분기별 EMA 동적 리트레이스먼트 트레이딩 시스템

개요

쿼터 EMA 역동적 회수 거래 시스템은 지수 이동 평균 (EMA) 회수 지점을 기반으로 한 거래 전략으로, 쿼터 반대의 거래를 위해 고안되었습니다. 이 전략은 가격 회수 시점에 초점을 맞추고 있으며 RSI 지표와 결합하여 확인하여 높은 확률의 장점을 잡습니다. 시스템의 핵심 논리는 단기 및 중기 EMA에서 제공하는 역동적 지원 지점을 활용하는 것입니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 원칙은 EMA의 동적 지지 특성과 RSI의 과매매 신호를 활용하여 거래 시스템을 구축하는 것입니다. 코드 분석에서 볼 때, 전략은 다음과 같은 핵심 구성 요소를 포함합니다.

1. 트렌드 확인 시스템: 10일과 21일 EMA를 사용하여 트렌드 방향을 설정합니다. 이 두 개의 평행선은 단기 시장 소음을 효과적으로 필터링하면서 중기 트렌드 상태를 반영합니다.

2. 입시 조건 논리:

   • 10일 EMA 또는 21일 EMA (crossAboveEMA10 or crossAboveEMA21) 를 아래에서 통과하는 가격
   • RSI 지표는 40 (rsi < 40) 이내로, 이는 가격이 상대적으로 초과 판매 영역에 있음을 나타냅니다.

3. 다단계 탈퇴 메커니즘

   • 급속한 이윤 탈퇴: 가격이 급격히 상승하면 10일 EMA의 8%를 넘습니다.
   • 트렌드 파괴 탈퇴: 가격이 10일 EMA (crossBelow EMA10) 를 다시 넘어갈 때

4. 동적 중지 손해 설정:

   • 입시 가격에 따라 15%의 스톱 로드 (entryPrice * 0.85)
   • 입점 가격의 변화에 따라 스톱 손실 범위가 동적으로 조정됩니다.

코드는 글로벌 변수 ((var float entryPrice) 를 사용해서 입시 가격을 저장하고, 스톱 로스 가격이 올바르게 계산될 수 있도록 하고, strategy.exit 함수를 사용해서 스톱 로스를 실행하는데, 이는 전략이 위험 관리에 중점을 두고 있음을 나타낸다.

전략적 이점

이 전략의 코드 구현을 심층적으로 분석한 결과, 다음과 같은 중요한 장점이 나타났습니다.

1. 동향과 회귀가 결합: 전략은 단순히 추종을 하는 것이 아니라, 강한 동향 속에서 회귀 기회를 기다리는 것, 이것은 진입점의 가격비율을 높이고, 추격의 위험을 낮춘다.

2. 복수확인 메커니즘: 진입은 가격의 EMA와 RSI를 40보다 낮게 통과하는 두 가지 조건을 동시에 충족해야 하며, 잘못된 신호를 줄일 수 있다.

3. 유연한 탈퇴 전략: 다양한 시장 상황에 맞게 두 가지 탈퇴 조건을 설계하여 급격히 상승하는 가격에 수익을 적당히 고정시킬 수 있으며, 추세가 약해지면 신속하게 탈퇴 할 수 있습니다.

4. 리스크 제어 시스템: 명확한 중지 비율 ((15%), 단일 거래 손실이 상한을 보장하고, 입시 가격에 기반한 중지 위치 설계, 동적으로 적응한다.

5. 낮은 주파수 거래 특성: 분기 수준의 운영 주파수는 거래 비용과 심리적 스트레스를 낮추고, 단시간 거래자에게 적합하다.

6. 코드 구현 간결하고 효율적: 전략 논리가 명확하고, 코드 구조가 최적화되어, TradingView의 내장 함수인 ta.ema, ta.crossover 등을 사용하여 운영 효율성이 향상되었다.

7. 통합된 예고 시스템: alertcondition 함수를 통해 구매 및 판매 신호를 상기시켜 주고, 전보와 같은 통신 도구와 통합하여 거래 실행 효율을 높인다.

전략적 위험

이 전략은 많은 장점이 있지만, 코드 분석을 통해 다음과 같은 잠재적인 위험과 한계를 발견할 수 있습니다.

1. 평균선 지연 위험: EMA는 본질적으로 지연 지표이며, 급격한 변동 시장에서 진입 신호 지연, 최적의 진입 시기를 놓치거나 지연 손실을 초래할 수 있습니다.

2. RSI 마이너스 고정 문제: 전략은 고정된 RSI 마이너스를 사용한다. RSI의 다른 시장 환경에서의 상대적인 성과 차이를 고려하지 않고, 강한 시장에서 RSI는 오랫동안 높은 수준을 유지할 수 있다.

3. 너무 큰 손실 비율: 15%의 손실 비율은 일부 높은 변동성 자산에 적합 할 수 있지만, 낮은 변동성 자산에는 너무 커서 일회성 손실이 합리적인 범위를 초과 할 수 있습니다.

4. 시장 환경 필터링의 부재: 전략에는 시장 환경 판단 메커니즘이 포함되어 있지 않으며, 곰 시장이나 가로 시장에서 너무 많은 가짜 신호를 생성 할 수 있습니다.

