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동력 평균 오차 돌파 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-17 14:08:46
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전반적인 설명

이 전략은 1995년에 출판된 윌리엄 블라우의 책?? 모멘텀, 디렉션 앤 디버전스?? 에서 설명된 기술 지표?? 모멘텀 미인 디버전스 인덱스?? 에 기초하고 있습니다. 이 지표는 가격 동력, 가격 방향 및 가격 디버전스의 세 가지 주요 요소에 초점을 맞추고 가격과 동력 사이의 관계를 깊이 분석합니다.

전략 원칙

이 전략은 가격 추세와 브레이크아웃 포인트를 결정하기 위해 모멘텀 평균 오차 인덱스를 사용합니다. 먼저 가격의 EMA 라인을 계산하고, 그 다음 이 EMA 라인에서 가격의 오차를 계산합니다. 이 오차는 EMA에 의해 두 배 평평화되어 최종 모멘텀 평균 오차 인덱스 곡선을 얻을 수 있습니다. 이 곡선이 자신의 신호 라인의 위 또는 아래를 넘을 때 거래 신호가 생성됩니다. 구체적으로 계산 과정은 다음과 같습니다.

가격 xEMA의 EMA 라인을 계산
xEMA, xEMA_S에서 가격의 오차를 계산
EMA와 xEMA_S를 매끄럽게, 매개 변수 s, xEMA_U를 얻으십시오
EMA와 다시 xEMA_U를 매끄럽게, 매개 변수 u, 신호 라인을 얻을 xSignal
xEMA_U와 xSignal 사이의 크기 관계를 비교합니다:
1. xEMA_U > xSignal는 긴 신호입니다
2. xEMA_U < xSignal는 짧은 신호입니다
트레이딩 신호를 생성합니다.

포시그 신호에 따라 긴 또는 짧은 포지션을 입력합니다.

이점 분석

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

이중 EMA 필터는 효과적으로 가짜 브레이크를 필터링하고 신호 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
EMA를 기반으로 단기 가격 변화에 민감하며 트렌드 전환점을 파악할 수 있습니다.
다른 사이클과 품종에 맞게 필요에 따라 매개 변수를 조정 할 수있는 매개 변수를 채택
양방향 가격 변동에서 이익을 얻기 위해 길고 짧은 거래 신호를 모두 포함합니다.

위험 분석

이 전략은 또한 몇 가지 잠재적인 위험을 가지고 있습니다.

EMA는 매개 변수 선택에 매우 민감합니다. 잘못된 설정은 신호를 놓칠 수 있습니다 또는 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다.
긴 신호와 짧은 신호가 동시에 나타날 수 있습니다. 필터링 조건이 설정되어야 서로 상쇄되는 것을 피합니다.
이중 EMA 필터는 유효 신호를 과도하게 필터링하여 거래가 빠질 수 있습니다.
큰 주기 트렌드 관계를 고려하지 않으며 상반된 거래 위험을 가지고 있습니다.

이러한 위험은 매개 변수를 최적화하고, 필터링 기준을 설정하고, 트렌드 판단 모듈을 도입함으로써 감소할 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략의 최적화 방향은 다음과 같습니다.

다른 사이클과 종류에 더 적합하도록 파라미터 값을 최적화 r, s, u
역동적인 동작을 피하기 위해 트렌드 판단 모듈을 추가합니다.
무효 신호를 피하기 위해 채널 브레이크와 같은 필터링 조건을 증가
전략 성과를 개선하기 위해 다른 요소와 모델을 포함

요약

이 전략은 동력 평균 오차 지수를 기반으로 가격-동력 관계에 기반하여 가격 반전 지점을 캡처합니다. 그 매개 변수화 및 최적화 가능한 디자인은 다른 주기와 품종에 적응 할 수 있습니다. 그러나 일부 잘못된 신호 및 역행 거래 위험도 있습니다. 매개 변수 및 모델을 더 이상 최적화하고 트렌드 판단 등을 통합하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 12/12/2016
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum, 
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming 
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in 
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies 
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a 
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies 
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Ergotic MDI (Mean Deviation Indicator) Bactest")
r = input(32, minval=1)
s = input(5, minval=1)
u = input(5, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
xEMA = ema(close, r)
xEMA_S = close - xEMA
xEMA_U = ema(ema(xEMA_S, s), u)
xSignal = ema(xEMA_U, u)
pos = iff(xEMA_U > xSignal, 1,
	   iff(xEMA_U < xSignal, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xEMA_U, color=green, title="Ergotic MDI")
plot(xSignal, color=red, title="SigLin")

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