ChaoZhang
개요
이 전략은 20일 간단한 이동 평균 (EMA20) 과 50일 간단한 이동 평균 (EMA50) 의 골드 포크와 데드 포크를 계산하여 진출과 출퇴근 시간을 판단한다. EMA20에서 EMA50을 착용할 때, 더 많이 하고, EMA20 아래에서 EMA50을 착용할 때, 공백을 한다. 동시에 스톱 로즈 스톱 메커니즘을 결합하여 위험 보상을 제어한다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 지표는 20일 EMA와 50일 EMA이다. EMA20은 단기 트렌드를, EMA50은 중기 트렌드를 나타낸다. 단기 트렌드가 중기 트렌드를 통과하면, 거래가 하향에서 상향으로 전환하여 더 많은 이익을 얻을 수 있음을 나타냅니다.
구체적으로, 먼저 20일 EMA와 50일 EMA의 값을 계산한다. 그리고 EMA20와 EMA50의 선을 차트에 그려낸다. EMA20에서 EMA50을 통과할 때, 더 많이 하고, EMA20 아래에서 EMA50을 통과할 때, 공백을 한다. 동시에, 출력한 스톱 손실 비율과 리스크 수익률은 스톱 손실 가격과 스톱 가격을 계산한다. 따라서 단일 거래의 위험과 수익을 효과적으로 제어할 수 있다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- EMA 골드 포크를 이용하면 진입 시기를 판단하고, 트렌드의 전환점을 효과적으로 잡을 수 있다.
- 더 많은 공백을 만드는 규칙은 명확하고 간단하며, 작동하기 쉽습니다.
- 스포드 스톱을 사용하여 리스크 보상 비율을 조절하면 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다.
- 자금이 효율적으로 사용되고, 장기간 보유하지 않아도 됩니다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- EMA는 지연성이 있어서 가격 반전의 최적의 시점을 놓칠 수 있다.
- 스톱포인트 설정이 잘못되면 불필요한 손실이 발생할 수 있습니다.
- 기상사태는 EMA에 잘못된 신호를 줄 수 있다.
- 재검토 데이터 적합 위험. 실디 효과는 재검토 결과와 차이가 있을 수 있다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
다양한 변수들의 EMA 조합을 테스트하여 최적의 변수를 찾는다.
다른 지표와 결합하여 신호 필터링 및 검증.
다이내믹하게 스로퍼 비율을 조정한다. 다른 상황에서는 다른 스로퍼 설정을 적용할 수 있다.
보유 기간을 적절히 단축한다. 갑작스러운 사건의 영향을 받는 가능성을 낮춘다.
요약하다
이 EMA 골드 포크 사다 포크 단선 거래 전략은 간단한 지표를 통해 진입 시기를 판단하고, 스톱 스톱을 사용하여 위험을 제어한다. 작동이 쉽고, 단선 활성 거래에 적합하다. 그러나 파라미터 최적화, 신호 필터링 등의 수단으로 전략의 수익 인자를 추가적으로 향상시킬 수있는 몇 가지 문제가 있습니다.
/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Swing Trading with 20/50 EMA Cross", shorttitle = "EMA Cross", overlay = true)
// Define input for stop-loss and take-profit levels
var float stopLossPct = input.float(1, title = "Stop Loss (%)") / 100
var float rewardRiskRatio = input.float(2, title = "Risk-Reward Ratio")
takeProfitPct = stopLossPct * rewardRiskRatio
// Calculate EMA values
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
// Plot EMAs on the chart
plot(ema20, title = "20 EMA", color = color.blue)
plot(ema50, title = "50 EMA", color = color.red)
// Trading conditions
longCondition = ta.crossover(ema20, ema50)
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema50)
// Execute long and short trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = shortCondition)
// Calculate stop-loss and take-profit levels based on risk-reward ratio
stopLossPrice = close * (1 - stopLossPct)
takeProfitPrice = close * (1 + takeProfitPct)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", stop = stopLossPrice, limit = takeProfitPrice)