Стратегия пересечения двойной скользящей средней EMA

EMA MA
Дата создания: 2024-06-07 15:58:15 Последнее изменение: 2024-06-07 15:58:15
Копировать: 0 Количество просмотров: 695
1
Подписаться
1617
Подписчики

Стратегия пересечения двойной скользящей средней EMA

Обзор

Эта стратегия использует два индекса, скользящие средние ((EMA), чтобы улавливать изменения в ценовых тенденциях. Когда краткосрочная ЭМА пересекает долгосрочную ЭМА снизу, она создает сигнал покупки; когда краткосрочная ЭМА пересекает долгосрочную ЭМА снизу, она создает сигнал продажи. Эта стратегия одновременно устанавливает ежедневные ограничения на остановку и остановку, чтобы контролировать однодневные убытки и прибыль.

Стратегический принцип

  1. Вычислите краткосрочную ЭМА (запасной цикл 9) и долгосрочную ЭМА (запасной цикл 21).
  2. Когда краткосрочная ЭМА вверх пересекает долгосрочную ЭМА, открывается позиция до; когда краткосрочная ЭМА вниз пересекает долгосрочную ЭМА, открывается позиция до.
  3. Записывается учетная прибыль в начале каждого торгового дня и рассчитывается разница между учетной прибылью и текущей учетной прибылью, т.е. прибылью на день.
  4. Если убыток в тот день превышает максимально допустимый убыток ((0.25% от первоначального капитала счета), ликвидировать все позиции.
  5. Если прибыль в тот день превышает максимально допустимую прибыль ((2%) от начального капитала счета), ликвидировать все позиции.

Стратегические преимущества

  1. Простая и понятная: стратегия имеет четкую логику, использует только две скользящие средние для создания торговых сигналов, легко понимается и реализуется.
  2. Следить за тенденциями: с помощью перекрестных линий быстрого и медленного движения EMA, можно лучше улавливать изменения в ценовых тенденциях, что подходит для использования на трендовых рынках.
  3. Контроль риска: установлены ежедневные ограничения на остановку и остановку, которые позволяют эффективно контролировать однодневные убытки и прибыль, предотвращая чрезмерную волатильность счетов.

Стратегический риск

  1. Параметрическая оптимизация: эффективность этой стратегии во многом зависит от выбора цикла EMA. Различные параметры могут привести к разным результатам. Поэтому параметры должны быть оптимизированы и переоценены в разных рыночных условиях.
  2. Рынок волатильности: на рынке волатильности, цены часто колеблются вверх и вниз по EMA, что может привести к большему количеству ложных сигналов, что приведет к частым сделкам и потерем средств.
  3. Переворот тренда: когда рыночная тенденция переворачивается, стратегия может задержать вход или выход, пропустив оптимальное время торговли.

Направление оптимизации стратегии

  1. Введение других технических показателей, таких как RSI, MACD и т. д., чтобы помочь определить силу и направление тренда, повысить точность сигнала.
  2. Оптимизация правил стоп-лосса и стоп-стоп, например, использование мобильных стоп-лосса или динамических стоп-стоп, чтобы лучше защищать прибыль и контролировать риск.
  3. В зависимости от динамики волатильности рынка, циклы EMA подстраиваются под различные состояния рынка.
  4. Фильтрация и подтверждение торговых сигналов в сочетании с фундаментальным анализом, таким как экономические данные, важные события и т. д.

Подвести итог

Двухлинейная скрещивание EMA - это простая и понятная торговая стратегия, подходящая для трендовых рынков. Скрещивание средних линий позволяет лучше улавливать изменения в ценовых тенденциях. В то же время, ежедневные установки стоп-лосса и стоп-стопа позволяют эффективно контролировать риск. Однако эта стратегия может плохо работать в условиях волатильности рынка или изменения тренда, и ее необходимо оптимизировать и улучшать в сочетании с другими техническими показателями и методами анализа.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-06-01 00:00:00
end: 2024-06-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © DD173838

//@version=5
strategy("Moving Average Strategy with Daily Limits", overlay=true)

// Moving Average settings
shortMaLength = input.int(9, title="Short MA Length")
longMaLength = input.int(21, title="Long MA Length")

// Calculate MAs
shortMa = ta.ema(close, shortMaLength)
longMa = ta.ema(close, longMaLength)

// Plot MAs
plot(shortMa, title="9 EMA", color=color.blue)
plot(longMa, title="21 EMA", color=color.red)

// Strategy conditions
crossUp = ta.crossover(shortMa, longMa)
crossDown = ta.crossunder(shortMa, longMa)

// Debug plots to check cross conditions
plotshape(series=crossUp, title="Cross Up", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="UP")
plotshape(series=crossDown, title="Cross Down", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="DOWN")

// Entry at cross signals
if (crossUp)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (crossDown)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Daily drawdown and profit limits
var float startOfDayEquity = na
if (na(startOfDayEquity) or ta.change(time('D')) != 0)
    startOfDayEquity := strategy.equity

maxDailyLoss = 50000 * 0.0025
maxDailyProfit = 50000 * 0.02
currentDailyPL = strategy.equity - startOfDayEquity

if (currentDailyPL <= -maxDailyLoss)
    strategy.close_all(comment="Max Daily Loss Reached")

if (currentDailyPL >= maxDailyProfit)
    strategy.close_all(comment="Max Daily Profit Reached")