이 전략은 가격 변동성을 계산하기 위해 이중 기하급수적인 이동 평균 (DEMA) 을 사용하며, 가격 변동의 추세를 감지하기 위해 변동성을 더욱 부드럽게합니다. 변동성이 증가하면 길고 변동성이 떨어지면 짧습니다.
가격의 이중 기하급수적 이동 평균 (DEMA) 을 계산합니다. 공식: DEMA = 2*EMA (값, N) - EMA (값, N), N)
DEMA에 대한 가격 변동성을 계산합니다: 변동성 = (가격 - DEMA) / 가격 * 100%
변동성 트렌드 신호를 얻기 위해 다시 변동성에 DEMA 평형 적용
평형 변동성이 한 수준을 넘어서면, 길게, 밑으로 넘어가면 짧게
특정 기간 동안만 거래할 수 있습니다.
DEMA는 단순한 이동 평균보다 트렌드 변화를 더 빨리 감지합니다.
변동성은 시장 분위기를 반영합니다. 변동성의 상승은 황소들의 지배를 나타냅니다. 추락은 곰들을 나타냅니다.
변동성을 완화하면 단기적인 소음을 필터링하고 주요 트렌드를 포착합니다.
특정 기간에 거래하면 불필요한 미끄러짐 비용을 피할 수 있습니다.
스톱 로스 및 출구 전략은 위험을 통제합니다.
DEMA는 강한 트렌드에서 뒤쳐질 수 있습니다. 가장 좋은 입구점을 놓치고 있습니다.
변동성 지수는 잘못된 신호를 줄 수 있습니다. 다른 지표와 결합해야 합니다.
손해를 막기 위해 손해를 막아야 합니다.
거래 기간 밖에 놓친 기회
거래 기간은 역사적인 데이터에 대한 테스트가 필요합니다. 부적절한 시간이 수익을 줄일 수 있습니다.
DEMA 매개 변수를 최적화하고 작은 N값을 사용하라
확인을 위해 RSI, MACD와 같은 다른 지표를 결합하십시오.
역사적인 데이터와 최대 허용 손실을 기반으로 손해를 중지 설정.
거래 기간 선택 최적화
각기 다른 상품에 대해 최적의 거래 시간을 개별적으로 테스트합니다.
가장 좋은 평형을 위해 다른 DEMA 매개 변수 조합을 테스트합니다.
다른 이동평균을 EMA, SMA와 같이 시도해보세요.
다른 매개 변수로 변동성을 더 부드럽게 합니다.
여러 요소 검증을 위한 다른 지표들을 추가합니다.
입력과 출력 매개 변수를 자동으로 최적화하기 위해 기계 학습을 사용하세요.
최적의 매개 변수를 서로 다른 제품들에 대해 개별적으로 테스트합니다.
리스크를 통제하기 위해 스톱 로스 및 출구 전략을 추가합니다.
이 전략은 평탄한 DEMA 변동성을 계산하여 시장 정서에서의 트렌드 변화를 포착합니다. 변동성이 상승할 때 길고 떨어질 때 짧습니다. 그러나 DEMA 지연 및 잘못된 신호는 위험입니다. 매개 변수는 최적화되어야하며 엄격한 스톱 로스를 구현하고 확인을 위해 다른 지표를 결합해야합니다. 올바르게 사용하면이 전략은 트렌드 반전을 포착하고 좋은 투자 수익을 얻을 수 있습니다.
/*backtest start: 2022-10-17 00:00:00 end: 2023-10-23 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version= 2 strategy("DEMA of DPD Strategy ",shorttitle="DPD% DEMA " ,overlay=false) buyper =input(-2) sellper=input(2) demalen = input(50,title="Dema Length") e1= ema(close,demalen) e2=ema(e1,demalen) demaprice = 2 * e1 - e2 price=close demadifper = ((price-demaprice)/price)*100 OverDemaPer = input(1, title="Band for OverBought") UnderDemaPer= input(-1,title="Band for OverSold") band1 = hline(OverDemaPer) band0 = hline(UnderDemaPer) zeroline=0 fill(band1, band0, color=green, transp=90) demalen2 = input(21,title="DEMA to Calculate dema of DPD") demaofdpd =ema(demadifper,demalen2) demaofdpd2 =ema(demaofdpd,demalen2) resultstrategy = 2*demaofdpd - demaofdpd2 plot(resultstrategy,color=blue) yearfrom = input(2018) yearuntil =input(2019) monthfrom =input(6) monthuntil =input(12) dayfrom=input(1) dayuntil=input(31) if ( crossover(resultstrategy,buyper) ) strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="BUY") else strategy.cancel(id="BUY") if ( crossunder(resultstrategy,sellper) ) strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SELL") else strategy.cancel(id="SELL")