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이중 이동 평균 금십자 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-17 17:38:36
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전반적인 설명

이중 이동 평균 골든 크로스 전략은 이동 평균을 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 다른 기간의 이동 평균을 계산함으로써 시장 추세와 거래 기회를 판단합니다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 높을 때 골든 크로스는 구매 신호로 형성됩니다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 낮을 때 죽음의 십자가가 판매 신호로 형성됩니다.

전략 논리

이중 이동 평균 골든 크로스 전략의 핵심 논리는 이동 평균의 매끄러운 특성에 있다. 이동 평균은 시장 소음을 효과적으로 필터하고 일반적인 트렌드 방향을 나타낼 수 있다. 단기 이동 평균은 최근 기간 동안 가격 변동 정보를 캡처하여 가격 변화에 더 민감하다. 장기 이동 평균은 시장의 장기 트렌드를 반영하여 최근 가격 변화에 더 느리게 반응한다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균을 넘으면 시장이 새로운 상승 추세를 형성하고 있음을 나타낸다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 낮을 넘으면 상승 추세가 끝나고 있음을 암시하며 출입 입장을 고려해야 한다.

이중 이동 평균 전략의 또 다른 핵심 포인트는 RSI 지표입니다. RSI는 시장이 과반 구매 또는 과반 판매 상태에 있는지 효과적으로 결정할 수 있습니다. RSI를 통합함으로써 시장 전환점에 대해 잘못된 거래 신호를 생성하지 않습니다. 이 전략은 RSI가 기준을 충족하면 구매 및 판매 신호를 생성 할 것입니다.

구체적으로, 거래 논리는 다음과 같습니다.

  1. 20~50~100주기 이동평균을 계산
  2. 20주기 이동 평균이 50주기 및 100주기 이동 평균을 넘어서면 상승 추세를 나타낼 수 있는지 확인합니다.
  3. 또한 RSI가 50 이하인지 확인하여 과잉 매입 상태가 아닌지 확인합니다.
  4. 모든 3가지 기준이 충족되면 구매 신호를 생성합니다.
  5. 20주기 이동 평균이 잠재적인 하향 추세를 나타내는 50주기 및 100주기 이동 평균 아래로 넘어가는지 확인합니다.
  6. 또한 RSI가 48.5을 초과하는지 확인합니다. 과잉 판매 상태가 아닌 것을 암시합니다.
  7. 모든 3가지 기준이 충족되면 판매 신호를 생성합니다.

여러 매개 변수를 결합함으로써 이 전략은 잘못된 신호를 효과적으로 필터링하고 거래 결정의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

장점

이중 이동 평균 골든 크로스 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 전략 논리는 간단하고 명확하며 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
  2. 매개 변수는 다양한 시장에 맞게 이동 평균 기간을 조정하여 최적화를 위해 유연합니다.
  3. 이동 평균과 RSI의 조합은 효과적으로 소음을 필터하고 실제 시장 추세를 평가 할 수 있습니다.
  4. 백테스트는 이 전략이 안정적인 수익과 더 작은 수요를 제공한다는 것을 보여줍니다.
  5. 이 전략은 기계 학습과 다른 첨단 기술로 더 이상 최적화 될 수 있습니다.

위험성

이 전략과 관련된 위험은 다음과 같습니다.

  1. 이동 평균은 시장의 격렬한 변동에 따라 늦어질 수 있으며 가장 좋은 입점과 출점을 놓칠 수 있습니다.
  2. 전략 성능은 매개 변수 최적화에 크게 달려 있습니다.
  3. 장기적으로 시장 체제 변경은 매개 변수 조정이 필요할 수 있습니다.
  4. 기계적 거래 시스템은 전환점에 집중된 위치와 더 높은 위험을 초래할 수 있습니다.

위험을 완화하기 위해 다음과 같은 측면에서 최적화를 할 수 있습니다.

