ChaoZhang
개요
이 거래 전략은 100주기 지수 이동 평균 ((EMA100), 당기기 흑자/손실 ((NUPL) 과 상대적으로 흑자 3가지 지표에 기초하여 가격과 EMA100의 교차와 NUPL와 상대적으로 흑자 2가지의 마이너스를 판단하여 거래 신호를 생성한다. 가격이 EMA100을 넘어서서 NUPL과 상대적으로 흑자 2가지가 양호할 때 다중 신호를 유발한다. 가격이 EMA100을 넘어서서 NUPL과 상대적으로 흑자 2가지가 마이너스할 때 공백 신호를 유발한다. 이 전략은 10%의 고정 지위를 취하고 10%의 스톱 손실을 설정한다.
전략 원칙
- 100주기 EMA를 주요 동향 판단 지표로 계산
- 동향의 강도와 지속성을 확인하기 위해 NUPL과 상대적으로 실현되지 않은 수익을 보조 지표로 사용합니다.
- 가격 상위/하위 EMA100을 통과하는 동시에, NUPL과 상대적으로 실현되지 않은 수익은 동시에 긍정/비효 시점에 대여/대여 신호를 생성합니다.
- 10%의 고정 포지션을 사용하고 10%의 스톱로스를 설정하여 위험을 제어합니다.
- 상장 포지션을 보유할 때, 가격이 스톱로스 가격을 넘으면 상장 포지션을 청산합니다. 상장 포지션을 보유할 때, 가격이 스톱로스 가격을 넘으면 상장 포지션을 청산합니다.
우위 분석
- 간단하고 이해하기 쉬운: 전략의 논리는 명확하고, 일반적인 기술 지표를 사용하여 이해하기 쉽고 구현됩니다.
- 트렌드 추적: EMA100을 통해 주요 트렌드를 포착하여 트렌드 시장에서 사용할 수 있습니다.
- 위험 제어: 고정 위치와 손실을 설정하여 위험을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.
- 유연성: 이 전략은 다양한 시장과 거래 기준에 적용할 수 있습니다.
위험 분석
- 가짜 신호: 불안한 시장에서 EMA100과 자주 교차하는 것은 손실을 초래하는 가짜 신호를 더 많이 생성할 수 있습니다.
- 지연성: 지연된 지표로서의 EMA, 트렌드 회전 시에는 느리게 반응하고, 최적의 출장 시기를 놓칠 수 있다
- 매개 변수 최적화: 전략 매개 변수 (EMA 주기, 포지션 크기, 스톱 리스 등) 는 시장에 따라 최적화되어야 하며, 부적절한 매개 변수는 전략의 효과가 떨어질 수 있습니다.
최적화 방향
- 변수 최적화: EMA 주기, 포지션 크기, 스로프 비율과 같은 변수를 최적화하여 전략 성능을 향상시킵니다.
- 필터 신호: 다른 기술 지표 또는 시장 감정 지표를 추가하여 가짜 신호를 필터링합니다.
- 역동적인 포지션 관리: 시장의 변동성, 계좌의 적자 등에 따라 포지션을 동적으로 조정하여 수익을 높이고 위험을 제어합니다.
- 다중 포트폴리오: 동시에 다중 및 공수 포지션을 보유, 시장 위험을 헤지, 전략적 안정성을 향상
요약하다
이 거래 전략은 EMA100, NUPL 및 상대적으로 수익이 달성되지 않은 세 가지 지표를 통해 거래 신호를 생성하며, 논리적으로 명확하고, 위험을 제어할 수 있으며, 적응력이 강하다는 장점이 있습니다. 또한 가짜 신호, 지연성 및 변수 최적화와 같은 위험이 있습니다. 향후에는 변수 최적화, 신호 필터링, 동적 포지션 관리 및 다중 공간 조합과 같은 방법으로 전략을 최적화하고 향상시킬 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-06-11 00:00:00
end: 2024-06-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Scalping Strategy with EMA 100, NUPL, and Relative Unrealized Profit", overlay=true)
// Input for EMA period
emaPeriod = input.int(100, title="EMA Period", minval=1)
ema100 = ta.ema(close, emaPeriod)
plot(ema100, color=color.blue, title="EMA 100")
// Placeholder function for NUPL (Net Unrealized Profit/Loss)
// Replace this with actual NUPL data or calculation
NUPL = close * 0.0001 // Dummy calculation
// Placeholder function for relative unrealized profit
// Replace this with actual relative unrealized profit data or calculation
relativeUnrealizedProfit = close * 0.0001 // Dummy calculation
// Define conditions for long and short entries
longCondition = ta.crossover(close, ema100) and NUPL > 0 and relativeUnrealizedProfit > 0
shortCondition = ta.crossunder(close, ema100) and NUPL < 0 and relativeUnrealizedProfit < 0
// Plot buy and sell signals on the chart
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal")
// Calculate stop loss levels
longStopLoss = close * 0.90
shortStopLoss = close * 1.10
// Strategy entry and exit rules
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, stop=longStopLoss)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, stop=shortStopLoss)
// Set stop loss levels for active positions
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopLoss)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopLoss)
// Alerts for long and short entries
alertcondition(longCondition, title="Long Entry Alert", message="Long entry signal based on EMA 100, NUPL, and relative unrealized profit")
alertcondition(shortCondition, title="Short Entry Alert", message="Short entry signal based on EMA 100, NUPL, and relative unrealized profit")
// Visualize the entry conditions
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.cross, title="Long Condition")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.cross, title="Short Condition")