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암호화 토크 러닝 추적 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-08 15:45:47
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전반적인 설명

이 전략은 두 개의 동적 이동 평균, DEMA와 TEMA를 계산하여 트렌드를 추적하고, 황금 십자가 또는 죽음의 십자가를 생성 할 때 긴 또는 짧은 포지션을 설정합니다. 동시에 전략은 불필요한 스톱 손실을 피하기 위해 일정 수의 홀딩 바를 설정합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 논리는 두 개의 동적 이동 평균, DEMA와 TEMA 사이의 교차에 기초하여 트렌드 방향을 결정하는 것입니다.

DEMA는 이중 기하급수적 이동 평균을 의미합니다. 그것은 EMA의 가중화 평형 기능을 결합하고 EMA의 지연 문제를 최적화합니다. 그 공식은:

DEMA = 2*EMA(CLOSE, N) - EMA(EMA(CLOSE, N), N)

여기 N는 Demalength입니다.

TEMA는 트리플 익스포넌셜 이동 평균의 약자이다. 이동 평균의 지연을 줄이기 위해 트리플 익스포넌셜 평형을 사용합니다. 그 공식은:

EMA1 = EMA ((CLOSE, Temalength) EMA2 = EMA ((EMA1, 시간 길) EMA3 = EMA ((EMA2, 시간 길) TEMA = 3EMA1 - 3EMA2 + EMA3

TEMA가 DEMA를 넘을 때, 그것은 길게 갈 황금 십자가 신호로 간주됩니다. TEMA가 DEMA를 넘을 때, 그것은 짧게 갈 죽음의 십자가 신호로 간주됩니다.

또한, 전략은 신호의 유효성을 보장하고 잘못된 신호를 피하기 위해 지연 바를 설정합니다. 입력 트리거되기 전에 황금 / 죽음의 십자가가 일정 기간 동안 계속되어야합니다.

마지막으로, 전략은 이중 검사 논리를 채택합니다. 새로운 거래를 시작하기 전에 반대 위치가 닫아야하는지 여부를 확인합니다. 이것은 이중 방향 포지션의 위험을 피합니다.

이점 분석

  1. 두 개의 동적 MA를 사용하여 더 정확한 트렌드 판단

전통적인 EMA와 SMA에 비해 DEMA와 TEMA는 트렌드 변화를 빠르게 파악할 수 있는 더 민감한 동적 MAs로 시장 트렌드 판단의 정확성을 향상시킵니다.

  1. 지연 기간을 설정하여 잘못된 신호를 필터링

지연 바스 매개 변수는 포지션에 진입하기 전에 신호가 나타난 후 일정 기간 동안 전략을 기다리게합니다. 이것은 일부 잘못된 신호를 필터링하여 함락되는 것을 피합니다.

  1. 이중 검사를 통해 위험을 줄이는 것

새로운 거래를 시작하기 전에 반대 포지션이 닫아야하는지 확인함으로써 전략은 이중 방향 포지션을 보유하는 것을 피하고 헤지 트레이드에서 손실을 최소화합니다.

  1. 강력한 보편성

이 전략은 주로 트렌드 및 신호를 결정하기 위해 공통 기술 지표인 MA 간의 교차에 의존합니다. 특정 제품에 의존하지 않으며 대부분의 트렌드 제품에 적합합니다.

위험 분석

  1. 시장 에 갇히기 쉬운 것

거대한 옆 변동이 있는 시장에서, MAs는 종종 교차하여 손실을 유발하는 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. 이 경우 지연 설정도 실패 할 수 있습니다.

해결책은 측면적인 경향을 식별 할 때 전략을 일시 중단하거나 MA 매개 변수와 지연 기간을 적절히 조정하는 것입니다.

  1. 함정이나 블랙 스완 이벤트를 식별하지 못합니다.

이 전략은 순전히 가격 추세를 추적하고 큰 사건으로 인한 단기적인 함정이나 트렌드 반전을 예측할 수 없습니다. 그러한 경우 엄청난 손실을 초래할 수 있습니다.

해결책은 위험을 평가하기 위해 다른 지표를 포함하거나 포지션 크기를 적절히 줄이는 것입니다.

최적화 방향

  1. 더 많은 유형의 MA를 테스트합니다.

DEMA와 TEMA를 제외하면 SMA, EMA 및 다른 향상된 MAs의 조합을 테스트하여이 시장에 가장 적합한 것을 찾습니다.

  1. MA 매개 변수 및 지연 기간 최적화

최적화를 실행하여 최적의 MA 길이를 찾고 더 정확한 거래 신호를위한 신호 지연 기간을 찾습니다.

  1. 각종 제품에 대한 매개 변수를 조정

다른 제품 특성을 감안할 때, MA 길이, 가격 변동 및 트렌드성을 위한 지연 기간의 적절한 조합을 찾습니다.

  1. 위험 평가에 필요한 다른 지표를 포함합니다.

예를 들어, 휘프사 시장을 피하기 위해 변동성과 가격 수준을 판단하기 위해 볼링거 밴드를 사용하십시오. 트렌드 강점을 평가하기 위해 모멘텀 지표를 사용하십시오.

결론

이것은 DEMA와 TEMA 사이의 동적 MA 크로스오버를 기반으로 한 전략에 따른 기본 트렌드입니다. 이의 장점은 높은 안정성, 신뢰성 및 보편성입니다. 그러나 그것은 또한 약간의 후퇴 및 약한 역전 탐지 능력을 가지고 있습니다. 이 기사는 이 전략을 사용하는 데 귀중한 참조로 봉사하는 장점, 단점 및 최적화 방향에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 전체적으로, 그것은 추가 연구 가치가 양적 거래 전략 설계의 전형적인 예를 제공합니다.


/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jacobdickson255

strategy("Crypto Bull Run Tracker", overlay=true, pyramiding=0)

//Dema Scripting
Demalength = input.int(230, minval=1)
src = close
e1 = ta.ema(src, Demalength)
e2 = ta.ema(e1, Demalength)
dema = 2 * e1 - e2
plot(dema, "DEMA", color=#43A047)

//Tema Scripting
Temalength = input.int(210, minval=1)
ema1 = ta.ema(close, Temalength)
ema2 = ta.ema(ema1, Temalength)
ema3 = ta.ema(ema2, Temalength)
tema = 3 * (ema1 - ema2) + ema3
plot(tema, "TEMA", color=#2962FF)

delayBars = input(5, title="Bar Delay")
var int lastTradeBar = na

longCondition = ta.crossover(tema, dema) 
longExit = ta.crossunder(tema, dema)
shortCondition = ta.crossunder(tema, dema)
shortExit = ta.crossover(tema, dema)

// Exit conditions should be checked before entry conditions
// Close short position if a long condition is present
if ((shortExit and strategy.position_size < 0)) // If conditions for exiting the short are met, and there is a balance in the short direction, exit the short
    strategy.close("Short")
   

// Close long position if a short condition is present
if ((longExit and strategy.position_size > 0))
    strategy.close("Long")
   
// Now check for entry conditions
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    lastTradeBar := bar_index

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    lastTradeBar := bar_index


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