트렌드 추종 EMA 이중 한도 매수 전략

EMA SL TP ROI
생성 날짜: 2024-12-11 11:11:32 마지막으로 수정됨: 2024-12-11 11:11:32
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트렌드 추종 EMA 이중 한도 매수 전략

개요

이 전략은 쌍평준 시스템 기반의 트렌드 추적 거래 전략으로, 기술 분석의 지수 이동 평균 ((EMA) 지표와 결합하여, EMA20 위치에서 제한 가격을 설정하여 구매한다. 전략은 보수적인 자금 관리 방법을 사용하며, 매번 계좌 이득의 10%만을 사용하여 거래하고, 위험을 제어하기 위해 스톱로스를 설정한다. 전략은 30일과 300일 두 개의 주기의 지수 이동 평균을 사용하여 시장의 흐름을 결정하며, 시장이 상승 추세에 있을 때만 기회를 찾는다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 다음과 같은 몇 가지 핵심 사항에 기초하고 있습니다.

  1. EMA300을 트렌드 판단 지표로 사용하여, 가격이 EMA300 위에 있을 때만 포지션을 고려합니다. 이것은 거래 방향이 주 트렌드와 일치하도록 보장합니다.
  2. 트렌드 조건이 충족되면, 전략은 EMA20 위치에서 제한 가격 구매 주문을 설정합니다. 이 방법은 가격이 평균 지선으로 돌아가는 동안 상대적으로 낮은 가격으로 포지션을 구축 할 수 있습니다.
  3. 이 전략은 고정 비율의 스톱/스트로드 설정으로, 기본 스톱은 입시 가격의 10%이며, 스톱/스트로드는 입시 가격의 5%로 설정되어 있으며, 이 설정은 각 거래의 리스크/수익률이 2:1보다 크다는 것을 보장합니다.
  4. 자금관리는 계정 지분의 10%를 포지션 제어에 사용한다. 이러한 보수적인 방법은 단일 거래의 위험 을 효과적으로 줄일 수 있다.

전략적 이점

  1. 트렌드 추적 특성: 장기 단기 평균선과 결합하여 전략은 효과적으로 시장 추세를 식별하고 추적하여 거래 성공률을 높일 수 있습니다.
  2. 리스크 통제: 고정된 스톱로스 및 재원 관리 규칙을 적용하여 각 거래의 위험을 효과적으로 제어합니다.
  3. 입시 가격 최적화: 제한 가격을 사용하여 EMA20 위치에서 매장하면 더 나은 입시 가격을 얻을 수 있으며 전체 수익을 높일 수 있습니다.
  4. 높은 수준의 자동화: 전략이 완전히 체계화되어 인간의 판단으로 인한 감정적 방해가 줄어들었습니다.
  5. 자금 관리 합리적인: 계정 지분의 일정한 비율을 사용하여 거래, 자금의 수익성 성장을 달성 할 수 있습니다.

전략적 위험

  1. 흔들림 시장 위험: 가로 수평 흔들림 시장에서, 전략은 종종 중지 손실을 유발하여 연속 손실을 초래할 수 있습니다.
  2. 미끄러지는 위험: 한정 가격이 완전히 거래되지 않을 수도 있고, 급격한 변동이 있을 때 큰 미끄러짐이 발생할 수 있다.
  3. 트렌드 반전의 위험: 장기 평균선을 트렌드 필터로 사용함에도 불구하고, 트렌드 반전의 초기에는 큰 손실을 감수할 수 있다.
  4. 자금 효율성 문제: 보수적 인 자금 관리로 인해, 강진 상황에서 수익 기회를 충분히 잡을 수 없습니다.

전략 최적화 방향

  1. 동적 스톱스트로드: 시장의 변동에 따라 동적으로 스톱스트로드 비율을 조정하여 전략의 적응성을 향상시킬 수 있다.
  2. 다중 트렌드 확인: RSI 또는 MACD와 같은 다른 기술 지표를 추가하여 입시 신호의 신뢰성을 향상시킵니다.
  3. 시장 환경 필터: ATR과 같은 변동률 지표를 추가하고, 다른 시장 환경에서 전략 매개 변수를 조정하거나 거래를 중지한다.
  4. 자금 관리 최적화: 계좌 수익에 따라 거래 규모를 동적으로 조정하는 것을 고려할 수 있으며, 수익성이있을 때 포지션을 적당히 증가시킬 수 있습니다.
  5. 입시시스템 개선: EMA20 근처의 가격대를 설정하여 거래 기회를 높일 수 있습니다.

요약하다

이 전략은 기술 분석의 일률적 시스템과 엄격한 위험 제어 규칙을 결합하여 비교적 안정적인 거래 시스템을 구축한다. 전략의 핵심 장점은 트렌드 추적 특성과 완벽한 위험 관리 장치로, 가격 제한 방식으로 입시 가격을 최적화하고, 보수적 인 자금 관리 방식을 사용하여 위험을 제어한다. 전략은 불안한 시장에서 열악한 성능을 발휘 할 수 있지만, 제안된 최적화 방향을 통해 전략의 안정성과 수익성을 더욱 향상시킬 수 있다. 안정적인 수익을 추구하는 투자자에게는 고려해야 할 가치있는 거래 전략 선택이다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Limit Buy at EMA20 (Last 30 Days)", overlay=true)

// Inputs for EMAs
ema20Length = input.int(30, title="EMA 20 Length")
ema300Length = input.int(300, title="EMA 300 Length")
tpPercentage = input.float(10.0, title="Take Profit (%)", step=0.1) / 100
slPercentage = input.float(5.0, title="Stop Loss (%)", step=0.1) / 100  // Stop loss at 15%

// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, ema20Length)
ema300 = ta.ema(close, ema300Length)

// Plot EMAs
plot(ema20, color=color.blue, title="EMA 20")
plot(ema300, color=color.red, title="EMA 300")

// Limit backtesting to the last 30 days
startTime = timestamp(year(timenow), month(timenow), dayofmonth(timenow) - 30, 0, 0)
if (time < startTime)
    strategy.close_all()
    strategy.cancel_all()

// Entry Condition: Price above EMA300
longCondition = close > ema300 and time >= startTime

// Calculate position size (10% of equity)
positionSize = strategy.equity * 0.10 / ema20  // Use EMA20 as the limit price

// Place a limit buy order at EMA20
if (longCondition)
    strategy.order("Limit Buy", strategy.long, qty=positionSize, limit=ema20)

// Calculate TP and SL levels
tpPrice = ema20 * (1 + tpPercentage)
slPrice = ema20 * (1 - slPercentage)

// Set take profit and stop loss
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Limit Buy", stop=slPrice, limit=tpPrice)