이 전략은 트렌드 결정 및 거래 신호를 위해 적응적 제로 레이그 EMA 지표를 사용합니다. 적응적 EMA는 레이그를 제거하기 위해 매개 변수를 동적으로 조정합니다. 트렌드를 따르는 것을 목표로합니다.
전략 논리:
코시노스 및 I-Q 적응 알고리즘으로 적응적 제로 Lag EMA를 계산합니다.
EMA는 정상 EMA, EC는 적응적 제로 레이그 EMA입니다.
EC가 EMA를 넘을 때 길고, EMA를 넘을 때 짧습니다.
오류 곡선을 계산하고 잘못된 신호를 필터링하기 위해 임계치를 설정합니다.
스톱 로스를 위해 고정된 지점을 사용하고 리스크 통제를 위해 수익을 취하십시오.
장점:
적응성 EMA는 지표 지연을 크게 줄입니다.
임계 필터링은 신호 품질을 향상시키고 잘못된 파장을 방지합니다.
간단한 정지 및 목표가 쉽게 실행됩니다.
위험성:
적응적인 EMA 매개 변수는 불안정해질 수 있습니다.
고정된 정지/목표는 변화하는 시장 조건에 적응하지 못합니다.
손실 규모에 제한이 없습니다. 큰 손실 거래의 위험이 있습니다.
요약하자면, 이 전략은 트렌드를 따르는 데 적응 EMA를 사용하며, 어느 정도 지연을 줄입니다. 그러나 위험 통제를 위해 매개 변수 안정성과 최적화된 중지가 필요합니다.
/*backtest
start: 2023-09-05 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Adaptive Zero Lag EMA v2 (w/ Backtest Date Range)", shorttitle="AZLEMA", overlay = true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, slippage = 5, pyramiding=1, calc_on_every_tick=true)
src = input(title="Source", defval=close)
secType = input(title="Security Type", options=["Forex", "Metal Spot", "Cryptocurrency","Custom"], defval="Forex")
contracts = input(title="Custom # of Contracts", defval=1, step=1)
limit = input(title="Max Lots", defval=100)
Period = input(title="Period", defval = 20)
adaptive = input(title="Adaptive Method", options=["Off", "Cos IFM", "I-Q IFM", "Average"], defval="Cos IFM")
GainLimit = input(title="Gain Limit", defval = 8)
Threshold = input(title="Threshold", defval=0.05, step=0.01)
fixedSL = input(title="SL Points", defval=70)
fixedTP = input(title="TP Points", defval=10)
risk = input(title='Risk', defval=0.01, step=0.01)
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2015)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2015)
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true
range = 50 //input(title="Max Period", defval=60, minval=8, maxval=100)
PI = 3.14159265359
lenIQ = 0.0
lenC = 0.0
//##############################################################################
//I-Q IFM
//##############################################################################
if(adaptive=="I-Q IFM" or adaptive=="Average")
imult = 0.635
qmult = 0.338
inphase = 0.0
quadrature = 0.0
re = 0.0
im = 0.0
deltaIQ = 0.0
instIQ = 0.0
V = 0.0
P = src - src[7]
inphase := 1.25*(P[4] - imult*P[2]) + imult*nz(inphase[3])
quadrature := P[2] - qmult*P + qmult*nz(quadrature[2])
re := 0.2*(inphase*inphase[1] + quadrature*quadrature[1]) + 0.8*nz(re[1])
im := 0.2*(inphase*quadrature[1] - inphase[1]*quadrature) + 0.8*nz(im[1])
if (re!= 0.0)
deltaIQ := atan(im/re)
for i=0 to range
V := V + deltaIQ[i]
if (V > 2*PI and instIQ == 0.0)
instIQ := i
if (instIQ == 0.0)
instIQ := nz(instIQ[1])
lenIQ := 0.25*instIQ + 0.75*nz(lenIQ[1])
//##############################################################################
//COSINE IFM
//##############################################################################
if(adaptive == "Cos IFM" or adaptive == "Average")
s2 = 0.0
s3 = 0.0
deltaC = 0.0
instC = 0.0
v1 = 0.0
v2 = 0.0
v4 = 0.0
v1 := src - src[7]
s2 := 0.2*(v1[1] + v1)*(v1[1] + v1) + 0.8*nz(s2[1])
s3 := 0.2*(v1[1] - v1)*(v1[1] - v1) + 0.8*nz(s3[1])
if (s2 != 0)
v2 := sqrt(s3/s2)
if (s3 != 0)
deltaC := 2*atan(v2)
for i = 0 to range
v4 := v4 + deltaC[i]
if (v4 > 2*PI and instC == 0.0)
instC := i - 1
if (instC == 0.0)
instC := instC[1]
lenC := 0.25*instC + 0.75*nz(lenC[1])
if (adaptive == "Cos IFM")
Period := round(lenC)
if (adaptive == "I-Q IFM")
Period := round(lenIQ)
if (adaptive == "Average")
Period := round((lenC + lenIQ)/2)
//##############################################################################
//ZERO LAG EXPONENTIAL MOVING AVERAGE
//##############################################################################
LeastError = 1000000.0
EC = 0.0
Gain = 0.0
EMA = 0.0
Error = 0.0
BestGain = 0.0
alpha =2/(Period + 1)
EMA := alpha*src + (1-alpha)*nz(EMA[1])
for i = -GainLimit to GainLimit
Gain := i/10
EC := alpha*(EMA + Gain*(src - nz(EC[1]))) + (1 - alpha)*nz(EC[1])
Error := src - EC
if(abs(Error)<LeastError)
LeastError := abs(Error)
BestGain := Gain
EC := alpha*(EMA + BestGain*(src - nz(EC[1]))) + (1-alpha)*nz(EC[1])
plot(EC, title="EC", color=orange, linewidth=2)
plot(EMA, title="EMA", color=red, linewidth=2)
//##############################################################################
//Trade Logic & Risk Management
//##############################################################################
buy = crossover(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold
sell = crossunder(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold
secScaler = secType == "Forex" ? 100000 : secType == "Metal Spot" ? 100 : secType == "Cryptocurrency" ? 10000 : secType == "Custom" ? contracts : 0
strategy.initial_capital = 50000
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
if (time>timestamp(2016, 1, 1 , 0, 0) and balance > 0)
//LONG
lots = ((risk * balance)/fixedSL)*secScaler
lots := lots > limit * secScaler ? limit * secScaler : lots
strategy.entry("BUY", strategy.long, oca_name="BUY", when=buy and window())
strategy.exit("B.Exit", "BUY", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=15, trail_points=fixedTP)
//SHORT
strategy.entry("SELL", strategy.short, oca_name="SELL",when=sell and window())
strategy.exit("S.Exit", "SELL", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=15, trail_points=fixedTP)