ianzeng123
개요
이 전략은 평행선 교차와 동적 손실을 기반으로 한 트렌드 추적 시스템이다. 핵심 논리는 빠른 평균선 ((EMA5) 과 느린 평균선 ((EMA200) 의 금포를 통해 상승 트렌드의 시작점을 포착하고 ATR 동적 손실과 결합하여 수익을 보호하는 것이다. 전략은 또한 위험과 수익의 균형을 이루기 위해 고정 비율의 정지 목표를 설정한다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 핵심 메커니즘을 기반으로 운영됩니다.
- 입시 신호는 EMA5에 EMA200을 착용하여 단기 동력이 장기 동향을 뚫고 있음을 나타냅니다.
- 동적 스톱 손실은 ATR 지표에 기초하여 계산되며, 스톱 손실 가격은 ATR 값을 마감 가격의 배수로 설정됩니다.
- 정지 목표값은 입점 가격의 고정된 비율로 설정되어 있습니다.
- 포지션 보유 기간 동안 ATR 스톱은 가격 상승과 함께 상향으로 이동하여 추적 스톱을 형성합니다.
- 전략은 자동으로 포지션을 청산합니다.
전략적 이점
- 트렌드 포착 능력 - EMA 교차 시스템은 트렌드의 초기 단계를 효과적으로 식별합니다.
- 리스크 관리의 유연성 - ATR 동적 중지 손실은 시장의 변동성에 따라 적응할 수 있습니다.
- 안정된 실행 - 정서적 방해를 방지하는 체계화된 출전 규칙
- 매개 변수 조정성 - 평균선 주기, ATR 배수 및 정지 비율이 필요에 따라 최적화 될 수 있습니다.
- 명확한 운영 논리 - 전략 규칙은 간단하고 명확하며 이해하기 쉽고 실행할 수 있습니다.
전략적 위험
- 가짜 돌파 위험 - 수평 시장에서 여러 개의 무효 교차 신호가 발생할 수 있습니다.
- 회수 위험 - 트렌드가 급격히 역전되면 더 큰 회수를 감수할 수 있다.
- 슬라이드 포인트 위험 - 빠르게 변동하는 시장에서 중단 손실 또는 중지 주문이 슬라이드 포인트에 직면 할 수 있습니다.
- 매개 변수 민감성 - 다른 시장 환경에서 최적 매개 변수가 큰 차이가 있을 수 있다
- 자금 관리 위험 - 고정 지점 비율은 경우에 따라 과도한 위험이 될 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 트렌드 필터를 추가합니다 - 약점을 필터링하는 ADX와 같은 트렌드 강도 지표를 도입할 수 있습니다.
- 최적화된 스톱 메커니즘 - 지지부서 또는 변동율 비율과 결합된 스톱 세팅을 고려할 수 있습니다.
- 동적으로 조정된 정지 - 시장의 변동성이나 트렌드 강도에 따라 동적으로 조정된 정지 목표
- 시간 필터링을 늘려 - 변동성이 높은 기간을 피하십시오.
- 포지션 관리를 개선 - 시장의 위험도에 따라 조정되는 동적 포지션 관리를 도입
요약하다
이것은 고전적인 기술 지표와 현대적 위험 관리를 결합한 트렌드 추적 전략이다. 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을 이용하여 동적 ATR을
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// -----------------------------------------------------------
// Title: EMA5 Cross-Up EMA200 with ATR Trailing Stop & Take-Profit
// Author: ChatGPT
// Version: 1.1 (Pine Script v6)
// Notes: Enter Long when EMA(5) crosses above EMA(200).
// Exit on either ATR-based trailing stop or
// specified % Take-Profit.
// -----------------------------------------------------------
//@version=6
strategy(title="EMA5 Cross-Up EMA200 ATR Stop", shorttitle="EMA5x200_ATRStop_v6", overlay=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity,default_qty_value=100)
// -- 1) Inputs
emaFastLength = input.int(5, "Fast EMA Length")
emaSlowLength = input.int(200, "Slow EMA Length")
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period")
atrMult = input.float(2.0,"ATR Multiplier", step=0.1)
takeProfitPerc = input.float(5.0,"Take-Profit %", step=0.1)
// -- 2) Indicator Calculations
emaFast = ta.ema(close, emaFastLength)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLength)
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
// -- 3) Entry Condition: EMA5 crosses above EMA200
emaCrossUp = ta.crossover(emaFast, emaSlow)
// -- 4) Determine a dynamic ATR-based stop loss (for trailing)
longStopPrice = close - (atrValue * atrMult)
// -- 5) Take-Profit Price
// We store it in a variable so we can update it when in position.
var float takeProfitPrice = na
var float avgEntryPrice = na
if strategy.position_size > 0
// If there is an open long, get the average fill price:
avgEntryPrice := strategy.position_avg_price
takeProfitPrice := avgEntryPrice * (1 + takeProfitPerc / 100)
else
// If no open position, reset
takeProfitPrice := na
avgEntryPrice := na
// -- 6) Submit Entry Order
if emaCrossUp
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long)
// -- 7) Submit Exit Orders (Stop or Take-Profit)
strategy.exit(id = "Exit Long",stop = longStopPrice,limit = takeProfitPrice)
// -- 8) (Optional) Plotting for Visuals
plot(emaFast, color=color.new(color.yellow, 0), linewidth=2, title="EMA Fast")
plot(emaSlow, color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2, title="EMA Slow")
plot(longStopPrice, color=color.red, linewidth=2, title="ATR Trailing Stop")