주간 스윙 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-22 10:56:49
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전반적인 설명

이 전략은 시장에서 잠재적 인 거래 기회를 식별하기 위해 이중 기하급수적 이동 평균 (EMA) 크로스오버와 상대 강도 지수 (RSI) 를 조합합니다. 더 큰 가격 움직임과 변동을 추적하려는 거래자에게 적합합니다.

전략 논리

핵심 아이디어는 더 빠른 9 주 EMA가 상승하고 더 느린 21 주 EMA를 넘을 때 구매하는 것입니다. 이는 시장 추세가 강화 될 수 있음을 신호합니다. RSI가 50보다 높으면 상승 동력이 강하다는 것을 의미하기 때문에 구매 신호를 확인합니다.

특히, 9주 EMA가 21주 EMA를 넘어서고, 14주 RSI가 50보다 높을 때 긴 엔트리 신호가 발생한다. 그 다음 포지션은 2%의 계정 리스크로 사이즈되며, 5%의 스톱 로스와 10%의 수익 목표가 있습니다. 3%의 트레일링 스톱은 또한 수익을 잠금합니다.

판매 신호는 반대 논리에 기반합니다. 9주 EMA가 21주 EMA 아래로 넘어가거나 RSI가 50 이하로 떨어지면 단기 트렌드가 하향으로 반전되었다는 것을 나타냅니다.

장점

이중 지표는 더 높은 품질의 신호를 가진 기회를 식별합니다
RSI는 트렌드를 확인하고 잘못된 브레이크오프를 필터링하는 데 도움이됩니다.
더 큰 가격 변동을 추적하는 데 적합합니다.
스톱 로스로 리스크 관리 및 수익 취득
트레일링 스톱은 수익 보호 최적화에 도움이 됩니다.

위험성

빠른 EMA 크로스오버는 더 많은 소음을 발생시킬 수 있습니다.
RSI로부터 잘못된 신호가 발생할 가능성
위험 보상 비율은 2:1로 제한됩니다.
거래 비용을 포함하지 않습니다.
많은 매개 변수는 MA 기간, RSI 설정 등 최적화가 필요합니다.

이러한 매개 변수들의 조합을 체계적으로 테스트함으로써 최적화될 수 있다. 조건 논리에서 추가 필터는 소란한 트레이드를 줄일 수 있다. 기본 요소를 고려하면 더 많은 확인을 제공할 수 있다.

더 나은 기회

가장 좋은 혼합물의 시험 EMA 기간 매개 변수
잘못된 신호를 줄이기 위해 RSI 매개 변수를 최적화
볼링거 밴드 너비와 같은 추가 확인 지표를 추가합니다.
더 높은 품질의 신호를 위해 근본 분석과 결합
전략은 내일과 같은 여러 시간 프레임에 걸쳐 확장 할 수 있습니다.

결론

이 전략은 EMA와 RSI의 힘을 활용하여 더 큰 트렌드에 잠재적인 기회를 식별합니다. 거래 당 위험을 효과적으로 제어하기 위해 명확한 리스크 관리 규칙을 제공합니다. 추가 테스트 및 최적화 매개 변수는 성능을 계속 향상시킬 수 있습니다. 시장에서 더 큰 순환 변동을 거래하는 효과적인 방법을 제공합니다.

/*backtest
start: 2023-12-22 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Weekly Swing Trading Strategy", overlay=true)

// Entry Indicators
shortEma = ema(close, 9)
longEma = ema(close, 21)
rsiValue = rsi(close, 14)

// Entry Condition
longCondition = crossover(shortEma, longEma) and rsiValue > 50
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Position Sizing (2% risk per trade)
riskPerTrade = 0.02
stopLossPercent = 0.05 // 5% stop loss
stopLossPrice = close * (1 - stopLossPercent)
strategy.exit("Stop Loss", "Long", stop=stopLossPrice)

// Profit Target and Trailing Stop
profitTargetPercent = 0.10 // 10% profit target
profitTargetPrice = close * (1 + profitTargetPercent)
trailStopPercent = 0.03 // 3% trailing stop
strategy.exit("Take Profit", "Long", limit=profitTargetPrice, trail_price=trailStopPercent, trail_offset=trailStopPercent)

// Exit Strategy
exitCondition = crossunder(shortEma, longEma) or rsiValue < 50 // Exit when EMAs cross or RSI drops below 50
strategy.close("Long", when=exitCondition)

plot(shortEma, color=color.red)
plot(longEma, color=color.blue)
hline(50, "RSI 50", color=color.purple)

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