ChaoZhang
전략 개요
이 전략의 이름은 쌍 지수 이동 평균과 삼 지수 이동 평균 교차 전략 (Dual Exponential Moving Average and Triple Exponential Moving Average Crossover Strategy). 이 전략은 쌍 지수 이동 평균 (DEMA) 과 삼 지수 이동 평균 (TEMA) 의 교차 신호를 결합하여 DEMA와 TEMA의 골드 포크스 (Gold Forks) 를 통해 진출을 판단한다.
2. 전략 원칙
이 전략은 주로 쌍 지수 이동 평균 (DEMA) 과 삼 지수 이동 평균 (TEMA) 의 교차를 기반으로 거래 신호를 생성한다.
이중 지수 이동 평균 (DEMA) 의 계산 공식은 다음과 같다.
DEMA = 2*EMA1 - EMA2
그 중, EMA1과 EMA2는 각각 N의 길이주기의 기하급수적인 이동 평균이다. DEMA는 EMA의 부드러움과 응답의 신속성을 결합한다.
삼진 이동 평균 (TEMA) 의 계산 공식은 다음과 같다.
TEMA = 3*(EMA1 - EMA2) + EMA3
그 중, EMA1, EMA2 및 EMA3는 각각 N의 길이의 기간을 가진 기하급수적인 이동 평균이다. TEMA는 세 번의 지수를 매끄럽게 통과하여 가짜 돌파구를 필터링 할 수 있습니다.
DEMA 위쪽이 TEMA를 통과할 때, 구매 신호를 생성하고, DEMA 아래쪽이 TEMA를 통과할 때, 판매 신호를 생성한다. 쌍곡선 교차의 원칙에 따라, 주기 변환을 잡을 수 있으며, 출전시간에 들어갈 수 있다.
세, 전략적 장점
- DEMA와 TEMA는 EMA 지수 이동 평균에 대한 최적화 지표로 거래 정확도를 높일 수 있다.
- DEMA 평평한 가격 변화, TEMA 필터 가짜 돌파구, 상호 보완적 합력으로 전략 승률을 높일 수 있다.
- 빠른 평균 DEMA와 느린 평균 TEMA를 결합하여 교차 신호는 더 정확하고 신뢰할 수 있다.
- 이중 곡선 교차 원리를 통해 거래 신호를 형성하여 주기 전환을 제때 판단하고, 중요한 진입점을 파악할 수 있다.
4 전략적 위험과 해결
- 시장 가격이 급격히 변동할 때, 평행선 교차가 자주 발생하여 잘못된 신호가 발생할 수 있으며, 적절한 조정이 필요합니다.
- DEMA와 TEMA의 길이 설정이 잘못되면 신호 품질에도 영향을 미치며, 파라미터 최적화가 필요하다.
- 이 전략은 기술적인 지표에 기초하여 거래 신호를 형성하고, 기본적 검증이 부족하여 실패할 수 있습니다. 다른 지표 또는 모델 보조와 결합할 수 있습니다.
다섯째, 전략적 최적화
- DEMA와 TEMA의 길이 변수를 테스트하고 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
- 다른 기술 지표 필터를 추가하여, KDJ 지표가 공백을 판단하여 효과를 높인다.
- 기계 학습 모델 예측 결과를 증가시키고, 교차 신호의 유효성을 검증하고, 잘못된 신호를 감소시킨다.
- 거래량 변화나 시장 감정 지표와 함께 진실과 거짓의 교차점을 판단한다.
VI. 결론
이 전략은 DEMA의 응답 속도와 TEMA의 파동 작용과 결합하여 쌍 지수 이동 평균과 삼 지수 이동 평균의 교차 형성 거래 신호를 통해 거래 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 단일 지표 포괄은 착각에 취약하며, 시스템 거래 시스템을 형성하기 위해 여러 가지 검증 도구의 보조가 필요합니다.
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("DEMA-TEMA Cross Strategy", shorttitle="DEMA-TEMA Cross", overlay=true)
// Input options for Double EMA (DEMA)
dema_length = input.int(10, title="DEMA Length", minval=1)
dema_src = input(close, title="DEMA Source")
// Calculate Double EMA (DEMA)
dema_e1 = ta.ema(dema_src, dema_length)
dema_e2 = ta.ema(dema_e1, dema_length)
dema = 2 * dema_e1 - dema_e2
// Input options for Triple EMA (TEMA)
tema_length = input.int(8, title="TEMA Length", minval=1)
tema_src = input(close, title="TEMA Source")
// Calculate Triple EMA (TEMA)
tema_ema1 = ta.ema(tema_src, tema_length)
tema_ema2 = ta.ema(tema_ema1, tema_length)
tema_ema3 = ta.ema(tema_ema2, tema_length)
tema = 3 * (tema_ema1 - tema_ema2) + tema_ema3
// Crossover signals for long (small green arrow below candle)
crossover_long = ta.crossover(dema, tema)
// Crossunder signals for short (small red arrow above candle)
crossunder_short = ta.crossunder(dema, tema)
plotshape(crossunder_short ? 1 : na, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
plotshape(crossover_long ? -1 : na, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plot(dema, "DEMA", color=color.green)
plot(tema, "TEMA", color=color.blue)
if (crossover_long)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (crossunder_short)
strategy.entry("Short", strategy.short)