이중 이동 평균 크로스오버와 황소 곰 힘 균형 조합 전략
저자:차오장, 날짜: 2024-01-08 17:09:48태그:
전반적인 설명
이 전략은 먼저 시장 진입의 기본 기준으로 2 기간 및 20 기간 EMA의 이중 이동 평균 라인을 사용하여 가격이 이동 평균을 깨는지 여부를 결정합니다. 동시에 보조 지표
전략 원칙
-
이중 이동 평균 지표
- 2주기 및 20주기 기하급수적 이동 평균 (EMA) 을 계산합니다.
- 닫기 가격이 이동 평균의 한쪽에서 다른 쪽으로 돌파 할 때 거래 신호를 생성합니다.
- 20-EMA를 뚫는 것은 트렌드 방향을 결정합니다.
- 2-EMA를 통과하면 특정 입구점을 결정합니다.
-
황소 곰 힘 균형 지표
- 별도로 황소 힘 값과 곰 힘 값을 계산
- 황소와 곰 사이의 상대적 힘을 결정하기 위해 두 값을 비교
- 더 강한 방향은 진입에 대한 보조 판단으로 사용됩니다.
-
두 가지 지표의 합성 판단
- 이중 이동 평균 지표는 주요 트렌드 방향을 판단합니다.
- 황소 곰 힘 균형 지표는 지역 지역 판단
- 두 지표가 일관된 판단을 할 때 거래 신호를 발행합니다.
이점 분석
이 조합 전략의 가장 큰 장점은 더 신뢰할 수있는 거래 판단을 달성하기 위해 다양한 종류의 지표를 통합하는 것입니다. 구체적으로 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 주요 방향을 결정하기 위해 이중 이동 평균을 사용하여 지역 변동에 속지 마십시오.
- 특정 입력 지점을 정확하게 파악하기 위해 지역 지역 판단을 위해 황소 곰 힘 균형 지표를 사용
- 두 종류의 지표가 서로 확인되고 거래 위험을 줄이기 위해 일부 잘못된 작업을 필터링 할 수 있습니다.
- 다양한 시장 품종에 최적화 할 수있는 유연한 매개 변수 설정
- 전략 아이디어는 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 나중에 최적화 할 수 있습니다
위험 분석
이 전략의 몇 가지 위험 요소는 다음과 같습니다.
- 지표 신호의 지연은 깊은 스톱 손실 지점 이상으로 이어질 수 있습니다.
- 이중 이동 평균 지표는 매개 변수 설정에 민감합니다.
- 황소 곰 균형 지표는 단기 동향을 판단하는 데 약간 낮은 정확도를 가지고 있습니다.
- 특정 시장 조건에서 두 지표 모두에 대한 판단 편차가 발생할 수 있습니다 (일반적인 잘못된 파업 신호)
대책:
- 적당하게 유지 기간을 단축하거나 적절한 이동 중지 손실을 설정
- 최적의 매개 변수를 찾기 위해 다른 매개 변수 조합을 테스트
- 확인을 위해 다른 지표를 참조하십시오.
- 다양한 품종의 특성에 따라 매개 변수를 최적화
최적화 방향
이 전략은 다음 측면에서 더 이상 최적화 될 수 있습니다.
- 더 많은 이동 평균 지표 매개 변수 조합을 테스트합니다.
- 단일 스톱 손실을 통제하기 위해 스톱 손실 전략을 증가
- 변동성 지표를 포함하여 매개 변수 자체 적응성을 개선합니다.
- 동적 매개 변수 최적화를 달성하기 위해 기계 학습 모델을 추가
- 다른 트렌드를 따르는 지표를 시도하여 황소 곰 힘 균형을 대체하십시오.
- 다양한 매개 변수를 쉽게 사용자 테스트를 위해 시각 인터페이스를 개발
결론
이 전략은 이중 이동 평균 지표를 통해 주요 추세를 판단하고 입시 시기를 결정하는 데 도움이되는 황소 곰 힘 균형 지표를 사용합니다. 두 지표는 서로를 확인하고 잘못된 작업의 확률을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 전략 매개 변수는 유연하며 다양한 품종에 최적화 할 수 있습니다. 전반적으로 전략은 간단하고 실용적이며 대부분의 투자자가 배우고 사용하는 가치가 있습니다. 후속 최적화는 전략 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 23/05/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
// This new indicator analyzes the balance between bullish and
// bearish sentiment.
// One can cay that it is an improved analogue of Elder Ray indicator.
// To get more information please see "Bull And Bear Balance Indicator"
// by Vadim Gimelfarb.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
pos = 0.0
xPrice = close
xXA = ta.ema(xPrice, Length)
nHH = math.max(high, high[1])
nLL = math.min(low, low[1])
nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
pos
BBB(SellLevel,BuyLevel) =>
pos = 0.0
value = close < open ?
close[1] > open ? math.max(close - open, high - low) : high - low :
close > open ?
close[1] > open ? math.max(close[1] - low, high - close) : math.max(open - low, high - close) :
high - close > close - low ?
close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) :high - low :
high - close < close - low ?
close > open ? math.max(close - low, high - close) : open - low :
close > open ? math.max(close[1] - open , high - close) :
close[1] < open ? math.max(open - low, high - close) : high - low
value2 =close < open ?
close[1] < open ? math.max(high - close[1], close - low) : math.max(high - open, close - low) :
close > open ?
close[1] > open ? high - low : math.max(open - close[1], high - low) :
high - close > close - low ?
close[1] < open ? math.max(high - close[1], close - low) : high - open :
high - close < close - low ?
close[1] > open ? high - low : math.max(open - close, high - low) :
close[1] > open ? math.max(high - open, close - low) :
close[1] < open? math.max(open - close, high - low): high - low
nBBB = value2 - value
pos := nBBB < SellLevel ? -1 :
nBBB >= BuyLevel ? 1 : nz(pos[1], 0)
pos
strategy(title='Combo 2/20 EMA & Bull And Bear Balance', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ Bull And Bear Balance ═════●'
SellLevel = input.float(-15, step=0.01, group=I2)
BuyLevel = input.float(15, step=0.01, group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosBBB = BBB(SellLevel,BuyLevel)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosBBB == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosBBB == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)
더 많은
- 이동평균 및 실제평균 범위를 기반으로하는 트렌드 추적 전략
- 다중 요인에 기초한 양적 경향 전략
- 파생상품 기반 거래 전략
- MACD 장기 전용 전략
- 이동 평균 크로스오버 트렌드 전략
- SMA 크로스오버 기반의 양적 거래 전략
- 후속 스톱 손실 전략
- 부피 돌파와 트래일링 스톱 손실과 함께 지원 및 저항 전략
- 점에 기반한 Stop Loss 전략을 이동하고 수익을 취하고 Stop Loss
- % 후속 스톱 손실 전략
- 단순 보유자 전략
- 트렌드 다음 전략 다중 시간 프레임 이동 평균 및 RSI를 기반으로
- 매입 다이프 - MA200 최적화된 전략
- 에일러스 피셔 트랜스포머 트레이딩 전략
- RSI 지표에 기반한 역전 전략
- 이중 MA 트렌드 브레이크업 전략
- 이중 이동 평균에 기초한 스칼핑 거래 전략
- 슈퍼트렌드 이동 중지 손실 취득 전략
- 앤드류 에이브러햄 트렌드 추적 전략
- 월간 성과 PnL 달력 전략