ChaoZhang
개요
이 전략은 두 개의 지수 이동 평균 ((EMA) 의 교차를 매매 신호로 사용한다. 더 짧은 기간의 EMA가 아래에서 위쪽으로 더 긴 기간의 EMA를 통과하면 매매 신호가 발생한다. 반대로 더 짧은 기간의 EMA가 위쪽으로 더 긴 기간의 EMA를 통과하면 매매 신호가 발생한다. 이 전략은 또한 교차점이 최근 10 거래 기간의 최고 가격 또는 최저 가격인지 여부를 판단하여 트렌드의 강도를 확인한다. 교차점이 가장 높으면 가격이 배경에 녹색으로 표시되며, 최저 가격이라면 빨간색으로 표시된다.
전략 원칙
- 두 개의 다른 주기의 EMA를 계산하고, 기본 주기에는 각각 5과 10이다.
- 두 개의 EMA가 교차하는지 판단하기 위해, 단기 EMA가 아래에서 위로 긴 EMA를 통과하면 구매 신호가 발생하고, 단기 EMA가 위에서 아래로 긴 EMA를 통과하면 판매 신호가 발생한다.
- 교차 신호를 생성할 때, 현재 교차점이 최근 10 거래 주기의 최고 가격 또는 최저 가격인지 판단하십시오. 최고 가격이라면 상승 추세가 강한 것으로 간주하고 최저 가격이라면 하향 추세가 강한 것으로 간주합니다.
- 만약 구매 신호가 발생하고 현재 포지션이 없는 경우, 더 많은 주문을 열고; 만약 판매 신호가 발생하고 현재 포지션이 없는 경우, 공명 주문을 열고.
- 이미 여러 개의 단위 입장이 있고 단기 EMA가 상향에서 상향으로 장기 EMA를 가로질러 있다면, 다수 입장이 평평하다. 이미 공수 입장이 있고 단기 EMA가 아래에서 상향으로 장기 EMA를 가로질러 있다면, 공수 입장이 평평하다.
전략적 이점
- 지수 이동 평균은 간단한 이동 평균보다 가격 변화에 더 빨리 반응하여 더 적절한 거래 신호를 생성 할 수 있습니다.
- 교차점이 최근 최고 가격 또는 최저 가격인지 판단함으로써, 트렌드 강도가 더 높은 거래 기회를 가하여 전략적 수익을 높일 수 있다.
- 이 차트는 거래자들에게 더 직관적인 거래 참고를 제공하기 위해 교차점 가격을 표시합니다.
- 코드의 논리는 명확하고, 이해하기 쉽고, 구현하기 쉽습니다.
전략적 위험
- EMA 교차로에서 생성된 신호에는 지연이 있을 수 있으며, 이로 인해 최적의 거래 시간을 놓칠 수 있다.
- 불안정한 시장에서, EMA 교차는 자주 발생할 수 있으며, 이는 거래의 과잉 수와 거래 비용을 증가시킨다.
- 이 전략은 스톱로스가 부족해서, 판단이 잘못되면 철수할 위험이 커질 수 있다.
전략 최적화 방향
- RSI, MACD 등과 같은 더 많은 기술적 지표가 도입되어 트렌드 강도와 방향을 판단하고 신호의 정확성을 향상시킵니다.
- 합리적인 스톱로스 및 스피드 포인트 지점을 설정하여 단일 거래 위험을 제어하십시오.
- 거래 매개 변수, 예를 들어 EMA 주기와 교차 확인 시간 창을 최적화하여 전략 적응성을 향상시킵니다.
- VIX와 같은 시장 감정 지표와 결합하여 거래 신호를 필터링하여 잘못된 신호를 줄여줍니다.
- 포지션 관리 및 자금 관리 모듈을 추가하여 거래당 자금량을 동적으로 조정하고 자금 사용 효율을 높이는 것을 고려하십시오.
요약하다
이 전략은 지수 이동 평균을 교차하는 것을 핵심 논리로 하고, 교차점 가격의 근기간의 상대적인 위치를 결합하여 트렌드 강도를 판단한다. 전체적으로 보면, 전략 논리는 명확하고 장점은 분명하지만, 또한 일정 한계와 위험이 존재한다. 더 많은 보조 판단 지표를 도입하고, 합리적인 위험 관리 조치를 설정하고, 핵심 매개 변수를 최적화함으로써, 이 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ZenAndTheArtOfTrading
// @version=5
strategy("ema giao nhau", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Get user input
emaLength1 = input.int(title="EMA #1 Length", defval=5)
emaLength2 = input.int(title="EMA #2 Length", defval=10)
// Get MAs
ema1 = ta.ema(close, emaLength1)
ema2 = ta.ema(close, emaLength2)
// Draw MAs
plot(ema1, color=color.blue, title="EMA 1")
plot(ema2, color=color.red, title="EMA 2")
// Detect crossovers
bool crossOver = ta.crossover(ema1, ema2)
bool crossUnder = ta.crossunder(ema1, ema2)
bool cross = crossOver or crossUnder
//float crossPrice = ta.valuewhen(cross, close, 0)
float crossPrice = cross ? close : na
// Check if the crossover price is the highest price over the past 10 bars
bool highestPrice = crossOver
for i = 1 to 10
if crossPrice <= close[i]
highestPrice := false
break
// Check if the crossover price is the lowest price over the past 10 bars
bool lowestPrice = crossUnder
for i = 1 to 10
if crossPrice >= close[i]
lowestPrice := false
break
// Flag the bar if it is a high/low close
bgcolor(highestPrice ? color.new(color.green, 50) : na)
bgcolor(lowestPrice ? color.new(color.red, 50) : na)
// Display crossover price
if cross
highestEmaPrice = ema1 > ema2 ? ema1 : ema2
label myLabel = label.new(bar_index, highestEmaPrice, "CrossPrice=" + str.tostring(crossPrice), color=color.white)
if highestPrice and strategy.position_size == 0
strategy.entry(id="Buy", direction=strategy.long)
if lowestPrice and strategy.position_size == 0
strategy.entry(id="Sell", direction=strategy.short)
// Exit trades when short-term EMA is breached
if strategy.position_size > 0 and crossUnder
strategy.close("Buy")
if strategy.position_size < 0 and crossOver
strategy.close("Sell")