資源の読み込みに... 荷物...

EMA の戦略に従う傾向

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年10月16日 15:54:41
タグ:

概要

EMAトレンドフォロー戦略は,EMA指標に基づくトレンド追跡戦略である.指定された期間のEMAラインを計算してトレンド方向を判断し,トレンドをフォローする.価格がEMAラインを超えるとショートになり,価格がEMAラインを下回るとロングになる.これは典型的なトレンドフォロー戦略である.

戦略の論理

この戦略の核心は,EMA指標を使用してトレンドを決定することである.EMAは,最近の価格により重みを与え,価格変化に迅速に対応する指数関数移動平均値である.EMA期間中の平均価格を計算することによって,スムーズな曲線を生成する.価格が下からEMA線を越えると,上昇傾向を示し,価格が上からEMA線を下に越えると,下向きの傾向を示します.

この論理に基づいて,戦略は,価格がEMAを超えるとショートになり,価格がEMAを下回るとロングになり,EMA線に従ってトレンドを追跡する.特に,閉じる価格で8期間のEMAを計算し,EMAを下回るとショートし,EMAを下回るとロングする.また,リスクを制御するためにストップロスを設定する.

利点

EMAは価格変動を平ら化し,市場の騒音をフィルタリングし,中長期の傾向を追跡します.
適正な取引頻度短期指標と比較して,EMAは調整頻度が中等で,過度な取引は避けられます.
戦略は EMA 指標のみをベースにしていますが,トレンドフォローという目標を達成しています.
拡張性: EMA パラメータを最適化したり,他の指標を追加して戦略を強化することができます.

リスクと解決策

調節点が欠けている.価格が急速に逆転すると,EMAは調整する時間が必要で,最高のエントリーポイントを見逃す可能性があります.解決策は調節点を識別する指標と組み合わせることです.
損失増加. EMA はトレンドをフォローし,調整点を正確に決定することはできません. 逆転は大きな損失につながる可能性があります. 解決策は合理的なストップ損失を設定することです.
頻度は高すぎるか低すぎるか.異なるEMA期間が異なる取引頻度につながります.短すぎると過剰取引になり,長すぎると機会を逃す可能性があります.解決策は,最適な EMA期間をテストすることです.

改善の提案

EMA パラメータを最適化して最適なバランスを求めます.ステップバイス最適化は最適な EMA 期間を決定することができます.
調整点を決定するために他の指標を追加します.逆転をよりよく検出するためにRSIのような指標と組み合わせます.
バックテストを通じて最高のストップ・ロスのレベルを見つけるためにストップ・ロスの戦略を最適化します.
シンボルの選択を最適化します.最高の結果を達成するために,シンボルの特徴に基づいて EMA 期間を調整します.

概要

EMAトレンドフォロー戦略は,指標に基づいた非常に典型的なトレンド追跡戦略である. シンプルで実行が簡単で,初心者が学ぶのに適しています. 一方,指標を追加またはパラメータを最適化することによって戦略をさらに改善するために拡張性があります. 継続的な改善により,非常に実践的なトレンドフォローツールになることができます.

/*backtest
start: 2022-10-09 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title = "EMA Close Strategy", shorttitle = "EMA Close",calc_on_order_fills=true,calc_on_every_tick =true, initial_capital=21000,commission_value=.25,overlay = true,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

EmaSource   = input(defval = close, title = "EMA Source")
EmaLength   = input(defval = 8, title = "EMA Period", minval = 1)

StartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
StartDay = input(1, "Backtest Start Day")
stopLoss = input(30, title = "Stop loss percentage(0.1%)") 
UseStopLoss = input(true,"UseStopLoss")

window() => time >=  timestamp(StartYear, StartMonth, StartDay,00,00) ? true : false



EMA = ema(EmaSource,EmaLength)

plot(EMA, title = "EMA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 50)

long = crossunder(EMA, close)
short= crossover(EMA, close)

if (long)
    strategy.entry("LongId", strategy.long, when=window())
    
if (short)
    strategy.entry("ShortId", strategy.short, when=window())

if (UseStopLoss)
    strategy.exit("StopLoss", "LongId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)
    strategy.exit("StopLoss", "ShortId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)

もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.

EMA の 戦略 に 従う 傾向

概要

戦略の論理

利点

リスク と 解決策

改善 の 提案

概要

EMA の戦略に従う傾向

リスクと解決策

改善の提案