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황소 시장 추격 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-09-28 16:23:41
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전반적인 설명

이 전략의 주요 아이디어는 트렌드 추격을 구현하기 위해 간단한 이동 평균 지표 EMA를 사용하는 것입니다. 짧은 기간 EMA가 긴 기간 EMA를 넘어서면 긴 기간 EMA를 넘어서고 짧은 기간 EMA가 긴 기간 EMA를 넘어서면 포지션을 닫습니다. 이 전략은 황소 시장 중 매우 변동성 자산에 적합하며 상당한 트렌드 이윤을 얻을 수 있습니다.

전략 논리

이 전략은 주로 EMA 지표의 황금 십자가와 죽음의 십자가를 사용하여 입출구를 결정합니다. 코드는 두 개의 EMA 기간, 10의 짧은 기간 EMA와 60의 긴 기간 EMA를 정의합니다. 두 EMA의 값은 각각 계산됩니다. 짧은 기간 EMA가 긴 기간 EMA를 넘을 때 상승 동력이 강하고 길게 가야한다는 것을 나타냅니다. 짧은 기간 EMA가 긴 기간 EMA를 넘을 때 상승 동력이 약해지고 위치를 닫아야한다는 것을 나타냅니다.

이 전략의 핵심 논리는 트렌드를 판단하기 위해 EMA의 황금 십자가와 죽음의 십자가를 사용하는 것입니다. 이는 전형적인 트렌드 추격 전략입니다. EMA는 트렌딩 지수 지수 평형 이동 평균으로서 가격 트렌드를 잘 나타낼 수 있습니다. 짧은 기간 EMA는 최근의 가격 변화 추세와 동력을 나타냅니다. 긴 기간 EMA는 전체 트렌드 방향을 나타냅니다. 짧은 기간 EMA가 긴 기간 EMA를 넘을 때, 단기 상승 동력이 장기 기간 EMA보다 강하다는 것을 의미합니다. 따라서 긴 기간 EMA를 넘을 때, 그것은 반대를 나타냅니다.

전체 전략은 매우 간결하고 효과적인 간단한 EMA 지표로 트렌드 식별과 추격을 구현합니다. 이것이 이 전략의 가장 큰 강점입니다.

이점 분석

  • 전략 아이디어는 간단하고 명확합니다. EMA 지표를 사용하여 트렌드를 판단합니다. 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.

  • 자본 사용 효율은 높습니다. 장기간 자본을 채용하지 않고 경향이 명백할 때만 길거나 짧습니다.

  • 짧은 기간과 긴 기간 EMA의 조합은 소음을 완화시키고 장기적인 경향을 파악할 수 있습니다.

  • 이 전략은 상대적으로 작은 유출을 가지고 있으며 최대 유출은 20% 내에서 통제되며 높은 레버리지 수준을 허용합니다.

  • 가벼운 판매는 추가 수익을 위해 하락 추세 동안 트렌드 반대 거래를 가능하게 할 수 있습니다.

위험 분석

  • 트렌드를 추구하고 있는 전략으로서, 시장의 범위에서 실적이 떨어지고, 기회를 놓칠 위험이 있습니다.

  • 이 경향 의 논리적 인 근거 를 알아내지 못해 이혼 의 경향 을 초래 할 위험성 이 있습니다.

  • 부적절한 매개 변수 설정으로 인해 거래가 지나치게 많거나 거래가 빠질 수 있습니다.

  • 마감 판매는 더 높은 위험을 가지고 있으며 신중하게 구성되어야합니다.

  • 이 전략은 다른 거래 도구의 특성에 민감하고 매개 변수도 그에 따라 조정되어야 합니다.

  • 실세계의 미끄러짐 통제와 수수료는 실제 성과에 어느 정도 영향을 줄 것입니다.

최적화 방향

  • 스톱 로스 전략은 합리적인 스톱 로스 포인트를 설정하고 거래당 최대 손실을 제어하기 위해 도입될 수 있습니다.

  • 다른 지표는 트렌드 해체를 피하기 위해 트렌드 뒤에있는 요인을 분석하기 위해 포함될 수 있습니다. 예를 들어 거래량.

  • 매개 변수 최적화는 다양한 거래 도구에 최적의 매개 변수 세트를 찾을 수 있습니다.

  • 마감률이 너무 높을 때 마감 손실을 고려하기 위해 다른 출구 전략을 연구 할 수 있습니다.

  • 포지션 사이징 전략은 성능을 기반으로 포지션 크기를 동적으로 조정하는 데 사용될 수 있습니다.

  • 단계적 입력은 입점 리스크를 줄이기 위해 대량으로 포지션을 설정하는 데 채택될 수 있습니다.

요약

요약하자면, 이것은 매우 간단하고 직접적인 트렌드 추격 전략이다. 트렌드 방향을 결정하기 위해 EMA 지표를 사용하며, 금색 십자 상에서 장기간에 걸리고, 죽음의 십자 상에서 트렌드를 효과적으로 추적하기 위해 닫는다. 이 전략은 인하를 제어하고 공격적인 거래 스타일에 적합하다. 그러나 모니터링 및 최적화에도 공간이 있다. 매개 변수 및 출구 전략은 더 많은 시장 조건에 적응하기 위해 테스트되고 최적화되어야 한다. 더 많은 스톱 로스, 포지션 사이징 및 기타 전략을 통합함으로써 추가 개선이 가능하다. 이것은 실질적인 성능을 크게 향상시킬 수 있다.


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// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
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// strategy(title = "STB - Gianno Nano Strategy",
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// Variable declarations

ema10 = ta.ema(close, ema_fast)
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plot(ema10, "EMA 10", color.yellow, 2)
plot(ema60, "EMA 60", color.aqua, 2)

// Long Condition

long_cond = ta.crossover(ema10, ema60)
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// Engine strategy

if long_cond
    strategy.entry("EL", strategy.long)
if short_cond
    strategy.entry("ES", strategy.short)
if close_cond
    strategy.close("EL" )
    

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