ChaoZhang
개요
이것은 지수 이동 평균 (EMA) 의 교차와 평균 실제 파도 (ATR) 필터를 결합한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 강력한 트렌드를 인식하고 높은 변동률의 시장 환경에서 거래함으로써 전략의 샤프 비율과 전체적인 성능을 효과적으로 향상시킵니다. 이 전략은 50주기 및 200주기의 EMA를 사용하여 중장기 트렌드를 포착하며, ATR 지표를 사용하여 시장의 변동성을 평가하며, 변동률이 특정 경계를 초과 할 때만 거래합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 두 가지 주요 부분을 포함합니다: 추세 판단과 변동률 필터링. 추세 판단 측면에서, 전략은 50주기 EMA를 빠른 라인으로, 200주기 EMA를 느린 라인으로 사용하며, 빠른 라인에서 느린 라인을 통과하면 멀티 신호를 생성하고, 하강하면 빈 신호를 생성합니다. 변동률 필터링 측면에서, 전략은 14주기의 ATR 값을 계산하고 그것을 가격의 퍼센트로 변환합니다.
전략적 이점
- 변동율 필터링 메커니즘은 전략의 안정성을 크게 향상시키고, 높은 변동율 환경에서만 거래함으로써 승률을 향상시킵니다.
- ATR을 백분율 방식으로 계산하여 변동율 필터를 다양한 가격대 품종에 적용할 수 있게 한다.
- 중·장기 평균선과 결합하여 대동향을 효과적으로 포착하여 단기적 소음의 영향을 줄일 수 있습니다.
- 전략 논리는 간단하고 명확하며, 파라미터는 상대적으로 적어 오버피칭 위험을 낮춘다.
- 합리적인 포지션 관리를 설정하여 (10% 포지션) 위험을 효과적으로 제어합니다.
전략적 위험
- EMA 지표는 지연성이 있으며, 급격히 변동하는 시장에서 진입 및 출구 시기가 지연될 수 있습니다.
- 위기 시장에서 ATR 필터링이 있더라도 가짜 돌파구가 자주 발생할 수 있습니다.
- 고정 ATR 임계 값은 모든 시장 환경에 적용되지 않을 수 있습니다.
- 시장의 주기적 변화를 고려하지 않고, 다른 시장 단계에서 매개 변수를 조정해야 할 수 있습니다. 이러한 위험을 관리하기 위해 동적 상쇄 및 단계적 포지션 구축을 권장합니다.
전략 최적화 방향
- 동적 ATR 마이너스를 도입하여 시장 상황에 따라 조정
- DMI 또는 ADX와 같은 트렌드 강도 확인 지표
- 단일 출입으로 인한 위험을 줄이기 위해 매장 평화 메커니즘을 구현하십시오.
- 계절 분석 모듈을 추가하여 다른 시장 주기에 따라 다른 파라미터 설정을 사용합니다.
- 자율적 평형 주기 선택 메커니즘을 개발하여 전략의 적응성을 향상시킵니다.
요약하다
이 전략은 고전적인 기술 지표와 현대적인 리스크 관리 철학을 결합한 전략이다. EMA를 통해 트렌드를 교차 캡처하고, ATR 필터를 사용하여 거래 시기를 제어하는 동시에, 전략은 단순성을 유지하면서도 강력한 실용성을 가지고 있다. 일부 고유한 위험이 존재하지만, 합리적인 최적화 및 위험 관리 조치를 통해 이 전략은 여전히 좋은 응용 가치를 가지고 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA Crossover with ATR Filter", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Inputs for Moving Averages
fastLength = input.int(50, title="Fast EMA Length")
slowLength = input.int(200, title="Slow EMA Length")
// Inputs for ATR Filter
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atrThreshold = input.float(0.02, title="ATR Threshold (%)")
// Calculate EMAs
fastEMA = ta.ema(close, fastLength)
slowEMA = ta.ema(close, slowLength)
// Calculate ATR
atr = ta.atr(atrLength)
// Convert ATR to a percentage of price
atrPct = atr / close
// Define Long Condition (Cross and ATR filter)
longCondition = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and atrPct > atrThreshold / 100
// Define Short Condition
shortCondition = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA) and atrPct > atrThreshold / 100
// Define Exit Conditions
exitConditionLong = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA)
exitConditionShort = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)
// Long Entry
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Short Entry
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Long Exit
if (exitConditionLong)
strategy.close("Long")
// Short Exit
if (exitConditionShort)
strategy.close("Short")
// Plot EMAs for visual reference
plot(fastEMA, title="50 EMA", color=color.blue)
plot(slowEMA, title="200 EMA", color=color.red)
// Plot ATR for reference
plot(atrPct, title="ATR Percentage", color=color.orange, style=plot.style_line)
hline(atrThreshold / 100, "ATR Threshold", color=color.green)