ChaoZhang
개요
이 전략은 동적 다중 지수 이동 평균을 시장 진입 신호로 사용하고, 스톱 손실과 목표 수익을 추적하는 메커니즘과 결합하여 위험과 수익을 관리합니다. 이 전략은 EMA의 부드러운 특성을 최대한 활용하여 트렌드를 식별하고, DCA의 여러 투입을 통해 비용을 제어합니다. 또한 동적 스톱 손실과 목표 수익을 통합하여 전체 전략을 더 지능화하고 자동화합니다.
전략 원칙
지표 계산
- EMA5, EMA10, EMA20, EMA50, EMA100, EMA200 지수 이동 평균
- ATR 평균 실제 변동폭
시내 진입 신호
가격이 설정된 EMA 주기에 가까워지거나 통과했을 때 출시 신호가 발생하며, EMA 주기는 사용자 정의 할 수 있으며, 전형적으로 5, 10, 20, 50, 100, 200 주기를 선택한다. 이 전략은 가격이 EMA 상하 1% 범위에서 출시 조건으로 채택한다.
위험 관리
여러 위험 관리 메커니즘을 통합합니다.
- ATR 중지: ATR이 설정된 임계치를 초과할 때 청산 중지
- 최대 출시 수 제한: 과잉 투입을 피하십시오
- 동적 추적 스톱: 가격의 실시간 변동에 따라 트레일링 스톱
수익 메커니즘
목표 수익 수준을 설정하고 목표 가격을 초과하면 종료
전략적 강점 분석
- EMA를 사용하여 트렌드를 인식하고, 단기 변동에 대한 필터링을 수행합니다.
- DCA 비용 분산, 낮은 가격으로 구매하는 것을 피합니다.
- 다중 EMA 포트폴리오, 상장 성공률 향상
- 동적 중지 손실 REAL-TIME 제어 손실
- 수익을 내기 위한 목표가 명확하고, 많은 수익을 낭비하지 않는다.
위험과 개선
- EMA 요소 선택은 최적화가 필요하며, 시장에 따라 다른 주기의 조합 효과에 큰 차이가 있습니다.
- 너무 많은 DCA 사용이 과도한 사용으로 이어질 수 있습니다.
- 정지폭 설정은 재측정 최적화가 필요합니다.
전략적 최적화
- 고급 EMA 시스템을 사용하여 트렌드를 식별합니다.
- 다 변수 최적화 최적 DCA 횟수 및 중지 범위
- 가격 변화를 예측하는 기계 학습 모형에 추가
- 통합 자금 관리 모듈 전체 투입 제어
요약하다
이 전략은 EMA 트렌드 식별, DCA 비용 제어, 동적 추적 스톱 로즈, 목표 수익 철수와 같은 여러 메커니즘을 통합합니다. 변수 조정 및 위험 제어 측면에서 많은 최적화 공간이 있습니다. 전체적으로 이 전략은 강한 적응력과 확장성을 가지고 있으며 투자자에게 안정적인 초과 수익을 가져올 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-01-12 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("EMA DCA Strategy with Trailing Stop and Profit Target", overlay=true )
// Define the investment amount for when the condition is met
investment_per_condition = 6
// Define the EMAs
ema5 = ema(close, 5)
ema10 = ema(close, 10)
ema20 = ema(close, 20)
ema50 = ema(close, 50)
ema100 = ema(close, 100)
ema200 = ema(close, 200)
// Define ATR sell threshold
atr_sell_threshold = input(title="ATR Sell Threshold", type=input.integer, defval=10, minval=1)
// Helper function to find if the price is within 1% of the EMA
isWithin1Percent(price, ema) =>
ema_min = ema * 0.99
ema_max = ema * 1.01
price >= ema_min and price <= ema_max
// Control the number of buys
var int buy_count = 0
buy_limit = input(title="Buy Limit", type=input.integer, defval=3000)
// Calculate trailing stop and profit target levels
trail_percent = input(title="Trailing Stop Percentage", type=input.integer, defval=1, minval=0, maxval=10)
profit_target_percent = input(title="Profit Target Percentage", type=input.integer, defval=3, minval=1, maxval=10)
// Determine if the conditions are met and execute the strategy
checkConditionAndBuy(emaValue, emaName) =>
var int local_buy_count = 0 // Create a local mutable variable
if isWithin1Percent(close, emaValue) and local_buy_count < buy_limit
strategy.entry("Buy at " + emaName, strategy.long, qty=investment_per_condition / close, alert_message ="Buy condition met for " + emaName)
local_buy_count := local_buy_count + 1
// alert("Buy Condition", "Buy condition met for ", freq_once_per_bar_close)
local_buy_count // Return the updated local_buy_count
// Add ATR sell condition
atr_condition = atr(20) > atr_sell_threshold
if atr_condition
strategy.close_all()
buy_count := 0 // Reset the global buy_count when selling
// Strategy execution
buy_count := checkConditionAndBuy(ema5, "EMA5")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema10, "EMA10")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema20, "EMA20")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema50, "EMA50")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema100, "EMA100")
buy_count := checkConditionAndBuy(ema200, "EMA200")
// Calculate trailing stop level
trail_offset = close * trail_percent / 100
trail_level = close - trail_offset
// Set profit target level
profit_target_level = close * (1 + profit_target_percent / 100)
// Exit strategy: Trailing Stop and Profit Target
strategy.exit("TrailingStop", from_entry="Buy at EMA", trail_offset=trail_offset, trail_price=trail_level)
strategy.exit("ProfitTarget", from_entry="Buy at EMA", when=close >= profit_target_level)
// Plot EMAs
plot(ema5, title="EMA 5", color=color.red)
plot(ema10, title="EMA 10", color=color.orange)
plot(ema20, title="EMA 20", color=color.yellow)
plot(ema50, title="EMA 50", color=color.green)
plot(ema100, title="EMA 100", color=color.blue)
plot(ema200, title="EMA 200", color=color.purple)