EMA 오스칠레이션 역전 시스템 전략
저자:차오장, 날짜: 2023-10-18 12:23:13태그:
전반적인 설명
이 전략은 트렌드 방향을 결정하기 위해 이동 평균 시스템을 사용하며 거래 관리에 촛불 출구와 함께 낮은 변동성 오스실레이션 시장을 피하기 위해 변동성 지수를 결합합니다.
원칙
이 전략은 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균을 비교하여 트렌드 방향을 판단합니다. 빠른 MA가 느린 MA를 넘을 때 길게 가고 빠른 MA가 느린 MA를 넘을 때 짧게됩니다. 오스실레이션 시장을 피하기 위해 전략에는 볼링거 밴드도 포함됩니다. BB 너비의 변화율이 한 임계치를 초과 할 때 거래 신호를 생성합니다. 마지막으로 전략은 범위 제한 시장에 갇히지 않기 위해
구체적으로, 거래 논리는 다음과 같습니다.
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빠른 MA (20일 기본) 및 느린 MA (50일 기본) 를 계산합니다.
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볼링거 밴드 (디폴트 40일, 표준편차 2개) 너비의 변화율을 계산합니다.
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빠른 MA가 느린 MA를 넘어서고 BB 너비 변화율이 기본 임계 9%를 초과하면 긴 경로로 이동합니다.
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빠른 MA가 느린 MA보다 낮을 때 짧은 순서로 이동하고 BB 너비 변화율이 기본 기준 9%를 초과하면
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들리어의 길고 짧은 정류장을 계산합니다. -
롱 스톱은 가장 높은 - ATR * 곱셈입니다. 짧은 스톱은 가장 낮은 + ATR * 곱셈입니다.
장점
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MA 시스템은 트렌드를 효과적으로 추적합니다.
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BB 너비 변경은 변동을 필터링하고 불필요한 거래를 줄입니다.
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들리어가 적시에 손실을 멈추고 함정에 빠지지 않도록 합니다. -
최적화를 위해 여러 가지 조절 가능한 매개 변수
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명확한 논리, 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
위험성
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MA 지연은 빠른 반전을 놓칠 수 있습니다.
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부적절한 BB 매개 변수는 유효한 신호를 필터링할 수 있습니다.
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과도한 캔들리 출입은 거래가 과도하게 증가합니다.
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부적절한 매개 변수 최적화는 위험을 가져옵니다.
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주요 사건으로 인한 극심한 시장 변화에 적응할 수 없습니다.
최적화
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최적의 매개 변수를 찾기 위해 다양한 MA 조합을 테스트합니다.
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가장 좋은 변동성 필터를 위해 다른 BB 기간을 테스트합니다.
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입국 확인을 위한 다른 지표들을 추가합니다.
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동적 정지 기능을 도입하여 시장을 더 잘 추적할 수 있습니다.
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변화하는 시장에 대한 자동 최적화를 위해 기계 학습을 활용합니다.
요약
이 전략은 MA 시스템, BB 지표 및 사다리 출구를 통합하여 비교적 안정적인 트렌드 다음 시스템을 형성합니다. 적절한 매개 변수 최적화는 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 트렌드 역전 및 오스실레이션의 위험이 남아 있습니다. 기계 학습은 탄력성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 전반적으로 학습에 대한 좋은 전략입니다.
/*backtest
start: 2022-10-11 00:00:00
end: 2023-10-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © juanchez
//@version=4
strategy("CHI", overlay = true, close_entries_rule = "ANY")
n = input(title= "highest high o lowest low period", defval= 22)
f= input(title= "multiplicador", defval= 4)
long = highest(high, n) - atr(n)*f
short= lowest(low, n) + atr(n)*f
plot(long, color= color.red)
plot(short, color= color.green)
//moving averages
period= input(title= "moving averages period", defval= 50)
period2= input(title= "moving averages period2", defval= 20)
type= input(title= "moving averages type", options= ["sma", "ema"], defval= "ema")
//moving average function
mo(p, t) =>
if t == "sma"
sma(close[barstate.islast ? 1: 0], p)
else if t== "ema"
ema(close[barstate.islast ? 1: 0], p)
m= mo(period, type)
m2= mo(period2, type)
trend= m2 > m
plot(m, color = color.maroon, linewidth = 3)
plot(m2, linewidth= 3)
//BOLLINGER BANDS ENTRIES
bb1_period= input(title= "Bollinger bands 1 period", defval=40, minval=1)
bb1_source=input(title="Bollinger band 1 source", defval=close)
bb1_multi=input(title="Bollinger Bands 1 factor", defval=2, minval=1, step=0.1)
show_bb1= input(title="Show Bollinger bands 1", defval=false)
//BOLLINGER BANDS
_bb(src, lenght, multi)=>
float moving_avg= sma(src[barstate.islast? 1: 0], lenght)
float deviation= stdev(src[barstate.islast? 1: 0], lenght)
float lowerband = moving_avg - deviation*multi
float upperband = moving_avg + deviation*multi
[moving_avg, lowerband, upperband]
[bb1, lowerband1, upperband1]= _bb(bb1_source, bb1_period, bb1_multi)
//FIRST BAND
plot(show_bb1? bb1 : na, title="BB1 Moving average", linewidth= 3, color= color.fuchsia)
plot(show_bb1? upperband1 : na, title="BB1 Upper Band", linewidth= 3, color= color.green)
plot(show_bb1? lowerband1 : na, title="BB1 Lower Band", linewidth= 3, color= color.red)
//BB's Width threshold
thresh= input(title= "widen %", defval= 9, minval = 0, step = 1, maxval= 100)
widht= (upperband1 - lowerband1)/bb1
roc= change(widht)/widht[1]*100
cross=crossover(roc, thresh)
// entry
//long
elong= input(true, title= "enable long")
longcondition= m2 > m and cross and elong
//short
eshort= input(true, title= "enable short")
shortcondition= m2 < m and cross and eshort
plotshape(longcondition? true: false , location= location.belowbar, style= shape.labelup, size= size.small, color= color.green, text= "Buy", textcolor= color.white)
plotshape(shortcondition? true: false , location= location.abovebar, style= shape.labeldown, size= size.small, color= color.red, text= "Sell", textcolor= color.white)
out= crossunder(close, long)
outt= crossover(close, short)
strategy.entry("long", strategy.long, when = longcondition)
strategy.close("long", when = out)
strategy.entry("short", strategy.short, when = shortcondition)
strategy.close("short", when = outt)
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