모멘텀 평균 역방향 구제 풀백 전략


생성 날짜: 2024-02-18 10:21:04 마지막으로 수정됨: 2024-02-18 10:21:04
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모멘텀 평균 역방향 구제 풀백 전략

개요

모멘텀 평균 역부조 pullback 전략 (MOM) 은 이동 평균 근처에서 반전 작업을 수행하는 간단한 전략이다. 이 전략은 50 기 지수 이동 평균을 주요 트렌드 판단 지표로 사용하고, 형태학 침식 법칙과 결합하여 반전 기회를 찾는다. 이동 평균을 뚫은 후, 두 번째 또는 세 번째 K 선이 반전 될 때까지 기다립니다.

원칙

이 전략은 크게 두 가지 가설에 근거하고 있습니다.

  1. 50기 EMA는 시장의 경향 방향을 효과적으로 판단할 수 있다. 가격이 올라갈 때, 상향행동으로 간주하고, 내려갈 때, 공중행동으로 간주한다.

  2. 트렌드가 EMA를 돌파한 후, 종종 단기간의 조정 반전이 발생하며, 반전 K 선의 삼키는 형태적 특성을 활용하여, 반전이 끝날 때를 포착하여 역으로 조작할 수 있다.

구체적으로, 전략은 먼저 50기 EMA를 계산한 다음 가격이 이 EMA를 뚫었는지 판단한다. 만약 다목을 뚫었다면, 2-3개의 하향 K선, 만약 다음 K선이 다목을 삼킨다면, 그 K선 닫힐 때 더 한다.

우위 분석

이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

  1. 운영 논리는 간단하고 명확하며, 이해하기 쉬운 구현, 초보자에게 적합하다.

  2. 이동 평균의 트렌드 판단과 K 선 모양의 특성을 최대한 활용하여 거래 신호를 더 효율적으로 만듭니다.

  3. 한 거래의 손실을 제어할 수 있는 스톱로스 시간 설정.

  4. 절차적 규칙은 명확하고, 주관적 판단의 영향을 피하고, 전략을 더 신뢰할 수 있게 한다.

위험 분석

이 전략에는 위험도 있습니다.

  1. 50일 EMA는 동향을 완전히 정확하게 판단할 수 없으며, 잘못된 판단이 있을 수 있다.

  2. K선형 판단도 마찬가지로 잘못된 판단 확률이 있다.

  3. 스톱타임은 잘못 설정되어 손실을 증가시키거나 수익을 감소시킬 수 있습니다.

  4. 기계 거래에는 슬라이드 포인트, 串单 등의 문제가 있을 수 있으며, 이로 인해 수익에 영향을 미칠 수 있다.

대책:

  1. 이동 평균의 주기 변수를 최적화하여 더 적합한 값을 찾습니다.

  2. 다른 지표와 결합하여 조합 판단을 통해 신호의 신뢰도를 높인다.

  3. 정지 시간 파라미터를 테스트하고 최적화하여 최적의 파라미터를 찾습니다.

  4. 전략에 슬라이드 컨트롤을 설정하여 심각한 슬라이드 손실을 방지하십시오.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 부분에서 최적화될 수 있습니다.

  1. 이동 평균 주기 변수를 최적화하여 최적의 변수를 찾습니다.

  2. 다른 유형의 이동 평균을 대체하는 것, 가중 이동 평균 등.

  3. 음원, 파도 등의 필터를 증가시켜 조정에 오류가 발생하지 않도록 한다.

  4. 스토카스틱스, MACD 등 다른 지표와 결합하여 조합 전략을 수행하여 신호 품질을 향상시킵니다.

  5. 다양한 품종의 특성과 거래시기에 따라 최적의 중지 시간을 설정하십시오.

  6. 수익이 일정 기준에 도달했을 때 적극적으로 중단할 수 있는 중단 전략을 추가합니다.

요약하다

역동 평균 구제 회수 전략은 간단하고 실용적인 단선 거래 전략으로, 주로 이동 평균을 사용하여 추세를 판단하고, K선 삼킨을 사용하여 반전 기회를 발견하여 단선 작업을 수행한다. 이 전략은 동작의 명확성과 구현의 간편성이 있지만, 몇 가지 변수 최적화 공간도 있습니다. 약간의 테스트와 조정을 통해 이 전략은 초보자 양적 거래의 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("LinoR EMA Pullback Strategy", shorttitle="EPS", overlay=true)

// Define EMA period
emaPeriod = input(50, title="EMA Period")

// Calculate 50 EMA
ema50 = ta.ema(close, emaPeriod)

// Calculate engulfing conditions
engulfingBullish = close[1] < open[1] and close > open and close > close[1] and open < open[1]
engulfingBearish = close[1] > open[1] and open > close and open > open[1] and close < close[1]

// Define a 1-minute timer
var timer = 0
if bar_index > 0
    timer := timer[1] + 1

// Long condition
longCondition = ta.crossover(close, ema50) and engulfingBullish
if longCondition
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Short condition
shortCondition = ta.crossunder(close, ema50) and engulfingBearish
if shortCondition
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Exit after 1 minute
if timer >= 1
    strategy.close("Exit")

plotshape(series=longCondition, title="Long Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition, title="Short Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)