ダイナミック・デュアル・EMA・クロスオーバー・ストラテジー
作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年12月11日11時23分54秒タグ:エイマSMA
概要
この戦略は,市場動向を決定するために,高速および遅い指数移動平均 (EMA) の交差点を使用し,リスク管理のためのダイナミックなテイク・プロフィートおよびストップ・ロスのコントロールを組み合わせた,二重EMAクロスオーバー信号に基づいた定量的な取引戦略である.この戦略は,リスク管理のための割合ベースのポジション管理を採用し,取引毎の資本の10%にデフォルトし,保護のためにダイナミックな利益目標とストップ・ロスのレベルを実装する.
戦略の原則
基本論理は,20期と50期EMAの間のクロスオーバーを監視し,トレンド変化を特定する.速いEMAがスローEMAを超えるとロングポジションが開始される.エントリー時に,システムは自動的に取利益レベル (1.3倍エントリー価格) とストップ損失レベル (0.95倍エントリー価格) を設定する.このダイナミックな利益/損失制御デザインは,異なる市場条件に適応し,戦略の柔軟性を高める.
戦略 の 利点
- 信号安定性 - SMA の代わりに EMA を使用し,市場のノイズをフィルタリングしながら価格変化に迅速に対応します.
- 総合的なリスク管理 - 参入価格に合わせて調整するダイナミックな収益とストップ損失メカニズムを実装する.
- 合理的な資本管理 - 固定比例のポジションサイズを使用し,高リスクのフルポジション取引を避ける.
- 高自動化 - 信号生成から位置管理まですべて自動化し,人間の介入を減らす.
- 強力な適応性 - 戦略は調整可能なパラメータで異なる市場条件に適応することができます.
戦略リスク
- EMA遅延 - SMAよりも速いにもかかわらず,EMAは依然として固有の遅延があり,エントリーが遅れる可能性があります.
- 変動市場における不良業績 - 横向的な市場状況下で頻繁に誤ったブレイクシグナルを生む可能性があります.
- 利益/損失の固定倍数 - 利益とストップ損失の固定倍数を使用することは,すべての市場条件に適合しない可能性があります.
- 引き下げリスク - 5%のストップロスは,非常に不安定な市場で十分ではない可能性があります.
オプティマイゼーションの方向性
- 波動性指標を組み込む - より良い市場適応のために,収益/損失倍数を動的に調整するために,ATRを追加することを提案します.
- トレンド確認を追加 - 勝利率を改善するために信号フィルタリングのためにRSI,MACDを組み込むことを検討します.
- ポジションサイズを最適化する - 市場変動に基づいて動的ポジションサイズを導入し,より細かいリスク管理を行う.
- 時間フィルターを追加する - 変動が高い期間を避けるために取引時間窓を追加することを検討します.
- 利得を高める - 強いトレンドでより多くの利得を掴むために,トラッキングストップを実装する.
結論
これは,トレンドキャプチャとリスクマネジメントのためのダイナミックな利益/損失制御のためのダブルEMAクロスオーバーを使用して,明確な論理を持つ,よく設計されたトレンドフォロー戦略である.この戦略の強みは,明確なルールと制御されたリスクにあります.これは中長期の取引システムのための基盤として適しています.追加のフィルターと強化された利益/損失メカニズムを通じて最適化するための大きな余地があります.トレーダーは,異なる市場条件のバックテストを通じて戦略を検証し,ライブ実装の前にリスク耐性に応じてパラメータを調整する必要があります.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Pineify
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// ____ _ _ __ //
// | _ \(_)_ __ ___(_)/ _|_ _ //
// | |_) | | '_ \ / _ \ | |_| | | | //
// | __/| | | | | __/ | _| |_| | //
// |_| |_|_| |_|\___|_|_| \__, | //
// |___/ //
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//@version=5
strategy(title="TQQQ EMA Strategy", overlay=true)
//#region —————————————————————————————————————————————————— Common Dependence
p_comm_time_range_to_unix_time(string time_range, int date_time = time, string timezone = syminfo.timezone) =>
int start_unix_time = na
int end_unix_time = na
int start_time_hour = na
int start_time_minute = na
int end_time_hour = na
int end_time_minute = na
if str.length(time_range) == 11
// Format: hh:mm-hh:mm
start_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 0, 2)))
start_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 3, 5)))
end_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 6, 8)))
end_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 9, 11)))
else if str.length(time_range) == 9
// Format: hhmm-hhmm
start_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 0, 2)))
start_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 2, 4)))
end_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 5, 7)))
end_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 7, 9)))
start_unix_time := timestamp(timezone, year(date_time, timezone), month(date_time, timezone), dayofmonth(date_time, timezone), start_time_hour, start_time_minute, 0)
end_unix_time := timestamp(timezone, year(date_time, timezone), month(date_time, timezone), dayofmonth(date_time, timezone), end_time_hour, end_time_minute, 0)
[start_unix_time, end_unix_time]
p_comm_time_range_to_start_unix_time(string time_range, int date_time = time, string timezone = syminfo.timezone) =>
