ChaoZhang
개요
이 전략은 여러 다른 주기의 EMA 지표를 구성하고 그 차이를 계산하여 그린미 지표를 형성하여 가격 동향을 판단하고 거래 신호를 발송합니다. 이 전략은 단기 트렌드 추적에 적용되며 가격 변화 동향을 효과적으로 포착 할 수 있습니다.
전략 원칙
이 전략은 먼저 6개의 단기 EMA 지표와 6개의 장기 EMA 지표를 구성한다. 단기 EMA는 3일선, 5일선, 8일선, 10일선, 12일선, 15일선 등이 있다. 장기 EMA는 30일선, 35일선, 40일선, 45일선, 50일선, 60일선 등이 있다.
그 다음에는 단기 EMA의 합 ((g) 과 장기 EMA의 합 ((mae) 을 계산한다. 긴 단기 EMA의 차이 ((gmae = mae - g) 를 통해 그린미스 격차 지표를 형성한다. 이 격차 지표는 가격 경향을 판단한다.
격차값 위 0축을 통과할 때, 단기 평균선 상승 속도가 장기 평균선보다 빠르다는 것을 나타내며, 다목적 신호로, 더 많이 한다. 격차값 아래 0축을 통과할 때, 단기 평균선 감소 속도가 장기 평균선보다 빠르다는 것을 나타내며, 공백 신호로, 공백한다.
전략적 이점
- 이중 EMA 평평선 전략을 사용하여 단기 트렌드를 효과적으로 추적할 수 있습니다.
- 다중 EMA를 구성하여 가짜 돌파를 방지하고 신호 정확도를 향상시킵니다.
- 차등 지표 직관적 판단 장기 단기 경향 관계
- 간단한 매개 변수 설정, 리드 디스크 조작
전략적 위험
- 단기주기 운용, 손실 위험이 있다
- 다중 그룹 EMA 변수 설정은 테스트 최적화가 필요합니다.
- 단선 운영에만 적합하며, 지속적인 장선에는 적합하지 않습니다.
전략 최적화
- 테스트 EMA 변수를 최적화하고 거래 효율성을 향상시킵니다.
- 단편적 손실을 통제하기 위한 전략
- 다른 지표와 함께 입력 신호를 필터링
- 자금 관리를 최적화하고 지위 관리를 조정합니다.
요약하다
이 전략은 그린미스 격차 지표를 구성하여 단기 가격 추세 변화를 포착하는 단선 추적 전략에 속한다. 장점은 반응 민감하며, 고주파 거래에 적합하다. 단점은 시장 변수에 민감하며, 손실 위험이 높다. 전체적으로 이 전략은 우수한 성과를 내고 실제에서 테스트하고 적용할 가치가 있다.
전략 소스 코드
/*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)