ChaoZhang
개요
이 전략은 20일과 200일 지수 이동 평균 ((EMA) 의 교차 신호를 기반으로, 상대적으로 약한 지수 ((RSI) 와 이동 평균 수렴 분산 지수 ((MACD) 의 결합으로 확인하여 구매 및 판매 신호를 생성한다. 동시에, 이 전략은 거래 위험을 관리하고 수익을 잠금하기 위해 동적 스톱 손실과 고정 목표 수익을 사용하는 방법을 사용합니다.
전략 원칙
- 20일 및 200일 EMA를 계산하면, 20일 EMA 위에 200일 EMA를 넘으면 구매 신호가 발생하고, 20일 EMA 아래 200일 EMA를 넘으면 판매 신호가 발생한다.
- RSI와 MACD를 사용하여 EMA의 교차 신호를 확인하기 위해, RSI가 50보다 높고 MACD 라인이 신호 라인보다 높을 때만 구매를 실행합니다. RSI가 50보다 낮고 MACD 라인이 신호 라인보다 낮을 때만 판매를 실행합니다.
- 고정된 목표 수익률 (예: 20%) 과 초기 중지 손실률 (예: 10%) 을 설정한다.
- 포지션 보유 수익이 목표 수익률에 도달하면, 현 가격의 10% 이하로 중지 가격을 올리고, 동적인 중지 손실을 달성한다.
- 가격이 동적 스톱로스 가격에 닿을 때, 평형은 이익을 얻습니다.
전략적 이점
- 여러 기술 지표와 결합하여 거래 신호를 확인하여 신호의 신뢰도를 높였습니다.
- 동적 스톱을 사용하여 수익을 고정하면서 가격에 약간의 회수 공간을 부여하여 조기 평점을 피하십시오.
- 고정된 목표 수익률을 설정하여 위험을 통제하고 안정적인 수익을 달성하는 데 도움이됩니다.
전략적 위험
- EMA 교차 신호는 종종 가짜 신호가 발생하여 거래 비용이 증가 할 수 있습니다.
- 불안정한 시장에서 이 전략은 연속적인 손실이 발생할 수 있다.
- 고정된 목표 수익률과 중지 손실률은 다른 시장 상황에 적응할 수 없으며 시장의 변동성에 따라 조정해야 합니다.
전략 최적화 방향
- 신호의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 더 많은 기술 지표 또는 시장 감정 지표를 도입하십시오.
- 시장의 변동성과 자산 특성에 따라 동적으로 조정하는 적응된 목표 수익률과 정지율을 사용한다.
- 시장의 추세와 변동 주기와 결합하여 다른 시장 환경에서 다른 파라미터 설정을 사용합니다.
요약하다
이 전략은 EMA 교차 신호와 RSI 및 MACD 확인을 결합하고 동적 정지 및 고정 목표 수익의 위험 관리 방법을 통해 추세 시장에서 안정적인 수익을 올릴 가능성이 있습니다. 그러나 불안정한 시장에서 이 전략은 빈번한 거래와 연속적인 손실의 위험에 직면 할 수 있습니다. 따라서 전략의 적응성과 안정성을 높이기 위해 추가적인 최적화와 개선이 필요합니다.
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("EMA Crossover Strategy with RSI and MACD Confirmation and Dynamic Trailing Stop Loss", overlay=true)
// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Calculate RSI
rsi = ta.rsi(close, 14)
// Calculate MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
// Plot EMAs, RSI, and MACD on the chart
plot(ema20, color=color.blue, title="EMA 20")
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200")
hline(70, "Overbought", color=color.red)
hline(30, "Oversold", color=color.green)
plot(rsi, title="RSI", color=color.orange)
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)
plot(macdLine, title="MACD Line", color=color.aqua)
plot(signalLine, title="Signal Line", color=color.fuchsia)
// Strategy parameters
targetProfitPercent = 20
trailingStopIncrement = 10
// Strategy variables
var float initialStopLevel = na
var float trailingStopLevel = na
// Strategy rules with RSI and MACD confirmation
longCondition = ta.crossover(ema20, ema200) and rsi > 50 and macdLine > signalLine
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema200) and rsi < 50 and macdLine < signalLine
// Execute trades
if (longCondition)
strategy.entry("Buy Call", strategy.long)
initialStopLevel := strategy.position_avg_price * (1 - 0.10) // Initial stop-loss at 10% below entry price
if (shortCondition)
strategy.entry("Buy Put", strategy.short)
// Calculate profit and loss targets
takeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + targetProfitPercent / 100) // 20% profit target
// Update trailing stop loss
if (strategy.opentrades > 0)
if (strategy.position_size > 0) // Long position
if (strategy.netprofit >= takeProfit)
// Update stop-loss based on profit increments
if (trailingStopLevel == na)
trailingStopLevel := strategy.position_avg_price * (1 - 0.10) // Initial trailing stop at 10% below entry price
else
if (strategy.position_avg_price * (1 - 0.10) > trailingStopLevel)
trailingStopLevel := strategy.position_avg_price * (1 - 0.10) // Increase stop-loss to 10% below current price
// Apply trailing stop loss
strategy.exit("Take Profit", "Buy Call", stop=trailingStopLevel)
// Plot buy and sell signals on the chart
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")