삼배 기하급수적 이동 평균 이익 취득 및 중지 손실 전략
저자:차오장, 날짜: 2024-02-04 10:38:42태그:
전반적인 설명
트리플 기하급수적 이동 평균 이익 취득 및 손실 중지 전략은 시장 진입 및 출구에 대한 다른 기간을 가진 세 가지 기하급수적 이동 평균을 기반으로하는 트렌드 추종 전략입니다. 또한 위험 관리에 대한 이익 취득 및 손실 중지 수준을 설정하기 위해 평균 진정한 범위 지표를 사용합니다.
전략 논리
이 전략은 세 가지 기하급수적인 이동 평균을 사용합니다. 빠른 라인, 중간 라인, 느린 라인. 중간 라인이 느린 라인의 위를 넘을 때 길게 이동하고 빠른 라인이 중간 라인의 아래를 넘을 때 포지션을 닫습니다. 이것은 세 가지 이동 평균의 교차를 통해 트렌드 방향성을 결정하는 전형적인 트렌드를 따르는 전략입니다.
동시에, 전략은 평균 참 범위 지표를 활용하여 수익 취득 및 스톱-러스 수준을 계산합니다. 구체적으로, 긴 포지션의 이익 취득은 엔트리 가격 + 평균 참 범위 * 수익 인수이며, 짧은 포지션의 경우 엔트리 가격 - 평균 참 범위 * 수익 인수입니다. 스톱 손실 논리는 비슷합니다. 이것은 큰 손실의 위험을 효과적으로 제한합니다.
이점 분석
- 결정 지표는 직관적이고 이해하기 쉽습니다.
- 체계적이고 자동화하기 쉽습니다.
- 트렌드 따라와 위험 통제를 균형 잡습니다.
위험 분석
- 약간의 지연과 역행을 적시에 포착할 수 없다는 것입니다.
- 다양한 시장에서 손실을 멈추는 경향이 있습니다.
- 파라미터 튜닝은 최적화가 필요해 그렇지 않으면 결과가 좋지 않을 수 있습니다.
위험 완화 조치는: 이동 평균 기간을 단축하고, 수익/정지 요인을 최적화하고, 보조 지표를 추가합니다.
최적화 방향
- 최적의 매개 변수를 찾기 위해 이동 평균의 조합을 테스트합니다.
- MACD, RSI 등과 같은 다른 기술 지표를 추가합니다.
- 기계 학습을 사용하여 자동으로 매개 변수를 최적화합니다.
- 실제 범위에 따라 수익/정지 수준을 동적으로 조정합니다.
- 너무 많은 사람들을 피하기 위해 감정을 포함하십시오.
결론
전체적으로 이것은 안정적인 성능과 간단한 매개 변수를 통해 쉽게 구현되는 효과적인 트렌드를 따르는 전략이다. 평균 진정한 범위에 기반한 동적 이익 취득 및 스톱 손실은 측면 리스크를 제한한다. 그러나 매개 변수 최적화 및 지표 조합은 과잉 조정 또는 의사 결정 지연을 방지하기 위해 신중하게 수행되어야 한다. 균형으로, 이 전략은 좋은 위험 보상 프로파일을 가지고 있으며 고려할 가치가 있다.
