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EMAとパラボリックSARの組み合わせ戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-06-07 15:23:12
タグ:エイマSAR

概要

この戦略は,トレンドを把握しリスクを管理するために,8期および21期指数動向平均値 (EMA) とパラボリックSAR指標を組み合わせます.この戦略は,特定のクロスオーバーおよび価格アクション条件に基づいてポジションを開閉することを目的としています.

戦略の原則

この戦略は,異なる期間の2つのEMA (8期と21期) とパラボリックSAR指標を使用して,エントリーおよび出口条件を決定する.短期EMAが長期EMAを超越し,閉じる価格がSARを超えると,戦略はロングポジションを開く.短期EMAが長期EMAを下回り,閉じる価格がSARを下回ると,戦略はショートポジションを開く.閉じる価格がSARを下回るとロングポジションが閉鎖され,閉じる価格がSARを下回るとショートポジションが閉鎖される.また,戦略は各取引のリスクを制御するために固定ストップロストポイントを設定する.さらに,戦略は,すべてのポジションが各取引日の15:15に閉鎖されることを要求する.

戦略の利点

EMAとSARを組み合わせることで,傾向を把握し,傾向の逆転を特定することができます.
固定ストップ・ロスは個々の取引のリスクを制御するのに役立ちます
すべてのポジションを各取引日の固定時間に閉じることで,一夜間保有リスクが回避されます.
調整可能なパラメータは,異なる市場状況と取引手段に適応することを可能にします.

戦略リスク

EMA と SAR インディケーターは誤った信号を生成し,取引を損する可能性があります.
固定ストップ・ロスは市場の変動にうまく適応できないため,ストップ・ロスの配置が不適切になる可能性があります.
市場動向が不明確か波動性が高い場合,戦略は頻繁にポジションを開閉し,高い取引コストにつながる可能性があります.
この戦略は市場情勢や根本的な要因を考慮していないため,重要な取引機会を逃す可能性がある.

戦略の最適化方向

RSI や MACD などの技術指標を導入し,入口・出口信号の信頼性を向上させる.
ストップ・ロスのルールや,ダイナミック・ストップ・ロスの方法や,波動性に基づくストップ・ロスの方法など,ストップ・ロスのルールを最適化して,市場の変化により良く適応する.
戦略の包括性を高めるために,取引量やニュースイベントなどの市場情勢と基本的な要因を組み込むことを検討します.
パラメータの最適化とバックテストを異なる市場や取引手段で実行し,最適なパラメータの組み合わせを見つけます.

概要

EMAとパラボリックSARの組み合わせ戦略は,一般的に使用される2つの技術指標を組み合わせることで,トレンドとリスクを制御しようと試みます.この戦略はシンプルで理解しやすいので,初心者が学び,使用するのに適しています.しかし,この戦略には,市場の変動に適応しやすさが不十分であり,市場情緒や基本的な要因を考慮していないなどのいくつかの制限もあります.したがって,実践的な応用では,戦略の安定性と収益性を高めるために,特定の市場や取引機器に基づいて最適化および改善する必要があります.

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA and Parabolic SAR Strategy", overlay=true)

// Input parameters for EMAs and Parabolic SAR
emaShortPeriod = input.int(8, title="Short EMA Period")
emaLongPeriod = input.int(21, title="Long EMA Period")
sarStart = input.float(0.02, title="Parabolic SAR Start")
sarIncrement = input.float(0.02, title="Parabolic SAR Increment")
sarMaximum = input.float(0.2, title="Parabolic SAR Maximum")
fixedSL = input.int(83, title="Fixed Stop Loss (pts)")

// Calculate EMAs and Parabolic SAR
emaShort = ta.ema(close, emaShortPeriod)
emaLong = ta.ema(close, emaLongPeriod)
sar = ta.sar(sarStart, sarIncrement, sarMaximum)

// Entry conditions
longCondition = ta.crossover(emaShort, emaLong) and close > sar
shortCondition = ta.crossunder(emaShort, emaLong) and close < sar

// Exit conditions
longExitCondition = close < sar
shortExitCondition = close > sar

// Strategy entry and exit
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

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

if (longExitCondition)
    strategy.close("Long")

if (shortExitCondition)
    strategy.close("Short")

// Fixed Stop Loss
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=close - fixedSL * syminfo.mintick)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=close + fixedSL * syminfo.mintick)

// Exit all positions at 15:15
exitHour = 15
exitMinute = 15
exitTime = timestamp(year(timenow), month(timenow), dayofmonth(timenow), exitHour, exitMinute)

if (timenow >= exitTime)
    strategy.close_all()

// Plot EMAs and Parabolic SAR
plot(emaShort, color=color.blue, title="8 EMA")
plot(emaLong, color=color.red, title="21 EMA")
plot(sar, style=plot.style_cross, color=color.green, title="Parabolic SAR")

関連性

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EMAとパラボリックSARの組み合わせ戦略

概要

戦略の原則

戦略 の 利点

戦略リスク

戦略の最適化方向

概要

戦略の利点