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4 EMAの動向戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-26 11:10:39
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概要

この戦略は,トレンドフォロー取引を実施するために,異なる期間の4つのEMAラインの比較に基づいています.高速EMAラインが中間EMAラインの上を横切ると,中間EMAラインがスローEMAライン上を横切ると,スローEMAラインが最もスローEMAライン上を横切ると長くなります.逆の交差関係が発生すると短くなります.この戦略は日付フィルター条件も組み込み,指定された日付範囲内で取引するだけです.

戦略の論理

この戦略のコアロジックは4つのEMA線の比較に基づいています.EMA線は価格データを効果的にスムーズにし,主要なトレンドを強調することができます.速いEMA線は価格変化を最も速く反映し,中間EMAはいくつかの遅れ,遅いEMAはより遅い,最も遅いEMAは最も遅い.速いEMAが中間EMAを超越したとき,中間EMAが遅いEMAを超越したとき,そして遅いEMAが最も遅いEMAを超越したとき,それは上昇傾向を示し,戦略は長くなります.逆のクロスシーケンスが起こると,それはダウントレンドを示し,戦略はショートになります.

この戦略は日付フィルター条件も使用し,2018-06-01から2019-12-31までの指定日付範囲内で取引するのみです. これにより,この期間の外での異常波動が戦略に影響を及ぼすことは避けられます.

具体的には,4つのEMAラインの期間はそれぞれ8,13,21,34日である.短期および中期トレンドを把握するために比較的短期的である.この戦略は,価格データが指定された日付範囲内でEMA交差関係を満たす場合にのみ取引信号を生成する.

利点分析

この4EMAトレンド戦略の利点は以下の通りである.

複数の EMA ラインを使用して,より正確な傾向を特定し,市場の傾向を効果的に追跡します.
短期EMAは価格変動に迅速に対応し,短期・中期トレンドを把握できる.
日時フィルターは,異常な市場動向の影響を回避し,戦略の安定性を向上させる.
戦略の論理はシンプルで明快で分かりやすくバックテストも可能です
EMAパラメータは,異なる製品と市場状況に合わせて柔軟に調整できます.

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

EMAラインの固有の遅延は,短期的な逆転機会を逃す可能性があります.
日付範囲フィルタが正しく設定されていない場合,サンプルサイズは小さすぎてバックテスト結果は不安定になる可能性があります.
この戦略は,EMA関係のみを基にしており,他の要因が存在しないため,誤った信号を生む可能性があります.
ストップ・ロスのメカニズムがないため資本リスクが高い

上記のリスクを軽減するために,いくつかの最適化方向は以下の通りです.

MACD,KDなどの他の指標を組み合わせることで信号の有効性を確認し誤った信号を回避します
適切なストップ・ロスのメカニズムを追加して,取引ごとにコントロールし,総リスクを設定します.
EMA パラメータを調整し,より良い適応を図るため,より多くの製品と期間をテストする.

オプティマイゼーションの方向性

主な最適化方向は以下の通りである.

パラメータ最適化: EMA 期間を異なるサイクルや製品に合わせて調整し,傾向をより良く判断する.
リスク管理取引先は,その取引先の取引先と取引先の取引先の取引先の取引先の取引先の取引先と取引先の取引先の取引先と取引先の取引先の取引先の取引先と取引先の取引先の取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先の取引先との取引先との取引先との取引先との取引先との取引先の取引先との取引先の
シグナルフィルタリング: 明確なトレンドのないシグナル,例えばRSIやMACDフィルターを避けるために他の補助指標を追加します.
利益を得る: 利得を固定し,リトラセシオンを避けるために適切な利益の取り決めルールを設定します.
自動取引: 戦略をパラメータ化し,自動取引システムと統合して適用性を拡大します.

結論

これは4EMA線比較に基づくシンプルで実践的なトレンドフォロー戦略である.迅速に対応し,良いバックテスト結果で短期・中期トレンドを効果的に追跡する.リスクを軽減し効率を高めるためにパラメータを調整し,フィルターを追加し,ストップ損失を最適化することができる.パラメータ化と自動化もまた,より広範な適用性を可能にする重要な方向である.結論として,4EMA戦略は,さらなる研究と最適化に値する堅牢で汎用的な量子取引戦略である.

/*backtest
start: 2022-12-19 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("4 EMA TREND Strategy ", overlay=true)


length1 = input(8, minval=1)
outFAST = ema(close,length1)
plot(outFAST, color=green ,linewidth=3)

length2 = input(13, minval=1)
outM = ema(close, length2)
plot(outM, color=yellow,linewidth=3)

length3 = input(21, minval=1)
outSLOW = ema(close, length3)
plot(outSLOW, color=red,linewidth=3)

length4 = input(34, minval=1)
outSLOWEST = ema(close, length4)
plot(outSLOWEST, color=black,linewidth=3)

price = close 



    
yearfrom = input(2018)
yearuntil =input(2019)
monthfrom =input(6)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)


if (  (outFAST>outM) and (outM > outSLOW) and(outSLOW>outSLOWEST)) 
    strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="BUY")
    
else
    strategy.cancel(id="BUY")


if   (  (outFAST<outM) and (outM<outSLOW) and (outSLOW <outSLOWEST)) 

    strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SELL")
else
    strategy.cancel(id="SELL")

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