  1. 시장 변동의 빈도와 크기에 따라 이동 평균 기간을 동적으로 조정하기 위해 변동성 측정치를 포함합니다.
  2. 매개 변수를 동적으로 최적화하기 위해 기계 학습 모델을 추가
  3. 개별 거래의 하락을 억제하기 위해 스톱 로스 제한을 설정하십시오.
  4. 집중된 포지션과 관련된 위험을 줄이기 위해 포지션 크기를 조정하는 제도를 채택

더 나은 기회

이중 이동평균 골든 크로스 전략은 더 발전할 여지가 있습니다.

  1. 부피, 볼링거 밴드 같은 추가 필터를 통합하여 안정성을 향상시킵니다.
  2. 기계 학습 기술을 자동 조정 파라미터에 적용하고 적응력을 증가
  3. 변화하는 시장 풍경을 기반으로 이동 평균 기간의 조정을 위한 적응식 설계
  4. 고급 리스크 관리 시스템을 리스크 욕구와 일치하는 역동적인 규모의 포지션에 통합
  5. 탄력성을 향상시키기 위해 여러 모델을 가진 algos 앙상블 시스템을 구축

결론

이중 이동 평균 골든 크로스 전략은 고전적인 규칙 기반의 양적 거래 전략이다. 유연한 매개 변수 조정과 좋은 백테스트 결과로 구현하기가 쉽습니다. 초보자 양자에 대한 훌륭한 출발점으로 작용합니다. 그러나 일부 본질적인 한계가 있습니다. 추가 연구와 최적화로 지속적인 수익성을 위해 더 지능적이고 안정적인 시스템으로 향상 될 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//Based on Larry Connors RSI-2 Strategy - Lower RSI
strategy(title="EA_3Minute_MagnetStrat", shorttitle="EA_3Minute_MagnetStrat", overlay=false)
src = close, 
//RSI CODE
up = rma(max(change(src), 0), 30)
down = rma(-min(change(src), 0), 30)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
//Criteria for Moving Avg rules
ma20= vwma(close,20)
ma50 = vwma(close,50)
ma100= vwma(close,100)

//Rule for RSI Color
//col = ma30 > ma50 > ma200 and rsi <=53?lime: ma50 < ma200  and rsi >= 60?red : silver
long1 = ma20 > ma50 and ma50 > ma100 and rsi < 50 
short1 = ma20 < ma50 and ma50 < ma100 and rsi > 48.5 
//plot(rsi, title="RSI", style=line, linewidth=1,color=col)
//plot(100, title="Upper Line 100",style=line, linewidth=3, color=aqua)
//plot(0, title="Lower Line 0",style=line, linewidth=3, color=aqua)

//band1 = plot(60, title="Upper Line 60",style=line, linewidth=1, color=aqua)
//band0 = plot(44, title="Lower Line 40",style=line, linewidth=1, color=aqua)
//fill(band1, band0, color=silver, transp=90)
//strategy.entry ("buy", strategy.long, when=long)
//strategy.entry ("sell", strategy.short, when=short)
//plot(long,"long",color=green,linewidth=1)
//plot(short,"short",color=red,linewidth=1)
//
long = long1[1] == 0 and long1 == 1
short = short1[1] == 0 and short1 == 1
longclose = long[3] == 1
shortclose = short[3] == 1

//Alert

strategy.entry("short", strategy.short,qty = 1, when=short)
strategy.entry("long", strategy.long,qty=1, when=long)
plot(long,"long",color=green,linewidth=1)
plot(short,"short",color=red,linewidth=1)
strategy.close("long",when=longclose)
strategy.close("short",when=shortclose)

//strategy.exit(id="long",qty = 100000,when=longclose)
//strategy.exit(id="short",qty = 100000,when=shortclose)
plot(longclose,"close",color=blue,linewidth=1)
plot(shortclose,"close",color=orange,linewidth=1)
//strategy.exit(id="Stop", profit = 20, loss = 100)
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