ChaoZhang
概述
本策略基于SoftKill21的Amazing scalper for majors with risk management策略进行修改,使用三重指数移动平均线替代原有的简单移动平均线,以降低滞后。该策略适用于主要货币对的1分钟周期,采用趋势跟踪方法,根据快速EMA、标准EMA和缓慢EMA的黄金交叉和死叉进行买入和卖出操作。同时结合伦敦和纽约交易时段,以及风险管理原则确定仓位大小。
策略原理
本策略使用三条不同周期的指数移动平均线:25周期快速EMA、50周期标准EMA和100周期缓慢EMA。当快速EMA上穿标准EMA和缓慢EMA时,产生买入信号;当快速EMA下穿标准EMA和缓慢EMA时,产生卖出信号。为降低滞后,使用二次指数平滑技术计算EMA。策略还根据伦敦和纽约时段的开市时间,分别判断是否符合进场条件。此外,策略使用账户权益的固定百分比确定每个订单的仓位大小,以控制风险。
具体来说,策略首先计算三条EMA线,然后判断快速EMA是否与标准EMA和缓慢EMA形成黄金交叉或死叉,如果同时满足与伦敦或纽约时段开市时间匹配的条件,则产生买入或卖出信号。在确定仓位大小时,策略先计算账户权益的固定百分比作为风险敞口,再转换为合约数和标准手数,从而动态调整每个订单的仓位。
优势分析
该策略具有以下优势:
使用三重EMA,能够有效平滑价格数据,识别趋势方向。快速EMA对价格变化敏感,标准EMA稳定跟踪,慢速EMA过滤噪音。三者配合使用,能够过滤假突破,确定趋势方向。
应用二次指数平滑技术计算EMA,降低滞后性,使信号更加灵敏。
结合主要交易时段,避免在非主要交易时间出现误导信号。
采用风险管理原则,根据账户权益调整仓位。避免单笔损失过大对账户造成冲击。
策略逻辑简单清晰,容易理解实现,适合新手学习。
可针对不同货币对、时间周期进行优化调整,适用面广。
风险分析
该策略也存在一些可能的风险:
EMA无法有效过滤突发事件造成的短期假突破,可能产生错误信号。建议结合其他指标进行分析过滤。
固定百分比仓位无法对市场波动进行动态调整,存在仓位过大或过小的问题。可以考虑引入波动率等指标动态调整仓位。
仅考虑两个主要交易时段,可能错过其他时段的交易机会。可以测试不同时段的效果。
不具备止损机制,无法有效控制单边亏损。可以设置移动止损或时间止损。
EMA交叉具有一定滞后性,可能错过最佳入场时机。可以考虑降低EMA周期或结合其他先行指标。
效果可能受到交易成本的影响。建议适当调整止损和止盈位置。
优化方向
该策略可以从以下几个方面进行优化:
测试不同EMA周期参数,寻找最优参数组合。可以引入自适应EMA等技术动态优化EMA周期。
增加其他过滤指标,如RSI、布林带等,提高信号的质量。
引入动态仓位管理机制,根据市场波动性和盈利情况调整仓位。
加入移动止损、时间止损来限制亏损。适当调整止损点位。
测试不同交易时段,找到最佳交易时间。可以结合波动率等指标筛选时段。
优化止盈和止损水平,平衡获利大小和胜率。引入抛物线止损等智能止损。
尝试修改改进EMA计算方式,如线性加权EMA等,降低滞后。
结合自动机器学习方法寻找最优参数。
对交易成本进行建模,调整系统以获得净利润最大化。
通过以上优化,可以提高系统获利能力,控制回撤,扩展适用范围,从而获得一个更强大和稳定的交易策略。
总结
本策略整体思路清晰,使用三重EMA识别趋势,配合主要交易时段进行操作,并采用账户比例确定仓位,属于典型的趋势跟踪型策略。策略优化空间较大,通过参数优化、机制改进、技术引入等手段,可以进一步扩展该策略在更多市场中的适用性,提高策略稳健性。作为新手学习폟榫,该策略是一个很好的起点。通过学习和改进,可以提高对量化交易系统的理解。如果处理得当,该策略可以转化为一个成熟可靠的量化策略。
/*backtest
start: 2023-09-19 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// original author SoftKill21
//@version=4
//@capam
strategy(title="Triple EMA Scalper low lag strat", shorttitle="3EMA scalper", overlay=true)
strategy.initial_capital = 50000
len1 = input(25, minval=1, title="Length")
len2 = input(50, minval=1, title="Length")
len3 = input(100, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
tmp1 = ema(src, len1)
tmp2 = ema(src, len2)
tmp3 = ema(src, len3)
fastemaOut = 2*tmp1 - ema(tmp1, len1)
standardemaOut = 2*tmp2 - ema(tmp2, len2)
slowemaOut = 2*tmp3 - ema(tmp3, len3)
//fastemaOut = sma(src, len1)
//standardemaOut = sma(src, len2)
//slowemaOut = sma(src, len3)
plot(fastemaOut, color=color.black, title="First EMA")
plot(standardemaOut, color=color.yellow, title="Second EMA")
plot(slowemaOut, color=color.blue, title="Third EMA")
timeinrange(res, sess) => time(res, sess) != 0
londopen = timeinrange(timeframe.period, "0300-1100")
nyopen = timeinrange(timeframe.period, "0800-1600")
longCondition = crossover(fastemaOut,standardemaOut) and crossover(fastemaOut,slowemaOut) and londopen //or nyopen)
shortCondition = crossunder(fastemaOut,standardemaOut) and crossunder(fastemaOut,slowemaOut) and londopen// or nyopen)
longCondition2 = crossover(fastemaOut,standardemaOut) and crossover(fastemaOut,slowemaOut) and nyopen
shortCondition2 = crossunder(fastemaOut,standardemaOut) and crossunder(fastemaOut,slowemaOut) and nyopen
tp = input(50,title="TP")
sl = input(100, title="SL")
tradeLondon = input(title="Trade london session?", type=input.bool, defval=true)
tradeNewyork = input(title="Trade new york session?", type=input.bool, defval=true)
//MONEY MANAGEMENT--------------------------------------------------------------
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital //current balance
floating = strategy.openprofit //floating profit/loss
risk = input(1,type=input.float,title="Risk % of equity ")/100 //risk % per trade
temp01 = balance * risk //Risk in USD
temp02 = temp01/sl //Risk in lots
temp03 = temp02*100000 //Convert to contracts
size = temp03 - temp03%1000 //Normalize to 1000s (Trade size)
if(size < 1000)
size := 1000
if(tradeLondon==true)
strategy.entry("long",1,when=longCondition)
strategy.exit("tp/sl","long",profit=tp,loss=sl)
strategy.entry("short",0,when=shortCondition)
strategy.exit("tp/sl","short",profit=tp,loss=sl)
if(tradeNewyork==true)
strategy.entry("long",1,when=longCondition2)
strategy.exit("tp/sl","long",profit=tp,loss=sl)
strategy.entry("short",0,when=shortCondition2)
strategy.exit("tp/sl","short",profit=tp,loss=sl)
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(2)