ChaoZhang
개요
이 전략은 지수 이동 평균 ((EMA) 와 상대적으로 약한 지표 ((RSI) 를 결합한 동적 트렌드 추적 시스템이다. 그것은 9주기 및 21주기 EMA의 교차로로 트렌드 방향을 식별하고 RSI를 트렌드 확인 지표로 사용합니다. 이 전략은 또한 동적 스톱 손실과 수익 목표를 설정하는 것을 포함한 완전한 자금 관리 시스템을 포함합니다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소에 기초합니다.
- 동향의 변화를 포착하기 위해 단기 ((9주기) 와 장기 ((21주기) 의 EMA를 교차합니다.
- 14주기 RSI 지표로 트렌드를 확인하고, RSI>50이 되면 더 많은 것을 할 수 있고, RSI>50이 되면 더 적은 것을 할 수 있습니다.
- 고정 점수의 스톱로스 설정을 사용 하 여 (기본 30 점) 위험 금액의 동적에 따라 포지션 크기를 계산
- 자본 관리 변수를 사용하여 수익 목표 가격을 동적으로 계산합니다.
- 진입 표시, 목표 가격 및 중지 위치를 실시간으로 표시합니다.
전략적 이점
- 트렌드 및 동력 지표와 결합하여 거래 신호의 신뢰성을 향상시킵니다.
- 전체 자금 관리 시스템, 계좌 규모에 따라 위험을 조정할 수 있는 유연성
- 거래 실패 표시를 포함한 명확한 시각적 피드백 시스템
- 매개 변수는 완전히 사용자 정의, 다른 거래 스타일에 적합
- 자동화된 입출력, 인적 개입 감소
전략적 위험
- EMA는 지연된 지표로서 급격히 변동하는 시장에서 지연 신호를 일으킬 수 있습니다.
- 횡보 시장에서는 빈번하게 잘못된 돌파 신호가 발생할 수 있습니다.
- 고정 점수 정지 손실은 변동성 변화에 대해 유연하지 않을 수 있습니다.
- 다른 시장 조건에 맞게 변수를 신중하게 조정해야 합니다.
- 유동성이 낮은 환경에서 미끄러지는 위험
전략 최적화 방향
- ATR 기반의 동적 상쇄와 같은 적응적 상쇄 메커니즘을 도입
- 시장 변동성 필터를 추가하고 높은 변동성 동안 전략 매개 변수를 조정합니다.
- 거래 시간 필터를 추가하여 불리한 시간에 거래하는 것을 피하십시오.
- 시장의 변동성을 고려하여 보다 지능적인 포지션 관리 시스템을 개발
- 가짜 신호를 필터링하기 위한 추가적인 지표
요약하다
이 전략은 EMA와 RSI의 크로스 확인을 결합하여 전체적인 트렌드 추적 시스템을 구축한다. 그것의 주요 장점은 기술 분석과 위험 관리를 유기적으로 결합하는 데 있으며, 좋은 확장성과 적응력을 가지고 있다. 일부 고유한 위험이 있지만, 지속적인 최적화와 매개 변수 조정으로 이 전략은 거래자에게 견고한 거래 프레임워크를 제공할 수 있다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-10 00:00:00
end: 2025-02-08 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Lukhi24
//@version=6
strategy("Lukhi EMA Crossover_TWL educational strategy", overlay=true)
// Input Parameters
capital = input.float(15000, title="Capital (₹)", tooltip="Total capital")
risk_per_trade = input.float(1000, title="Risk per Trade (₹)", tooltip="Risk per trade amount")
target_per_trade = input.float(5000, title="Take Profit per Trade (₹)", tooltip="Target profit per trade")
lot_size = input.int(1, title="Lot Size", tooltip="Nifty option lot size")
stop_loss_distance = input.float(30, title="Stop Loss Distance (Points)", tooltip="Fixed stop-loss in points")
// EMA Parameters
short_ema_length = input.int(9, title="Short EMA Length")
long_ema_length = input.int(21, title="Long EMA Length")
// RSI Parameters
rsi_length = input.int(14, title="RSI Length")
rsi_overbought = input.float(70, title="RSI Overbought Level")
rsi_oversold = input.float(30, title="RSI Oversold Level")
// Calculate EMAs and RSI
ema_short = ta.ema(close, short_ema_length)
ema_long = ta.ema(close, long_ema_length)
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
// Buy and Sell Signals
buy_signal = ta.crossover(ema_short, ema_long) and rsi > 50
sell_signal = ta.crossunder(ema_short, ema_long) and rsi < 50
// Plot EMAs
plot(ema_short, color=color.blue, title="EMA Short")
plot(ema_long, color=color.orange, title="EMA Long")
// Position Size Calculation
position_size = risk_per_trade / stop_loss_distance
// Stop Loss and Take Profit Levels
long_stop_loss = close - stop_loss_distance
long_take_profit = close + (target_per_trade / position_size)
short_stop_loss = close + stop_loss_distance
short_take_profit = close - (target_per_trade / position_size)
// Entry and Exit Logic
if buy_signal
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=lot_size)
strategy.exit("Exit Buy", "Buy", stop=long_stop_loss, limit=long_take_profit)
if sell_signal
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=lot_size)
strategy.exit("Exit Sell", "Sell", stop=short_stop_loss, limit=short_take_profit)
// Add Entry Signal Labels
var label long_label = na
var label short_label = na
if buy_signal
label.delete(long_label)
long_label := label.new(bar_index,close,text="BUY\nEntry: " + str.tostring(close, "#.##") + "\nTarget: " + str.tostring(long_take_profit, "#.##") + "\nSL: " + str.tostring(long_stop_loss, "#.##"),style=label.style_label_up,color=color.rgb(12, 90, 90, 73),textcolor=#010000)
if sell_signal
label.delete(short_label)
short_label := label.new(bar_index,close,text="SELL\nEntry: " + str.tostring(close, "#.##") + "\nTarget: " + str.tostring(short_take_profit, "#.##") + "\nSL: " + str.tostring(short_stop_loss, "#.##"),style=label.style_label_down,color=#5d371752,textcolor=#000000)
// Trade Failure Indicators
long_trade_loss = strategy.position_size > 0 and close <= long_stop_loss
short_trade_loss = strategy.position_size < 0 and close >= short_stop_loss
plotshape(long_trade_loss, location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.cross, title="Long Trade Failed", text="SL Hit")
plotshape(short_trade_loss, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.cross, title="Short Trade Failed", text="SL Hit")