ChaoZhang
개요
이 전략은 두 개의 이동 평균 (EMA) 의 교차를 기반으로 거래 신호를 생성한다. 단기 EMA (20일) 가 아래에서 위쪽으로 긴 EMA (50일) 를 통과하면 구매 신호를 생성한다. 단기 EMA가 위쪽으로 아래로 긴 EMA를 통과하면 판매 신호를 생성한다. 동시에, 이 전략은 200일 EMA를 장기 추세에 대한 참조로 도출한다. 이 전략의 주요 아이디어는 다른 주기 이동 평균의 교차를 사용하여 시장 추세의 변화를 포착하여 거래를 수행하는 것이다.
전략 원칙
- 20일 EMA, 50일 EMA, 200일 EMA를 계산한다.
- 20일 EMA와 50일 EMA의 교차점을 판단하면:
- 20일 EMA가 50일 EMA를 아래에서 위로 넘어가면 구매 신호가 발생한다.
- 20일 EMA가 50일 EMA를 상향에서 아래로 넘어가면 팔기 신호가 발생한다.
- 20일 EMA (녹색), 50일 EMA (붉은), 200일 EMA (푸른) 를 그래프에 그려서 그들의 움직임과 교차 상황을 직관적으로 관찰할 수 있다.
- 구매 및 판매 신호가 발생했을 때, 해당 구매 (녹색 상위 삼각형) 및 판매 (붉은 하위 삼각형) 표시를 차트에 표시하십시오.
전략적 이점
- 간단하고 이해하기 쉬운: 이 전략은 간단한 이동 평균의 교차 원리에 기초하여 이해하기 쉽고 구현하기 쉽습니다.
- 트렌드 추적: 단기 및 장기 이동 평균의 교차로, 전략은 시장 추세의 변화를 더 잘 포착 할 수 있으며, 트렌드 시장에서 사용하기에 적합합니다.
- 장기 동향 참조: 전략은 200일 EMA를 장기 동향 참조로 도입하여 현재 시장의 큰 환경을 판단하는 데 도움이됩니다.
- 직관적인 표시: 전략은 이동 평균과 거래 신호를 차트에 명확하게 표시하여 거래자가 직관적으로 관찰하고 분석 할 수 있습니다.
전략적 위험
- 흔들리는 시장: 흔들리는 시장에서, 자주 움직이는 평균의 교차는 더 많은 거짓 신호를 생성할 수 있으며, 전략의 부적절한 성능을 초래한다.
- 지연성: 이동 평균은 지연성을 가지고 있으며, 시장의 전환을 놓칠 수 있는 최고의 시간을 놓칠 수 있다.
- 매개 변수 민감: 전략의 성과는 이동 평균의 주기적 선택에 의존하며, 다른 주기적 매개 변수는 다른 결과를 초래할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 다른 지표를 도입: 신호의 신뢰성과 정확성을 높이기 위해 RSI, MACD 등과 같은 다른 기술 지표를 도입하는 것이 고려 될 수 있습니다.
- 최적화 변수: 이동 평균의 주기 변수를 최적화하여 현재 시장 상황에 가장 적합한 변수 조합을 찾습니다.
- 스톱로스 및 스톱스톱을 포함: 단편 거래의 위험과 수익을 제어하기 위해 전략에 합리적인 스톱로스 및 스톱스톱 메커니즘을 포함합니다.
- 동향 판단: 장기 동향 (예: 200 일 EMA) 의 방향에 따라 거래 신호를 필터링하고 동향 방향으로만 거래한다.
요약하다
EMA 쌍평평선 교차 전략은 트렌드 시장에 적합한 간단한 거래 전략이다. 그것은 단기 및 장기 이동 평균의 교차를 사용하여 시장 추세의 변화를 포착하고 장기 트렌드 레퍼런스를 도입한다. 이 전략은 흔들리는 시장에서 좋지 않은 성과와 이동 평균의 후진성과 같은 몇 가지 제한이 있음에도 불구하고, 다른 지표, 최적화 매개 변수, 위험 제어 조치 등을 도입함으로써 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-03-23 00:00:00
end: 2024-03-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA Crossover Strategy by Peter Gangmei", overlay=true)
// Define the length for moving averages
short_ma_length = input.int(20, "Short MA Length")
long_ma_length = input.int(50, "Long MA Length")
long_ma_200_length = input.int(200, "Long MA 200 Length")
// Define start time for testing
start_time = timestamp(2024, 01, 01, 00, 00)
// Calculate current date and time
current_time = timenow
// Calculate moving averages
ema20 = ta.ema(close, short_ma_length)
ema50 = ta.ema(close, long_ma_length)
ema200 = ta.ema(close, long_ma_200_length)
// Crossing conditions
crossed_above = ta.crossover(ema20, ema50)
crossed_below = ta.crossunder(ema20, ema50)
// Entry and exit conditions within the specified time frame
if true
if (crossed_above)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
alert("Buy Condition", alert.freq_once_per_bar_close)
if (crossed_below)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
alert("Sell Condition", alert.freq_once_per_bar_close)
// Plotting moving averages for visualization
plot(ema20, color=color.green, title="EMA20")
plot(ema50, color=color.red, title="EMA50")
plot(ema200, color=color.blue, title="EMA200")
// Placing buy and sell markers
plotshape(series=crossed_above, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(series=crossed_below, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")