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기하급수적 이동평균 전략을 따르는 경향

저자:차오장, 날짜: 2023-12-01 13:46:46
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전반적인 설명

트렌드를 따르는 기하급수적 이동 평균 전략은 트렌드를 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 암호화 시장에서 잠재적 진입 및 출구 신호를 식별하기 위해 서로 다른 기간을 가진 기하급수적 이동 평균 (EMA) 을 사용합니다. 다른 EMA 간의 크로스오버를 추적함으로써 위험성을 완화하면서 잠재적 인 이익을 극대화하기 위해 인하 및 트렌드 진입 기회를 발견 할 수 있습니다.

전략 논리

이 전략은 각각 8, 12, 24 및 72의 기간을 가진 네 개의 EMA를 사용합니다. 그들은 트렌드 방향에 대한 차트에서 시각적인 가이드 역할을합니다. 폐쇄 가격이 느린 EMA를 통과하면 구매 기회를 신호합니다. 더 빠른 EMA가 느린 EMA를 통과하면 판매 기회를 신호합니다.

두 개의 입력 신호가 있습니다.

  1. 풀백 엔트리: 12~24~72주기 EMA의 폐쇄 가격 경로가 풀백 엔트리 신호를 형성합니다.
  2. 트렌드 엔트리: 트렌드 엔트리 신호를 형성하기 위해 72주기 EMA와 8주기 EMA를 동시에 가로질러 닫는 가격이 트렌드 엔트리 신호를 형성합니다.

세 개의 출구 신호가 있습니다.

  1. 고정 수익 취득: 수익 목표로 설정된 100 pips 같은 고정 값.
  2. 트레일링 스톱 로스: 50피프 같은 고정된 트레일링 스톱.
  3. 역전 출구: 24주기 EMA가 12주기 EMA 아래로 넘어가는 것은 출구로 향하는 트렌드 반전을 나타냅니다.

이점 분석

이 전략의 가장 큰 장점은 인하와 트렌드 기회를 모두 활용할 수 있는 능력이다. 더 빠르고 느린 EMA 콤보를 사용하면 단기 변동에 의해 오도되는 것을 방지한다. EMA는 또한 장기 트렌드를 포착하기 위해 가격 잡음을 효과적으로 필터링한다. 전반적인 장점은 다음과 같다:

  1. 시장 변화를 빠르게 파악할 수 있는 강력한 트렌드 추적 능력
  2. 트렌드 방향을 파악하는 높은 정확성
  3. 트렌드와 추락을 모두 입력하는 좋은 유연성
  4. 막기 손실 메커니즘과 함께 탄탄한 위험 통제.

위험 분석

몇 가지 위험 요소는 예방되어야 합니다.

  1. EMA 기간과 같은 잘못된 주요 매개 변수 설정으로 인한 전략 성과에 영향을 미치는 위험.
  2. EMA의 크로스오버에서 트렌드 반전 신호를 잘못 판단할 위험이 있습니다.
  3. 너무 공격적인 스톱 손실로 인해 과도한 출구

다음 의 조치는 위 위험 을 통제 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  1. 적절한 EMA 기간 조합을 선택하여 매개 변수를 최적화합니다.
  2. 다른 지표들을 추가해서 반전을 확인해 주세요.
  3. 정지 레벨을 느슨하게 함으로써 정지 손실 메커니즘을 잘 조정합니다.

최적화 방향

더 많은 최적화를 할 수 있습니다.

  1. MACD와 볼링거 밴드 같은 다른 필터를 추가하여 정확성을 향상시킵니다.
  2. 높은 변동성 조건에 대해 스톱 로스 레벨을 동적으로 조정합니다.
  3. 가장 좋은 구성을 찾기 위해 다양한 기호와 시간 프레임을 테스트합니다.
  4. 수익 목표를 조정하고 위험을 감수할 수 있는 욕구를 기준으로 손해를 막습니다.

결론

전체적으로 이 EMA 추적 전략은 엔트리에 대한 EMA 크로스오버를 통해 트렌드 및 풀백 기회를 모두 활용합니다. 높은 구성성, 단순성 및 효과적인 리스크 제어로 매개 변수 조정 및 점진적인 정제로 더 높은 성능을 발휘할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 강점은 권장 트렌드 다음 시스템으로 만듭니다.

/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © moondevonyt

//@version=5
strategy("Cornoflower Trend Following Crypto", overlay=true)

// Input Settings
lenEma8 = input(8, title="Length of 8 EMA")
lenEma12 = input(12, title="Length of 12 EMA")
lenEma24 = input(24, title="Length of 24 EMA")
lenEma72 = input(72, title="Length of 72 EMA")

// Calculate the EMAs
ema8 = ta.ema(close, lenEma8)
ema12 = ta.ema(close, lenEma12)
ema24 = ta.ema(close, lenEma24)
ema72 = ta.ema(close, lenEma72)

// Entry Conditions
pullbackEntry = ta.crossover(close, ema12) and ta.crossover(close, ema24) and ta.crossover(close, ema72)
initialEntry = ta.crossover(close, ema72) and ta.crossover(ema8, ema12) and ta.crossover(ema8, ema24)

// Exit Conditions
profitTarget = 100 // Example target in pips, adjust according to your preference
trailingStop = 50 // Example trailing stop value in pips, adjust according to your preference
exitCondition = ta.crossunder(ema12, ema24)

// Execute Strategy
if pullbackEntry
    strategy.entry("Pullback Entry", strategy.long)
if initialEntry
    strategy.entry("Initial Entry", strategy.long)

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("Profit Target", "Pullback Entry", limit=close + (profitTarget * syminfo.mintick))
    strategy.exit("Trailing Stop", "Pullback Entry", stop=close - (trailingStop * syminfo.mintick), trail_points=trailingStop)
    strategy.exit("Exit Condition", "Initial Entry", stop=close, when=exitCondition)
    
// Plot EMAs
plot(ema8, color=color.yellow, title="8 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(ema12, color=color.purple, title="12 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(ema24, color=color.blue, title="24 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(ema72, color=color.rgb(235, 255, 59), title="72 EMA", linewidth=1, style=plot.style_line)
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