이 전략은 진입 및 출구를 결정하기 위해 간단한 이동 평균의 황금 십자 및 죽음의 십자 를 활용하며, 시장 트렌드의 전환점을 파악하기 위해 트렌드와 함께 적시에 진행됩니다. 짧은 SMA가 더 긴 SMA 위에 넘어가면 길게, 짧은 SMA가 더 긴 SMA 아래에 넘어가면 짧게됩니다. 이것은 전형적인 트렌드 다음 시스템입니다.
10일 간편 이동 평균 (shortSMA) 과 30일 간편 이동 평균 (longSMA) 을 계산합니다.
shortSMA가 longSMA를 넘으면 구매 신호가 생성됩니다.
shortSMA가 longSMA 아래로 넘어가면 판매 신호가 생성됩니다.
가짜 브레이크를 피하기 위해 RSI가 구매 신호에 50 이상, 판매 신호에 50 이하가 되어야 합니다.
ATR을 사용 하 여 손해를 멈추고 수익을 취합니다.
이 전략은 주로 진입 시기를 결정하고 트렌드 인플렉션 포인트를 식별하기 위해 두 이동 평균의 크로스오버를 사용합니다. 짧은 SMA는 가격 변화를 더 빠르게 반영하며, 더 긴 SMA는 지원과 저항을 제공합니다. 짧은 SMA가 더 긴 SMA 위에 넘어가면 상승 트렌드 시작을 나타냅니다. 더 짧은 SMA가 더 긴 SMA 아래에 넘어가면 하락 트렌드 시작을 나타냅니다. RSI는 잘못된 브레이크를 필터링합니다. ATR는 손실을 멈추고 수익 트레일 가격을 취하고 리스크 관리를 최적화합니다.
이해하기 쉽고 배우기 쉽다
전환점을 잡기 위해 시장 추세를 적절히 따르고
이중 이동 평균 크로스오버는 트렌드 결정에 있어서 고전적이고 효과적입니다.
합리적인 스톱 로스 및 영업이익은 개별 세그먼트의 손실을 줄여줍니다.
RSI는 가짜 브레이크를 효과적으로 필터링하여 거래 위험을 줄입니다.
예측할 필요 없어, 그냥 수익을 위한 추세를 따르자
이중 MA는 잘못된 신호를 생성하여 불필요한 손실을 유발할 수 있습니다.
주식회사의 지연 반응, 트렌드 전환을 적시에 감지 할 수 없습니다.
맹목적으로 추세를 따라 손실을 증폭시킬 수 있습니다, 위치 사이징은 통제가 필요합니다.
불안한 시장을 완전히 필터링하지 못해 함정에 빠질 가능성이 높습니다.
부적절한 매개 변수 설정은 거래 빈도를 증가시키고 수익성을 감소시킵니다.
적절한 매개 변수 조합을 선택, 다른 필터를 도입, 위치 크기를 제어 등으로 위험을 줄일 수 있습니다.
신호 정확성을 향상시키기 위해 MA 매개 변수를 최적화
MACD, 볼링거 밴드 등과 같은 다른 지표를 추가하여 전략 승률을 향상시킵니다
트렌드 결정 지표를 포함하여 불안정한 시장에서 거래를 줄이십시오.
한 번의 손실을 최소화하고 한 번의 이익을 극대화하기 위해 손해를 멈추고 이익을 취하는 것을 최적화하십시오.
다른 시장 조건에 대비한 자본 관리 최적화
트렌드 및 불안정한 시장에 대한 별도의 전략을 수립
다양한 매개 변수 집합의 지속적인 테스트, 필터링 및 트렌드 결정에 대한 보조 지표의 도입은 전략 성과를 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
이 전략은 트레이딩의 트렌드 전환점을 식별하기 위해 고전적인 이동 평균 크로스오버 시스템을 사용한다. 초보자가 배우기에 매우 적합하다. 그러나 잘못된 신호와 뒤집이기의 지연 식별과 같은 몇 가지 약점을 주목할 필요가 있다. 매개 변수들의 끊임없는 테스트와 최적화, 다른 지표들을 추가함으로써 전략의 안정성과 수익성을 향상시킬 수 있다. 가장 중요한 것은 트렌드 트레이딩 원칙을 따르고 손실을 수용 가능한 범위 내에서 유지하고 이익을 극대화하기 위해 포지션 사이징을 제어해야 한다. 전반적으로 전략 논리는 명확하고 이해하기 쉽다. 실질적인 거래 성과를 향상시키기 위해 더 연구할 가치가 있다.
/*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"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © Glenn234 //@version=5 strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true) // Create indicator's shortSMA = ta.sma(close, 10) longSMA = ta.sma(close, 30) rsi = ta.rsi(close, 14) atr = ta.atr(14) // Crossover conditions longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA) shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA) // trade conditions if (longCondition) stopLoss = low - atr * 2 takeProfit = high + atr * 2 strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50) strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit) if (shortCondition) stopLoss = high + atr * 2 takeProfit = low - atr * 2 strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50) strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit) // Plot SMA to chart plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA") plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")