ChaoZhang
개요
이 전략은 평행선 (EMA) 교차 신호에 기반한 트렌드 추적 시스템이다. 34주기 EMA를 주요 트렌드 지표로 사용하고, 분기 수익 및 위험 제어 메커니즘과 결합하여 완전히 자동화된 거래를 구현한다. 전략의 핵심은 가격과 EMA의 교차를 통해 트렌드 시작점을 포착하고, 다중 수익 목표를 설정하여 수익 기회를 극대화하는 것이다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 핵심 원칙에 기반합니다.
- 34주기 EMA를 트렌드 판단 지표로 사용함
- 가격이 EMA를 상향으로 넘어가면 EMA 가격 위치에서 더 많은 포지션을 만듭니다.
- 세 배의 수익 목표 (5%, 10%, 15%) 를 사용하여 분량 정지
- 7%의 스톱로드를 설정하여 리스크를 제어합니다.
- 10%의 지위를 장기간 보유하여 큰 추세를 파악하는 방법
- 최소 8시간 간격으로 과도한 거래를 피하십시오.
- 고정 거래량과 동적 포지션 크기를 지원하는 두 가지 방법
전략적 이점
- 다중 수익을 위한 디자인으로, 다양한 시장 환경에서도 잘 작동합니다.
- 일부 지분을 장기 보유로 유지함으로써 큰 추세에서 오는 수익을 누릴 수 있습니다.
- 리버리지 거래가 가능하며, 리스크 취향에 따라 조정할 수 있습니다.
- 과도한 거래를 막는 장치가 있습니다.
- 고정 또는 동적 위치를 선택할 수 있는 위치 관리의 유연성
- 완전히 자동화되고, 사람의 개입이 필요하지 않습니다.
- 다양한 거래 스타일에 맞게 조정 가능한 변수
전략적 위험
- EMA는 지연된 지표로서 입시 시기를 지연시킬 수 있습니다.
- 불안한 시장에서 여러 번의 중단이 발생할 수 있습니다.
- 레버를 사용하면 손실이 커질 수 있습니다.
- 고정 비율의 정지 손실은 높은 변동성 시장에서 충분히 유연하지 않을 수 있습니다.
- 다중 수익 목표가 강세를 조기 종료할 수 있다 대책:
- 트렌드가 뚜렷한 시장에서 사용하는 것이 좋습니다.
- 시장의 변동에 따라 조정된 손실 비율
- 레버를 조심하세요
- 최적화 매개 변수를 주기적으로 재검토한다
전략 최적화 방향
- 트렌드 강도 필터를 늘리고, 진입 품질을 향상시킵니다.
- ATR 상쇄와 같은 동적 상쇄 메커니즘을 도입합니다.
- 트랜지먼트 확인 지표
- 적응된 수익 목표 메커니즘 개발
- 시장 판단 모듈을 추가합니다.
- 거래 간격을 최적화하는 동적 조정 장치 이러한 최적화는 전략의 안정성과 수익성을 높이고, 잘못된 신호의 영향을 줄일 수 있습니다.
요약하다
이것은 합리적이고 논리적으로 명확하게 설계된 트렌드 추적 전략이다. 동선을 가로질러 트렌드를 포착하고, 다중 수익 목표를 사용하여 위험을 관리하며, 일부 포지션을 유지하여 큰 트렌드를 잡는다. 전략은 조정성이 강하여 다양한 위험 선호를 가진 거래자가 사용할 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-08 00:00:00
end: 2025-02-06 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA25 Long Strategy", overlay=true)
// Inputs
initial_capital = input.float(50000, title="Initial Capital ($)")
leverage = input.int(1, title="Leverage")
mode = input.string("Fixed Volume", title="Position Sizing Mode", options=["Fixed Volume", "Current Balance"])
ema_length = input.int(34, title="EMA Length")
stop_loss_percent = input.float(7, title="Stop Loss (%)", step=0.1) / 100
take_profit_1_percent = input.float(5, title="Take Profit 1 (%)", step=0.1) / 100
take_profit_2_percent = input.float(10, title="Take Profit 2 (%)", step=0.1) / 100
take_profit_3_percent = input.float(15, title="Take Profit 3 (%)", step=0.1) / 100
position_size_percent = input.float(100, title="Position Size (%)", step=1) / 100
long_term_hold_percent = input.float(10, title="Long Term Hold (%)", step=1) / 100
trade_delay = input.int(8, title="Trade Delay (hours)", minval=1) * 60 // Convert hours to minutes
// Calculate EMA
ema = ta.ema(close, ema_length)
// Plot EMA
plot(ema, title="EMA25", color=color.blue)
// Determine if a new trade can be placed
var float last_trade_time = na
can_trade = na(last_trade_time) or (time - last_trade_time) > trade_delay * 60 * 1000
// Determine position size based on selected mode
var float position_size = na
if (mode == "Fixed Volume")
position_size := initial_capital * leverage * position_size_percent / close
else
position_size := strategy.equity * leverage * position_size_percent / close
// Entry Condition
var float entry_price = na
price_crossed_ema_up = ta.crossover(close, ema)
price_crossed_ema_down = ta.crossunder(close, ema)
if ((price_crossed_ema_up or price_crossed_ema_down) and can_trade)
entry_price := ema
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size, limit=entry_price)
last_trade_time := time
label.new(bar_index, entry_price, text="Entry", color=color.green, style=label.style_label_up, textcolor=color.white, size=size.small)
// Stop Loss
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long", stop=entry_price * (1 - stop_loss_percent))
// Take Profits
take_profit_1_price = entry_price * (1 + take_profit_1_percent)
take_profit_2_price = entry_price * (1 + take_profit_2_percent)
take_profit_3_price = entry_price * (1 + take_profit_3_percent)
strategy.exit("Take Profit 1", from_entry="Long", limit=take_profit_1_price, qty=position_size / 3)
strategy.exit("Take Profit 2", from_entry="Long", limit=take_profit_2_price, qty=position_size / 3)
strategy.exit("Take Profit 3", from_entry="Long", limit=take_profit_3_price, qty=position_size / 3)
// Long Term Hold (10% of position)
hold_qty = position_size * long_term_hold_percent
if (strategy.position_size > hold_qty)
strategy.close("Long Term Hold")