int start_time_hour = na
int start_time_minute = na
if str.length(time_range) == 11
// Format: hh:mm-hh:mm
start_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 0, 2)))
start_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 3, 5)))
else if str.length(time_range) == 9
// Format: hhmm-hhmm
start_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 0, 2)))
start_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 2, 4)))
timestamp(timezone, year(date_time, timezone), month(date_time, timezone), dayofmonth(date_time, timezone), start_time_hour, start_time_minute, 0)
p_comm_time_range_to_end_unix_time(string time_range, int date_time = time, string timezone = syminfo.timezone) =>
int end_time_hour = na
int end_time_minute = na
if str.length(time_range) == 11
end_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 6, 8)))
end_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 9, 11)))
else if str.length(time_range) == 9
end_time_hour := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 5, 7)))
end_time_minute := math.floor(str.tonumber(str.substring(time_range, 7, 9)))
timestamp(timezone, year(date_time, timezone), month(date_time, timezone), dayofmonth(date_time, timezone), end_time_hour, end_time_minute, 0)
p_comm_timeframe_to_seconds(simple string tf) =>
float seconds = 0
tf_lower = str.lower(tf)
value = str.tonumber(str.substring(tf_lower, 0, str.length(tf_lower) - 1))
if str.endswith(tf_lower, 's')
seconds := value
else if str.endswith(tf_lower, 'd')
seconds := value * 86400
else if str.endswith(tf_lower, 'w')
seconds := value * 604800
else if str.endswith(tf_lower, 'm')
seconds := value * 2592000
else
seconds := str.tonumber(tf_lower) * 60
seconds
p_custom_sources() =>
[open, high, low, close, volume]
//#endregion —————————————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Ta Dependence
//#endregion —————————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Constants
// Input Groups
string P_GP_1 = ""
//#endregion —————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Inputs
// Default
int p_inp_1 = input.int(defval=20, title="Fast EMA Length", group=P_GP_1)
int p_inp_2 = input.int(defval=50, title="Slow EMA Length", group=P_GP_1)
float p_inp_3 = input.float(defval=1.3, title="Take Profit Price Multiplier", group=P_GP_1, step=0.01)
float p_inp_4 = input.float(defval=0.95, title="Stop Loss Price Multiplier", group=P_GP_1, step=0.01)
//#endregion ———————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Price Data
//#endregion ———————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Indicators
p_ind_1 = ta.ema(close, p_inp_1) // Fast EMA
p_ind_2 = ta.ema(close, p_inp_2) // Slow EMA
//#endregion ———————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Conditions
p_cond_1 = (ta.crossover(p_ind_1, p_ind_2))
//#endregion ———————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Strategy
// Strategy Order Variables
string p_st_name_1 = "Entry"
string p_st_name_2 = "Exit"
var float p_st_name_2_tp = na
var bool p_st_name_2_tp_can_drawing = true
var float p_st_name_2_sl = na
var bool p_st_name_2_sl_can_drawing = true
// Strategy Global
open_trades_number = strategy.opentrades
pre_bar_open_trades_number = na(open_trades_number[1]) ? 0 : open_trades_number[1]
var p_entry_order_id = 1
p_can_place_entry_order() =>
strategy.equity > 0
get_entry_id_name(int current_order_id, string name) =>
"[" + str.tostring(current_order_id) + "] " + name
is_entry_order(string order_id, string name) =>