5. 탈퇴 메커니즘의 단순화: 가격에 대한 EMA의 위치에 대한 판단만으로 탈퇴하고, 수익률이나 시간 요소를 고려하지 않고, 잠재적인 수익의 일부를 잃을 수 있습니다.

6. 재검토 과대응 위험: 코드에서 과대응을 방지하는 조치를 보이지 않으며, 전략은 역사 데이터에 과도하게 적응할 수 있으며, 실 디스크 성능은 재검토 결과를 달성할 수 없습니다.

이러한 위험들에 대해 다음과 같은 해결책이 제안됩니다.

• 더 많은 시장 환경 필터와 함께, 예를 들어 변동률 지표 또는 시장 구조 분석
• 동적 RSI 마이너스를 사용하여 시장 환경에 따라 조정
• ATR에 기반한 동적 상쇄를 고려하여 상쇄 비율을 최적화합니다.
• 시간 필터를 추가하여 비효율적인 시장 환경에서 거래하는 것을 피하십시오.

전략 최적화 방향

코드 분석을 바탕으로, 이 전략은 다음과 같은 몇 가지 최적화 방향이 있습니다.

1. 동적 매개변수 최적화:

   // 原代码使用固定参数
   ema10 = ta.ema(close, 10)
   ema21 = ta.ema(close, 21)

사용자가 조정할 수 있는 변수로 개선할 수 있습니다:

   emaFastLength = input.int(10, "Fast EMA Length")
   emaSlowLength = input.int(21, "Slow EMA Length")
   ema_fast = ta.ema(close, emaFastLength)
   ema_slow = ta.ema(close, emaSlowLength)

이런 식으로 전략은 다양한 시장 환경과 개인 거래 스타일에 적응할 수 있습니다.

1. 역동적인 손해 방지 장치:

   // 原固定比例止损
   stopLoss = entryPrice * 0.85

ATR 기반의 동적 중지로 최적화:

   atrPeriod = input.int(14, "ATR Period")
   atrMultiplier = input.float(2.0, "ATR Multiplier")
   atr = ta.atr(atrPeriod)
   stopLoss = entryPrice - atr * atrMultiplier

이 방식은 시장의 변동성에 더 잘 적응하여 더 정확한 위험 관리를 제공합니다.

1. 시장 환경 필터: 시장 상태를 판단하는 코드를 추가합니다.

   // 市场趋势强度判断
   ema50 = ta.ema(close, 50)
   ema200 = ta.ema(close, 200)
   strongUptrend = ema50 > ema200 and close > ema50
   // 仅在强势趋势中交易
   enterLong = (crossAboveEMA10 or crossAboveEMA21) and (rsi < 40) and strongUptrend

이 개선은 약한 시장이나 수평 시장에서 잘못된 신호를 줄일 수 있습니다.

1. 동적 수익 목표:

   // 结合ATR设置动态获利目标
   takeProfitLevel = entryPrice + (atr * 3)
   exitProfit = close >= takeProfitLevel

이 방법은 시장의 변동성에 따라 수익 목표를 자동으로 조정하고, 낮은 변동성 환경에서 작은 목표를 설정하고, 높은 변동성 환경에서 더 큰 목표를 설정할 수 있습니다.

1. 거래량 필터:

   // 增加交易量确认
   volumeCondition = volume > ta.sma(volume, 20) * 1.5
   enterLong = (crossAboveEMA10 or crossAboveEMA21) and (rsi < 40) and volumeCondition

거래량 확인을 통해 낮은 유동성 환경에서 입장을 피하고 신호 품질을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 최적화 방향은 전략의 적응력, 위험 관리 능력 및 신호 품질을 향상시키고, 다양한 시장 환경에서 안정적인 성능을 유지하도록 한다.

요약하다

분기 EMA 동적 회수 거래 시스템은 EMA와 RSI 지표의 조합을 사용하여 기술 분석 프레임 워크에서 시장 회전을 할 수있는 기회를 잡기 위해 명확하고 논리적으로 엄격한 중기 거래 전략입니다. 이 전략의 핵심 장점은 입문, 퇴출 및 위험 제어에 대한 전체 시스템이 형성되어있어 안정적인 분기 수익을 추구하고 자주 거래하지 않는 투자자에게 특히 적합합니다.

전략의 주요 특징은 강력한 자산의 기술 회귀에 초점을 맞추고, EMA에서 제공되는 동적 지원위치와 RSI 초상 판매 신호를 필터링하여 시기를 선택하며, 여러 계층의 탈퇴 메커니즘과 명확한 중지 손실 전략을 설정하여 수익과 위험을 균형을 맞추는 것입니다. 평형선 후퇴 및 변수 고정과 같은 제한 사항이 있음에도 불구하고, 이 문서에서 제시된 최적화 방향, 동적 변수 조정, ATR 기반의 위험 관리 및 시장 환경 필터링과 같은 개선으로 전략의 안정성과 적응력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

프로그래밍 구현의 관점에서 보면, 이 전략의 코드 구조는 명확하고, TradingView Pine Script 언어의 내장 함수를 사용하여 연산 효율을 높이고, 전 지구적인 변수를 통해 거래 상태를 관리함으로써 좋은 프로그래밍 관행을 나타낸다. 전반적으로, 이것은 기술적 분석 이론과 실용성을 균형 잡은 거래 시스템이며, 합리적으로 최적화되면 전문 거래자의 강력한 도구가 될 수 있다.