이중 EMA 금 교차 알고리즘 전략

창간 날짜: 2024-01-22 11:04:41 마지막 수정: 2024-01-22 11:04:41

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차오장

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双EMA黄金交叉算法策略

개요

이 전략은 빠른 라인 EMA와 느린 라인 EMA의 교차 상황을 계산하여 금 교차 및 죽음의 교차 거래 신호를 생성합니다. 빠른 라인 EMA가 느린 라인 EMA를 통과할 때 구매 신호를 생성하고 빠른 라인 EMA가 느린 라인 EMA를 통과할 때 판매 신호를 생성합니다. 이 전략은 움직이는 평균의 장점을 최대한 활용하여 트렌드 시작 단계에서 거래 신호를 생성하여 시장 추세를 효과적으로 추적 할 수 있습니다.

전략적 원칙

이 전략의 핵심 지표는 빠른 EMA 라인과 느린 EMA 라인이다. 이 전략은 빠른 EMA 라인을 10로 설정하고 느린 EMA 라인을 20로 설정하여 두 가지 다른 매개 변수를 설정합니다. 이 중 10일 EMA 라인은 가격 변화에 더 빨리 반응하고 20일 EMA 라인은 더 느리게 반응합니다. 짧은 EMA 라인을 통과하면 짧은 평균이 긴 평균을 위로 이끌기 시작하여 거래 신호를 생성합니다.

빠른 EMA 라인의 교차 원칙을 통해, 이 전략은 시장 트렌드의 전환 시기를 충분히 포착하여 적절한 시기에 거래 신호를 생성할 수 있다. 동시에, EMA 지표 자체는 파오지 신호를 필터링하는 능력으로, 시장의 불안정 상태에서 빈번하게 포스팅을 피한다. 이것은 이 전략이 잘못된 거래를 줄이는 동시에 시장 전환점을 포착할 수 있게 해 주며, 높은 수익성을 가지고 있다.

장점 분석

EMA의 교차 원리를 활용하여 시장 전환점을 포착하고 수익성이 높습니다.
빠른 EMA 라인과 느린 EMA 라인은 서로 협력하여 각자의 장점을 발휘합니다.
EMA 자체는 필터링 역할을 하며 잘못된 거래를 줄일 수 있습니다.
단순하고 이해하기 쉽고 최적화
확장성이 강하고 다른 보조 지표를 추가로 최적화 할 수 있습니다.

위험 분석

이중 EMA 교차점은 불안한 시장에서 빈번한 잘못된 신호를 일으킬 수 있습니다.
부적절한 EMA 설정으로 시장 전환점을 놓칠 수 있습니다.
이 사건은 지난 3일까지 계속됐습니다.
급격한 변동에 대처할 수 없는 상황

상기 위험에 대한 최적화는 추가 지표의 도입으로 이루어질 수 있다. 예를 들어 거래 필터링 조건을 증대시키는 것, MACD 지표와 결합하여 잘못된 신호를 피하는 것, 적응적인 EMA 가속 지표의 응답 속도를 사용하는 것 등이다. 또한 합리적인 중지 손실과 적극적인 중지 억제도 필요하다.

최적화 방향

이 전략의 더 나은 방향은 다음과 같습니다.

오픈 필터링을 높이는 것, 예를 들어 거래량 지표와 결합하여 낮은 거래량 가짜 돌파를 방지하는 것
MACD와 같은 보조 지표와 결합하여 잘못된 신호를 더욱 방지합니다.
적응 EMA를 도입하고 시장 상황에 따라 EMA 매개 변수를 동적으로 조정합니다.
여러 시간 프레임 공동 작업, 다른 주기의 EMA의 장점을 활용
손해배상 전략을 최적화하여 이동적 손해배상, 비율적 손해배상 등을 통해 수익을 차단합니다.
딥러닝과 같은 기술과 결합하여 파라미터 자동 최적화를 구현합니다.

요약

이 전략은 이중 EMA의 빠른 느린 라인 교차 원칙을 통해 시장의 중요한 전환점을 포착하고 있으며, 실제 효과는 강하다. 보조 지표와 최적화된 스톱 손실을 결합하여 전략의 안정성을 더욱 강화할 수 있다. 이 전략의 생각은 간단하고 명확하며, 거래자가 학습하고 적용할 가치가 있으며, 확장할 여지가 있고 최적화 가능성이 크다.

전략 소스 코드

                
                    /*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Backtest single EMA cross", overlay=true)

qty = input(100000, "Buy quantity")

testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testStartMin = input(0, "Backtest Start Minute")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, testStartHour, testStartMin)
testStopYear = input(2099, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? 
   #00FF00 : na
testPeriod() => true


ema1 = input(10, title="Select EMA 1")
ema2 = input(20, title="Select EMA 2")

expo = ema(close, ema1)
ma = ema(close, ema2)

avg_1 = avg(expo, ma)
s2 = cross(expo, ma) ? avg_1 : na
//plot(s2, style=plot.style_line, linewidth=3, color=color.red, transp=0)

p1 = plot(expo, color=#00FFFF, linewidth=2, transp=0)
p2 = plot(ma, color=color.orange, linewidth=2, transp=0)
fill(p1, p2, color=color.white, transp=80)

longCondition = crossover(expo, ma)

shortCondition = crossunder(expo, ma)


if testPeriod()
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)

plotshape(longCondition, title = "Buy Signal", text ="BUY", textcolor =#FFFFFF , style=shape.labelup, size = size.normal, location=location.belowbar, color = #1B8112, transp = 0)
plotshape(shortCondition, title = "Sell Signal", text ="SELL", textcolor = #FFFFFF, style=shape.labeldown, size = size.normal, location=location.abovebar, color = #FF5733, transp = 0)

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