ChaoZhang
개요
이 전략은 5주기 및 15주기 지수 이동 평균 ((EMA) 의 교차를 기반으로 한 정량 거래 시스템이다. 합리적인 중지 및 중지 수준을 설정하여 자금 안전을 보호하면서 안정적인 수익을 추구한다. 전략은 시장 추세 변화를 식별하기 위해 고전적인 평행선 교차 신호를 채택하고, 위험 관리 장치와 결합하여 각 거래의 수익률을 제어한다.
전략 원칙
전략의 핵심은 빠른 이동 평균 ((5주기 EMA) 과 느린 이동 평균 ((15주기 EMA) 의 교차 상황을 모니터링하는 것입니다. 5주기 EMA를 상향으로 통과하면, 시스템이 더 많은 신호를 발생시킵니다. 5주기 EMA를 하향으로 통과하면, 시스템이 공백 신호를 발생시킵니다.
전략적 이점
- 신호 생성 메커니즘은 객관적이고 이해하기 쉽고 주관적인 판단에 영향을 받지 않습니다.
- 지수 이동 평균을 적용하여 가짜 돌파의 영향을 줄일 수 있습니다.
- 고정된 비율의 중지 및 중지 장치가 설치되어 자금 관리에 도움이 됩니다.
- 리스크/이익 비율은 1:2, 전문적인 거래 원칙에 부합합니다.
- 전략 논리는 간단하고, 구현 및 유지보수가 쉽다.
- 여러 시장과 시간대에 적용할 수 있습니다.
전략적 위험
- 상자 시장에서 종종 잘못된 신호가 발생하여 거래 비용이 증가할 수 있습니다.
- 고정 스톱 & 스톱 설정은 모든 시장 환경에 적합하지 않을 수 있습니다.
- 급속한 EMA는 가격 변화에 민감하여 과도한 거래로 이어질 수 있습니다.
- 시장의 변동성을 고려하지 않고 리스크 관리가 유연하지 않습니다.
- 극한의 경우, 정지는 제때 실행되지 않을 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 변동률 지표의 동적 조정 스톱 스톱 레벨을 도입
- 트렌드 필터를 추가하여 가로 시장의 잘못된 신호를 줄이십시오.
- 시장 특성에 따라 EMA 주기를 동적으로 조정합니다.
- 거래량 확인 메커니즘을 추가하여 신호 신뢰성을 향상시킵니다.
- 시간 필터를 도입하여 불리한 시간에 거래하는 것을 피하십시오.
- 트레일링 스톱 메커니즘을 추가하고 수익을 창출하는 방법을 고려하십시오.
요약하다
이것은 구조가 완전하고 논리가 명확한 양적 거래 전략이다. 동선 교차로 트렌드 전환점을 포착하여 고정된 스톱 스톱을 지원하여 위험 통제를 한다. 전략은 간단하고 사용하기 쉽고 초보자 입문자에게 적합하며 추가 최적화를 위한 좋은 토대를 제공한다. 거래자는 실장에 사용하기 전에 충분한 피드백을 수행하고 특정 시장 특성에 따라 파라미터를 최적화하도록 권장한다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("5 EMA and 15 EMA Crossover with Stop Loss and Target", overlay=true)
// Define EMAs
ema5 = ta.ema(close, 5)
ema15 = ta.ema(close, 15)
// Plot EMAs on the chart
plot(ema5, title="5 EMA", color=color.blue)
plot(ema15, title="15 EMA", color=color.red)
// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(ema5, ema15)
shortCondition = ta.crossunder(ema5, ema15)
// Stop-loss and take-profit percentage
stopLossPercent = 1.5 // Stop-loss at 1.5%
takeProfitPercent = 3.0 // Take-profit at 3%
// Calculate stop-loss and take-profit levels for long and short positions
longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPercent / 100)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPercent / 100)
shortStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPercent / 100)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfitPercent / 100)
// Enter long position with stop-loss and take-profit
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=longStopLoss, limit=longTakeProfit)
// Enter short position with stop-loss and take-profit
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=shortStopLoss, limit=shortTakeProfit)
// Plot stop-loss and take-profit levels
plot(longStopLoss, title="Long Stop Loss", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(longTakeProfit, title="Long Take Profit", color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(shortStopLoss, title="Short Stop Loss", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_linebr)
plot(shortTakeProfit, title="Short Take Profit", color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_linebr)