ChaoZhang
개요
이 전략은 시장의 단기적 움직임을 포착하기 위해 두 개의 다른 주기의 지수 이동 평균 ((EMA) 의 교차 신호를 이용합니다. 빠른 선이 아래에서 위로 슬로우 라인을 통과할 때 다중 상점 포지션을 열고 빠른 선이 위에서 아래로 슬로우 라인을 통과할 때 빈 상점 포지션을 열습니다. 동시에 위험을 제어하고 이익을 잠금하기 위해 스톱 및 스톱을 설정합니다.
전략 원칙
- 두 개의 다른 주기의 EMA를 계산합니다. 기본 파라미터는 9주기 및 21주기입니다. 이 두 가지 파라미터는 시장 특성과 개인 선호도에 따라 조정할 수 있습니다.
- 빠른 라인 EMA가 낮은 라인 EMA를 상향으로 가로질러 멀티 신호를 생성하여 멀티 헤드 포지션을 열습니다.
- 빠른 라인 EMA가 느린 라인 EMA를 위아래로 가로질러 갈 때, 공백 신호가 발생하여 공백 상점 포지션이 열립니다.
- 포지션을 개시하는 동시에, 현재 포지션의 개시 가격과 위험 선호에 따라 상응하는 중지 손실 가격과 중지 가격을 설정하십시오.
- 가격이 스톱 또는 스톱로스 가격에 도달했을 때, 현재 포지션을 청산하고 다음 거래 신호가 나타날 때까지 기다립니다.
전략적 이점
- 간단하고 사용하기 쉬운: 이 전략의 논리는 명확하고, 단지 두 개의 서로 다른 주기의 EMA 라인을 필요로 함으로써 구현될 수 있으며, 매우 간단하고 이해하기 쉽고, 초보자에게는 빠르게 사용하기에 적합하다.
- 단선 거래에 적합하다: EMA는 가격 변화에 민감하고, 시장의 단기 추세에 빠르게 반응할 수 있으며, 단선 거래자가 시장의 단기 변동 기회를 잡을 수 있도록 매우 적합하다.
- 트렌드 추적: EMA는 지연된 지표이지만 매우 좋은 트렌드 추적 지표입니다. EMA 교차 전략은 트레이더가 트렌드 방향에 따라 거래하는 데 도움이 됩니다.
- 위험 조절: 전략에 Stop Loss 및 Stop Stop 비율이 설정되어 있습니다. 수익과 손실 비율이 너무 높지는 않지만 시장 추세가 불명확하거나 변동성이 큰 경우에도 약간의 보호 기능을 수행하여 계정 포지션 위험을 줄일 수 있습니다.
전략적 위험
- 자주 거래: 이 전략은 긴 줄 전략에 비해 거래 빈도가 높으며, 시장의 격동 기간 동안 빈번하게 청산이 발생할 수 있으며, 수수료가 크게 증가하여 계좌 자금에 약간의 부담이 발생합니다.
- 매개 변수 최적화: EMA의 매개 변수 선택은 전략 성능에 큰 영향을 미칩니다. 최적의 매개 변수는 시장 상태의 변화로 인해 유효하지 않을 수 있으며, 매개 변수를 정기적으로 검사하고 조정해야 합니다.
- 수익률 위험: 현재 예제 코드의 중지 및 중지 설정은 일정한 비율로 설정되어 있으며, 실제로 수익률은 그다지 이상적이지 않으며, 일부 시장 상태에서 전략이 연속적으로 손실되는 횟수가 더 많을 수 있습니다.
- 트렌드 세이치: 시장이 흔들림에서 트렌드에 전환하는 초기에, 이 전략은 방향감각 인식 지연으로 인한 연쇄 손실이 발생할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 최적화 중지: 시장의 변동 특성에 따라 더 적합한 중지 설정 방법을 선택하십시오. 예를 들어, ATR을 사용하거나, 손실을 추적하는 비율을 사용하십시오. 전략의 손실 비율과 위험 수익률을 향상하십시오.
- 필터링 흔들림 행태: 다른 기술 지표 또는 수량 가격 지표와 함께 EMA 교차 신호를 2차 확인합니다. 예를 들어, ADX가 특정 하위치를 상향으로 돌파하고 포지션을 개시하는지 판단하여 빈번한 거래 위험을 줄입니다.
- 포지션 관리를 최적화한다: 단계적으로 포지션을 구축하고, 트렌드가 뚜렷할 때 포지션을 늘리고, 흔들릴 때 포지션을 줄이고, 자금의 변동성을 줄이는 것을 고려할 수 있다.
- 조합의 다른 주기: 여러 가지 다른 파라미터의 EMA의 조합을 사용하여 청정 포지션 신호를 생성합니다. 예를 들어, 중간 단기 EMA는 입시 신호로 교차하고, 장기 EMA는 트렌드 필터로 트렌드 식별의 정확성을 향상시킵니다.
- 거시적 분석과 결합: 전략을 거시적 분석과 결합하여 거시적 상황이 명확할 때 다시 사용하여 중장기적으로 전략을 향상시킵니다.
요약하다
EMA 크로스 동적 단선 거래 전략은 초보자들에 적합한 간단한 사용 가능한 단선 거래 전략이며, 양적 거래에 익숙한 프로세스이다. 이 전략은 단기 동적 효과를 포착할 수 있으며, 시장의 추세 방향에 부합하며, 위험을 제어하기 위해 고정 비율의 스톱을 설정한다. 그러나 이 전략에는 빈번한 거래, 적지 않은 손실, 트렌드 식별 지연 등이 존재한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-06-08 00:00:00
end: 2024-06-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Scalping Strategy", overlay=true)
// Parameters
length_fast = input.int(9, title="Fast EMA Length", minval=1)
length_slow = input.int(21, title="Slow EMA Length", minval=1)
stop_loss_pct = 0.7 // Risk 0.7% of capital
take_profit_pct = 0.5 // Target 0.5% of capital
// Calculate EMAs
ema_fast = ta.ema(close, length_fast)
ema_slow = ta.ema(close, length_slow)
// Plot EMAs
plot(ema_fast, color=color.blue, title="Fast EMA")
plot(ema_slow, color=color.red, title="Slow EMA")
// Trading logic
long_condition = ta.crossover(ema_fast, ema_slow)
short_condition = ta.crossunder(ema_fast, ema_slow)
// Calculate stop loss and take profit levels
stop_loss_long = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_pct / 100)
take_profit_long = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_pct / 100)
stop_loss_short = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_pct / 100)
take_profit_short = strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_pct / 100)
// Enter and exit trades
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit long trades
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit Long", "Long", limit=take_profit_long)
strategy.exit("Stop Loss Long", "Long", stop=stop_loss_long)
// Exit short trades
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Take Profit Short", "Short", limit=take_profit_short)
strategy.exit("Stop Loss Short", "Short", stop=stop_loss_short)