str.startswith(order_id, "[") and str.endswith(order_id, "] " + name)
get_open_trades_entry_ids() =>
int p_open_trades_count = strategy.opentrades
string[] p_entry_ids = array.new_string(0, "")
if p_open_trades_count > 0
for i = 0 to p_open_trades_count - 1
array.push(p_entry_ids, strategy.opentrades.entry_id(i))
p_entry_ids
// Entry (Entry)
if p_cond_1 and p_can_place_entry_order()
p_st_name_1_id = get_entry_id_name(p_entry_order_id, p_st_name_1)
p_entry_order_id := p_entry_order_id + 1
string entry_message = ""
strategy.entry(id=p_st_name_1_id, direction=strategy.long, alert_message=entry_message, comment=p_st_name_1_id)
// TP/SL Exit (Exit)
float p_st_name_2_limit = close * p_inp_3
if p_st_name_2_tp_can_drawing
p_st_name_2_tp_can_drawing := false
p_st_name_2_tp := p_st_name_2_limit
float p_st_name_2_stop = close * p_inp_4
if p_st_name_2_sl_can_drawing
p_st_name_2_sl_can_drawing := false
p_st_name_2_sl := p_st_name_2_stop
string p_st_name_2_alert_message = ""
strategy.exit(id=p_st_name_1_id + "_0", from_entry=p_st_name_1_id, qty_percent=100, limit=p_st_name_2_limit, stop=p_st_name_2_stop, comment_profit=p_st_name_2 + " - TP", comment_loss=p_st_name_2 + " - SL", alert_message=p_st_name_2_alert_message)
if high >= p_st_name_2_tp or (pre_bar_open_trades_number > 0 and open_trades_number == 0)
p_st_name_2_tp_can_drawing := true
p_st_name_2_sl_can_drawing := true
p_st_name_2_tp := na
p_st_name_2_sl := na
plot(p_st_name_2_tp, title="Exit - TP", color=color.rgb(0, 150, 136, 0), linewidth=1, style = plot.style_circles)
if low <= p_st_name_2_sl or (pre_bar_open_trades_number > 0 and open_trades_number == 0)
p_st_name_2_sl_can_drawing := true
p_st_name_2_tp_can_drawing := true
p_st_name_2_sl := na
p_st_name_2_tp := na
plot(p_st_name_2_sl, title="Exit - SL", color=color.rgb(244, 67, 54, 0), linewidth=1, style = plot.style_circles)
//#endregion —————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Indicator Plots
// Fast EMA
plot(p_ind_1, "Fast EMA", color.rgb(33, 150, 243, 0), 1)
// Slow EMA
plot(p_ind_2, "Slow EMA", color.rgb(255, 82, 82, 0), 1)
//#endregion ————————————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Custom Plots
//#endregion —————————————————————————————————————————————————————————————
//#region —————————————————————————————————————————————————— Alert
//#endregion ——————————————————————————————————————————————————————
関連性
- SSLチャネル
- インディケーター: WaveTrend オシレーター
- ボリュームとキャンドルスティックパターンをベースにした買い/売る戦略
- MOST と 2 つの移動平均のクロスオーバー戦略
- ダイナミック・トレンド・フォロー・EMA・クロスオーバー・戦略
- マルチEMAクロスオーバーモメント戦略
- EMAのクロスオーバー・モメンタム・スカルピング戦略
- 超移動平均値と上帯のクロスオーバー戦略
- ダイナミック 利益とストップ・ロスの取引戦略 3つの連続した下落のキャンドルと移動平均値に基づいています
- 量的な取引のための二重EMA・ボリュームトレンド確認戦略
もっと
- 動的RSIオシレーター 多項式フィッティング指標 トレンド 定量取引戦略
- 日々の範囲のブレイク・シングルダイレクト・トレーディング・戦略
- SMA-RSI-MACD マルチインジケータ ダイナミック・リミット・オーダー・トレーディング・戦略
- EMA/SMA トレンドフォロー スウィング・トレーディング戦略 総量フィルターとパーセントのテイク・プロフィート/ストップ・ロース・システム
- VWAP 標準偏差 平均逆転取引戦略
- サポートとレジスタンスの量的なシステムに基づいたダイナミック価格ゾーンブレークアウト取引戦略
- 多指標トレンド・モメント・クロスオーバー量的な戦略
- リスクと報酬のターゲット戦略を備えた高度なダイナミックトレーリングストップ
- 先進的な長期のみ動的トレンドラインブレイク戦略
- Bollinger Bands と ATR に基づく多レベルインテリジェント・ダイナミック・トレリングストップ戦略
- Bollinger Bands と RSI の組み合わせたダイナミック・トレーディング・戦略
- RSI-ATR モメント・ボラティリティ コンビネード・トレーディング・ストラテジー
- 2つのEMAトレンドフォロー戦略と制限購入エントリー
- 多戦略技術分析取引システム
- 複数のタイムフレームを組み合わせたキャンドルスティックパターン認識取引戦略
- トリプル・ボリンガー・バンドは,定量的な取引戦略を踏まえて,トレンドに触れる.
- Bollinger Bands と RSI に基づく多次元ダイナミック・ブレイクアウト・トレーディング・システム
- RSI 平均逆転ブレイクストラテジー
- 戦略をフォローするダブル・EMA・クロスオーバー・モメンタム・トレンド
- 多段階のATR取引戦略とダイナミックな利益採取