ChaoZhang
요약
이 전략은 9일과 15일 지수 이동 평균을 계산하여, EMA 골드 포크와 데드 포크가 형성된 구매 및 판매 신호를 식별하여, 일간 단선 거래에 사용한다. 9EMA 상에서 15EMA를 뚫고, 가장 최근의 K 라인이 양선일 때 구매 신호를 생성한다. 9EMA 아래에서 15EMA를 뚫고, 가장 최근의 K 라인이 음선일 때 판매를 생성한다.
전략 원칙
- 9일 EMA와 15일 EMA를 계산해
- 가장 가까운 K 선의 기울기 성질을 식별하여 양선 또는 음선으로 판단합니다.
- 9EMA에 15EMA를 뚫고, 가장 가까운 K선이 양선일 때, 구매 신호를 생성한다
- 9EMA 아래 15EMA를 통과하고, 가장 가까운 K 선이 음선일 때, 판매 신호를 생성한다
- ATR 지표로 ATR 값을 계산하고 포지션을 보유할 때 스톱 라인을 그리는 방법
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 이중 EMA 지표 조합을 사용하여 중·단기 경향을 파악할 수 있습니다.
- K선 실체 방향 필터링 가짜 신호
- ATR의 동적 상쇄는 수익을 보장하면서 위험을 통제합니다.
- 짧은 시간 주기, 단선 가격 변동을 활용하여 일일 스킬렛 거래를 하는 데 적합
- 간단하고 실행하기 쉽습니다.
위험 분석
이 전략에는 위험도 있습니다.
- EMA 지표는 지연되어 일부 가격 변동을 놓칠 수 있습니다.
- 이중 EMA 평균값 회귀는 whipsaws 신호를 생성할 수 있다
- 하루 단편 거래는 가격 변동에 취약하다.
- 스톱패스 거리가 너무 작으면 쉽게 뚫을 수 있고, 너무 크면 수익 공간을 손상시킬 수 있습니다.
대책:
- 적당한 EMA 변수를 조정하여 평균선 주기를 줄입니다.
- MACD와 같은 다른 지표와 함께 필터링 신호
- 동적으로 중지 거리를 조정하고 중지 전략을 최적화합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.
- 다양한 EMA 변수 조합을 테스트하여 최적의 평균선 주기
- 다른 지표 판단을 추가하고 다중 요소 모델을 구축합니다.
- 시간영역 필터링, 특정 시간영역에서만 신호를 발송
- 변동률 지표와 함께 스톱 손실 거리를 조정합니다.
- 기계 학습 기술을 이용한 동적 최적화 매개 변수
요약하다
이 전략은 트렌드 방향을 판단하는 이중 EMA 지표와 K선 엔티티 필터 신호를 통합하고, ATR 동적 스톱로스를 적용하여, 간단한 실용적인 일일 스킬렛 거래 전략이다. 파라미터 최적화 및 다중 요소 조합을 통해 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA Scalping Strategy", shorttitle="EMAScalp", overlay=true)
// Input parameters
ema9_length = input(9, title="9 EMA Length")
ema15_length = input(15, title="15 EMA Length")
// Calculate EMAs
ema9 = ta.ema(close, ema9_length)
ema15 = ta.ema(close, ema15_length)
// Plot EMAs on the chart
plot(ema9, color=color.blue, title="9 EMA")
plot(ema15, color=color.red, title="15 EMA")
// Identify Bullish and Bearish candles
bullish_candle = close > open
bearish_candle = close < open
// Bullish conditions for Buy Signal
buy_condition = ta.crossover(close, ema9) and ema15 < ema9 and bullish_candle
// Bearish conditions for Sell Signal
sell_condition = ta.crossunder(close, ema9) and ema15 > ema9 and bearish_candle
// Plot Buy and Sell signals
plotshape(series=buy_condition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(series=sell_condition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)
// Optional: Add stop-loss levels
atr_length = input(14, title="ATR Length for Stop Loss")
atr_multiplier = input(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
atr_value = ta.atr(atr_length)
stop_loss_level = strategy.position_size > 0 ? close - atr_multiplier * atr_value : close + atr_multiplier * atr_value
plot(stop_loss_level, color=color.gray, title="Stop Loss Level", linewidth=2)
// Strategy rules
if (buy_condition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Buy", from_entry="Buy", loss=stop_loss_level)
if (sell_condition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Sell", from_entry="Sell", loss=stop_loss_level)