/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//© Densz
strategy("3EMA with TP & SL (ATR)", overlay=true )
// INPUTS
startTime = input(title="Start Time", type = input.time, defval = timestamp("01 Jan 2017 00:00 +0000"))
endTime = input(title="End Time", type = input.time, defval = timestamp("01 Jan 2022 00:00 +0000"))
slowEMALength = input(title="Slow EMA Length", type = input.integer, defval = 55)
middleEMALength = input(title="Middle EMA Length", type = input.integer, defval = 21)
fastEMALength = input(title="Fast EMA Length", type = input.integer, defval = 9)
trendMALength = input(title="Trend indicator MA Length", type = input.integer, defval = 200)
atrLength = input(title="ATR Length", type = input.integer, defval = 14)
tpATRMult = input(title="Take profit ATR multiplier", type = input.integer, defval = 3)
slATRMult = input(title="Stop loss ATR multiplier", type = input.integer, defval = 2)
rsiLength = input(title="RSI Length", type = input.integer, defval = 14)
// Indicators
slowEMA = ema(close, slowEMALength)
middEMA = ema(close, middleEMALength)
fastEMA = ema(close, fastEMALength)
atr = atr(atrLength)
rsiValue = rsi(close, rsiLength)
isRsiOB = rsiValue >= 80
isRsiOS = rsiValue <= 20
sma200 = sma(close, trendMALength)
inDateRange = true
// Plotting
plot(slowEMA, title="Slow EMA", color=color.red, linewidth=2, transp=50)
plot(middEMA, title="Middle EMA", color=color.orange, linewidth=2, transp=50)
plot(fastEMA, title="Fast EMA", color=color.green, linewidth=2, transp=50)
plot(sma200, title="SMA Trend indicator", color=color.purple, linewidth=3, transp=10)
plotshape(isRsiOB, title="Overbought", location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, style=shape.triangledown, text="OB")
plotshape(isRsiOS, title="Oversold", location=location.belowbar, color=color.green, transp=0, style=shape.triangledown, text="OS")
float takeprofit = na
float stoploss = na
var line tpline = na
var line slline = na
if strategy.position_size != 0
takeprofit := takeprofit[1]
stoploss := stoploss[1]
line.set_x2(tpline, bar_index)
line.set_x2(slline, bar_index)
line.set_extend(tpline, extend.none)
line.set_extend(slline, extend.none)
// STRATEGY
goLong = crossover(middEMA, slowEMA) and inDateRange
closeLong = crossunder(fastEMA, middEMA) and inDateRange
if goLong
takeprofit := close + atr * tpATRMult
stoploss := close - atr * slATRMult
// tpline := line.new(bar_index, takeprofit, bar_index, takeprofit, color=color.green, width=2, extend=extend.right, style=line.style_dotted)
// slline := line.new(bar_index, stoploss, bar_index, stoploss, color=color.red, width=2, extend=extend.right, style=line.style_dotted)
// label.new(bar_index, takeprofit, "TP", style=label.style_labeldown)
// label.new(bar_index, stoploss, "SL", style=label.style_labelup)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = goLong)
strategy.exit("TP/SL", "Long", stop=stoploss, limit=takeprofit)
if closeLong
takeprofit := na
stoploss := na
strategy.close(id = "Long", when = closeLong)
if (not inDateRange)
strategy.close_all()
더 많은
- 전략에 따른 SMA 크로스오버 상승 추세
- 볼링거 밴드 브레이크업 양적 거래 전략
- 다기간에 기반한 SMA에 기반한 전략을 따르는 경향
- 시장 감정에 기반한 이치모쿠의 브레이크업 전략
- 동적 다중 지표 양적 거래 전략
- 산호 트렌드 역전 전략
- 동력에 기반한 스윙 트레이딩 전략
- 모멘텀 브레이크업 거래 전략
- 트렌드 라이딩 RSI 스윙 캡처 전략
- 이중 레일 패러볼릭 SAR 볼링거 밴드 전략
- 돈치안 채널 너비 거래 전략
- 최적화된 이동 평균 크로스오버 전략
- 격리 대역 오시슬레이션 추적 전략
- 이중 돈치안 채널 탈출 전략
- CRSI 이동평균 전략
- 자기 적응형 양자 그리드 거래 전략
- 멀티 타임프레임 이치모쿠, MACD 및 DMI 결합 전략
- 가격차이에 기반한 트렌드 거래 전략
- 슈퍼트렌드 비트코인 장선 전략
- 이동 평균 및 촛불 패턴을 가진 트렌드를 따르는 전략