")
src10 = input(close, title="Source")
out10 = ema(src10, len10)
//plot(out10, title="EMA", color=red)

len11 = input(50, minval=1, title="Length")
src11 = input(close, title="Source")
out11 = ema(src11, len11)
//plot(out11, title="EMA", color=red)

len12 = input(60, minval=1, title="Length")
src12 = input(close, title="Source")
out12 = ema(src12, len12)
//plot(out12, title="EMA", color=red)

g=out+out2+out3+out4+out5+out6
mae=out7+out8+out9+out10+out11+out12
gmae=mae-g
plot(gmae, style=columns, color=green)
baseline=0
plot(baseline, style=line, color=black)

longCondition = crossover(gmae, baseline)
if (longCondition)
    strategy.entry("long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(gmae, baseline)
if (shortCondition)
    strategy.entry("short", strategy.short)

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