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일내 이동 평균 크로스오버 거래 전략

저자:차오장날짜: 2024-01-19 15:32:58
태그:

전반적인 설명

전략 논리

이 전략의 핵심 논리는 짧은 기간 MA와 긴 기간 MA 사이의 교차 관계에 있다. 짧은 기간 MA는 최근 가격 변화를 더 빠르게 반영하고, 더 긴 기간 MA는 장기 가격 추세를 묘사하기 위해 더 나은 소음 감축 기능을 가지고 있다. 짧은 기간 MA가 긴 기간 MA를 넘을 때, 그것은 가격이 최근에 상승 추세를 시작했으며 단기적 반전을 신호할 수 있음을 나타냅니다. 따라서 후속 상승을 포착하기 위해 구매 신호를 유발할 수 있습니다. 반대로, 짧은 기간 MA가 더 긴 기간 MA를 넘을 때, 그것은 최근 하향 가격 동력과 단기적 반전을 위한 잠재력을 신호하며, 따라서 판매 신호를 생성합니다.

구체적으로, 이 전략은 두 개의 MA 라인을 계산하기 위해 폐쇄 가격에 ta.sma 함수를 적용합니다: maShort (9 기간) 및 maLong (21 기간). 그 다음 짧은 MA가 더 긴 MA보다 높거나 낮을 지를 결정하기 위해 ta.crossover 및 ta.crossunder 함수를 사용하여 구매 및 판매 신호를 생산합니다. 수익을 잠금하고 위험을 관리하기 위해 끝에서 손해를 멈추고 수익을 얻는 논리가 구현됩니다.

장점

신호 품질을 향상시키기 위해 최근 및 장기 가격 변화를 고려합니다.
직관적으로 가격 방향과 동력을 나타냅니다.
이해하기 쉽고 실행하기 쉬우며, 고주파 단기 거래에 적합합니다.
각종 거래기준에 맞는 유연한 MA 매개 변수

단일 MA 시스템과 비교하면 이 전략은 단기 및 장기 MAs의 가치를 합성하여 잘못된 신호가 적고 수익성이 높습니다. 한편, MA 크로스오버 신호는 운영자가 명확하고 간단하게 해석하고 효율적으로 행동 할 수 있습니다.

위험성

마이너스 마이너스 크로스 (MA) 를 엄격히 따르는 것은 과도한 거래 빈도를 초래할 수 있습니다.

시장 조건 및 주식 특성을 판단하지 않고 기계적으로 MA 크로스오버 신호를 추격하면 과잉 거래로 인해 수익성이 낮거나 거래 비용이 높을 수 있습니다. 또한 MA 신호 자체는 실제 트렌드 전환점에 뒤쳐질 수 있습니다.

더 나은 기회

짧은 기간과 긴 MA 기간의 조합을 최적화합니다.
개별 주식 특성을 고려하고 그에 따라 전략 매개 변수를 조정
실제 반전 신호를 감지하기 위해 가격 부피 지표를 통합합니다.
손실을 합리적으로 제한하기 위해 스톱 로스 방법을 사용

예를 들어, MACD, KDJ와 같은 다른 기술적 지표는 MA 크로스오버 신호를 검증하고 실패를 방지하는 데 사용될 수 있습니다. 안정성을 높이기 위해 다른 거래 도구에 기반하여 MA 매개 변수도 조정할 수 있습니다. 한편, 개별 거래에서 과대 손실을 피하기 위해 스톱 로스 레벨은 적절히 설정해야합니다. 이러한 모든 최적화 기술을 종합적으로 적용하면 간단한 MA 크로스오버 개념을 기반으로 실제 전략 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

결론

/*backtest
start: 2023-12-19 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Intraday MA Crossover Strategy", overlay=true)

// Define MA lengths
maLengthShort = input.int(9, title="Short MA Length", minval=1)
maLengthLong = input.int(21, title="Long MA Length", minval=1)

// Calculate MAs
maShort = ta.sma(close, maLengthShort)
maLong = ta.sma(close, maLengthLong)

// Plot MAs on the chart
plot(maShort, color=color.blue, title="Short MA")
plot(maLong, color=color.red, title="Long MA")

// Generate Buy Signal (Golden Cross: Short MA crosses above Long MA)
buySignal = ta.crossover(maShort, maLong)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)

// Generate Sell Signal (Death Cross: Short MA crosses below Long MA)
sellSignal = ta.crossunder(maShort, maLong)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)

// Set stop loss and take profit levels
stopLossPercent = input.float(1, title="Stop Loss %", minval=0.1, maxval=5)
takeProfitPercent = input.float(1, title="Take Profit %", minval=0.1, maxval=5)

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", loss=close * stopLossPercent / 100, profit=close * takeProfitPercent / 100)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", loss=close * stopLossPercent / 100, profit=close * takeProfitPercent / 100)

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