
이 전략은 두 개의 다른 주기의 지수 이동 평균 EMA를 계산하고 그 크기와 크기의 관계를 비교하여 거래 트렌드를 판단하여 트렌드 추적을 구현한다. 단기 EMA에서 긴 주기 EMA를 통과하면 거래가 상승 추세로 진입한다고 판단하여 전략이 더 많이; 단기 EMA 아래에서 긴 주기 EMA를 통과하면 거래가 하향 추세로 진입한다고 판단하여 전략이 비어있다.
이 전략의 핵심 지표는 지수 이동 평균 (Exponential Moving Average, EMA) 이다. 이 EMA 지표는 시장의 무작위성을 필터링하여 실제 트렌드 변화에 반응한다. 이 전략은 두 가지 다른 파라미터의 EMA, 단기 34 일 EMA, 장기 89 일 EMA를 사용합니다.
짧은 기간의 EMA가 아래에서 긴 기간의 EMA를 통과하면, 단기 트렌드가 긴 기간의 트렌드를 지배하기 시작한다는 것을 나타냅니다. 가격이 상승 채널로 들어갑니다. 이것은 전략의 다중 신호입니다.
더 많은 공백을 한 후, 전략은 반대의 신호가 나타날 때까지 계속 포지션을 보유합니다. 예를 들어, 더 많은 것을 한 후 짧은 주기 EMA 아래에서 긴 주기 EMA를 가로질러 공백 신호를 만났을 때, 더 많은 포지션을 평평하게하고 동시에 공백 포지션을 열습니다. 이렇게 하면 순조롭게 긍정적 인 공백에서 빠져 나갈 수 있으며, 적시에 공백을 역으로 전환하여 트렌드를 최대한 고정 할 수 있습니다.
이 전략의 가장 큰 장점은 EMA의 교차 형태를 전체적으로 사용하여 시장 추세 변화를 판단하고, 정확하게 더 많은 코스피를 수행하여 추세를 더 잘 추적 할 수 있다는 것입니다. 구체적으로, 장점은 다음과 같은 몇 가지 측면에서 나타납니다:
EMA 도구를 사용하여 주류 가격 추세 변화를 판단하고, ma는 추세와 부가적인 부드러운 처리에 기본 평균 도구보다 우수합니다.
이중 EMA 구조를 사용하여 일부 소음을 필터링하여 신호를 더 안정적이고 신뢰할 수 있습니다.
EMA 주기의 매개 변수는 조정할 수 있으며, 시장 특성에 유연하게 적응하여 더 정확한 거래 신호를 얻을 수 있다.
상반기 거래를 피하기 위해 상반기 지분을 보유하면 거래 위험을 줄일 수 있습니다.
유행을 최대한 활용하여 수익을 창출하고, 수익이 발생했을 때 적시에 중단하여 손실을 되돌리는 것을 피하십시오.
이 전략은 다음과 같은 몇 가지 위험 요소를 가지고 있습니다.
EMA는 유행 방향을 판단하기 위해 잡음을 효과적으로 필터링 할 수 있지만, 흔들리는 경우 손실 신호가 여러 번 교차하여 거래가 너무 자주 발생하여 거래 비용과 위험이 증가합니다.
EMA의 주기적 변수를 잘못 선택하면 신호가 지연되어 최적의 진입 시점을 놓치게 된다.
트렌드의 전환점과 역전 시점을 판단하지 못하면, 전환이 오기 전에 감옥에 갇힐 수 있다.
위와 같은 위험에는 다음과 같은 대응이 가능합니다.
불안정한 상황에서는 적절한 스톱 라인을 완화하거나, 손실을 줄이거나, 트렌드가 명확해지기를 기다리며 거래를 건너 뛸 수 있습니다.
최적 EMA 주기 변수 선택, 최적의 변수 조합을 찾아 . EMA에 적응하여 동적으로 조정되는 주기 도입 .
트렌드 끝, 구조 전환점을 판단하는 부가적 지표를 추가하고, 포획을 피한다. 전형적인 조합은 MACD, KDJ, MA 등을 도입하는 것을 고려할 수 있다.
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 많은 최적화를 할 수 있습니다.
EMA 사이클을 추가로 최적화하여 최적의 파라미터 조합을 찾습니다. 동적 사이클, EMA에 적응하는 등이 고려될 수 있습니다.
이동 상쇄, 시간 상쇄, 변동 상쇄와 같은 상쇄 전략을 추가하여 단일 거래의 위험을 제어하십시오.
부가적인 지표를 추가하여 거래 구조를 판단하고, 위험을 피한다. 전형적인 것은 MACD, KDJ, MA 등을 도입하는 것이다.
대주기적 수준의 구조적 흔들림 특성에 따라 전략의 매개 변수를 조정한다. 구체적으로, trending 시는 다중 매개 변수 포괄을 하고, range 시는 하락 매개 변수 포괄을 한다.
포지션 관리와 결합하여 자금 사용률, 수익률 등의 지표에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정한다.
이 전략의 핵심 아이디어는 간단하고 명확하며, EMA 지표를 통해 시장 추세 변화를 교차 판단하고, 더 많은 공백을 실현한다. 전략은 EMA 도구를 사용하여 추세를 판단하고, 우세한 입장을 유지하고, 추세를 활용하는 등의 장점이 있다. 그러나 선택 주기, 전환점을 포착하는 등의 문제도 있다. 이 문제들은 전략의 추가 최적화를 위한 방향을 제공한다. 여러 가지 기술 지표를 도입하여 본 전략의 판단 기반을 풍부하게 함으로써 전략을 더 안정하고 더 효율적으로 만들 수 있다.
/*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("Simple Moving Average Strategy", overlay=true)
// Input for EMA lengths
emaShortLength = input.int(34, title="Short EMA Length")
emaLongLength = input.int(89, title="Long EMA Length")
// Calculate EMAs based on inputs
emaShort = ta.ema(close, emaShortLength)
emaLong = ta.ema(close, emaLongLength)
// Plot the EMAs
plot(emaShort, color=color.blue, linewidth=2, title="EMA Short")
plot(emaLong, color=color.orange, linewidth=2, title="EMA Long")
// Generate long and short signals
longCondition = ta.crossover(emaShort, emaLong)
shortCondition = ta.crossunder(emaShort, emaLong)
// Enter long positions
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Enter short positions
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Close long positions
if (shortCondition)
strategy.close("Long")
// Close short positions
if (longCondition)
strategy.close("Short")