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골든 크로스 데스 크로스 이동 평균 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-30 14:42:09
태그:

개요: 이 전략은 서로 다른 기간의 3 개의 이동 평균을 기반으로 골든 크로스 및 데스 크로스 거래를 구현합니다. 짧은 기간 MA가 긴 기간 MA를 넘을 때 긴 기간 MA를 넘을 때 길고 짧은 기간 MA가 긴 기간 MA를 넘을 때 짧습니다. 트렌드 방향은 트렌드 MA 라인에 의해 결정됩니다.

전략 논리:

3개의 MA를 정의합니다. 짧은 기간 MA, 긴 기간 MA 및 트렌드 MA. 기간은 각각 20, 200 및 50입니다.
구매 신호는 짧은 기간 MA가 긴 기간 MA를 넘을 때 생성됩니다. 판매 신호는 짧은 기간 MA가 긴 기간 MA를 넘을 때 생성됩니다.
짧은 MAs와 긴 MAs가 트렌드 MA보다 높는지 확인합니다. 그렇지 않으면 트렌드에 반대하는 거래를 피하기 위해 신호가 필터됩니다.
스톱 로스를 설정하고 엔트리 가격의 비율로 이익을 취합니다. 백테스팅에 기반한 매개 변수를 최적화하십시오.
입구 신호를 시각화하기 위해 MA 교차점을 그래프로 그려라.

장점:

간단하고 직관적인 전략 논리, 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.
중장기 동향을 효과적으로 파악하고 동력을 따라 거래할 수 있습니다.
트렌드에 따라 필터링 MA는 트렌드에 반대하는 거래를 피합니다.
MA 기간은 다른 시장 조건에 따라 조정될 수 있습니다.
리스크를 통제하기 위해 사용자 정의 가능한 스톱 손실 및 수익을 취합니다.

위험성:

급격한 변동은 스톱 로드를 유발할 수 있습니다.
트렌드가 역전되면 더 큰 손실이 발생합니다.
부적절한 매개 변수 조정은 오버 트레이딩 또는 놓친 기회로 이어질 수 있습니다.
거래 비용도 고려해야 합니다.

개선 사항:

잘못된 신호를 피하기 위해 ATR 같은 변동성 필터를 추가합니다.
매개 변수를 동적으로 최적화하기 위해 기계 학습을 사용하세요.
트렌드를 결정하기 위해 MACD와 같은 더 많은 지표를 추가합니다.
수익을 확보하기 위해 후속 스톱 손실을 구현합니다.
최적의 스톱 로스 및 수익 수준을 찾기 위한 백테스트

결론:

이 전략은 명확한 논리 및 쉬운 실행으로 트렌드를 효과적으로 캡처합니다. 트렌드 필터, 스톱 로스 및 수익을 통해 위험을 제어합니다. 매개 변수 조정에는 시장 조건에 대한 최적화가 필요합니다. 더 많은 지표가 성능을 향상시킬 수 있습니다. 중장기 트렌드 거래에 적합합니다. 백테스트 및 데모 거래에서 잘 수행됩니다. 라이브 거래에서 윙사 및 트렌드 역전 위험에 주의하십시오. 전반적으로 실용적인 가치가 있습니다.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("XAU M15", overlay=true)

// Define input parameters
long_length = input.int(64, title="Long MA Length")
short_length = input.int(1, title="Short MA Length")
trend_length = input.int(200, title="Trend MA Length")

// Calculate moving averages
long_ma = ta.sma(close, long_length)
short_ma = ta.sma(close, short_length)
trend_ma = ta.sma(close, trend_length)

// Plot moving averages on chart
plot(long_ma, color=color.blue, title="Long MA")
plot(short_ma, color=color.red, title="Short MA")
plot(trend_ma, color=color.green, title="Trend MA")

// Entry conditions
enterLong = ta.crossover(long_ma, short_ma) and long_ma > trend_ma and short_ma > trend_ma
enterShort = ta.crossunder(long_ma, short_ma) and long_ma < trend_ma and short_ma < trend_ma

if (enterLong)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (enterShort)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit conditions
exitLong = ta.crossunder(long_ma, short_ma)
exitShort = ta.crossover(long_ma, short_ma)

if (exitLong)
    strategy.close("Long")

if (exitShort)
    strategy.close("Short")

// Set stop loss and take profit levels
long_stop_loss_percentage = input(1, title="Long Stop Loss (%)") / 100
long_take_profit_percentage = input(3, title="Long Take Profit (%)") / 100

short_stop_loss_percentage = input(1, title="Short Stop Loss (%)") / 100
short_take_profit_percentage = input(3, title="Short Take Profit (%)") / 100

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=close * (1 - long_stop_loss_percentage), limit=close * (1 + long_take_profit_percentage))
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=close * (1 + short_stop_loss_percentage), limit=close * (1 - short_take_profit_percentage))

plotshape(series=enterLong, title="Buy Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.tiny)
plotshape(series=enterShort, title="Sell Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.tiny)

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