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이중 EMA 골든 크로스 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-22 11:04:41
태그:

전반적인 설명

이 전략은 빠른 EMA 라인과 느린 EMA 라인의 교차를 기반으로 거래 신호를 생성합니다. 빠른 EMA 라인이 느린 EMA 라인의 위를 넘을 때 구매 신호가 생성됩니다. 빠른 EMA 라인이 느린 EMA 라인의 아래를 넘을 때 판매 신호가 생성됩니다. 이 전략은 이동 평균의 장점을 활용하여 시장 추세를 효과적으로 추적하고 트렌드 시작 중에 거래 신호를 생성합니다.

전략 논리

이 전략의 핵심 지표는 빠른 EMA 라인과 느린 EMA 라인이다. 전략은 다른 매개 변수와 함께 두 개의 EMA 라인을 설정, 빠른 EMA를 위해 10 및 느린 EMA를 위해 20. 10 일 EMA 라인은 가격 변화에 더 빨리 반응, 20 일 라인은 더 느리게 반응. 단기 EMA 라인이 장기 EMA 라인의 위로 넘을 때, 그것은 단기 평균 라인이 장기 EMA 라인을 위로 이끌기 시작한다는 것을 의미합니다. 이 시점에서 시장이 황소 상태에 전환 할 수 있음을 암시합니다. 반대로, 짧은 EMA가 긴 EMA 아래로 떨어지면, 그것은 짧은 EMA가 장기 EMA보다 앞선 주도력을 잃기 시작한다는 것을 의미하며, 시장이 하향 상태에 전환 할 수 있음을 암시합니다. 따라서 판매 신호가 생성됩니다.

빠른 EMA 라인과 느린 EMA 라인 사이의 크로스오버 논리를 활용함으로써 이 전략은 시장 트렌드의 전환점을 적시에 파악하고 그에 따라 거래 신호를 생성합니다. 한편, EMA 자체는 잘못된 신호를 필터링하여 시장 통합 중에 과도한 거래를 피할 수 있습니다. 이것은 전략이 잘못된 거래를 줄이는 동안 시장 전환점을 파악하여 우수한 수익성을 창출 할 수 있습니다.

이점 분석

높은 수익성을 위해 EMA의 교차 규칙을 통해 시장 전환점을 포착합니다
각각의 장점으로 빠른 EMA 라인과 느린 EMA 라인을 모두 사용합니다.
EMA의 고유 노이즈 필터링 능력은 잘못된 거래를 줄여줍니다.
이해, 최적화 및 확장하기 쉬운
다른 보조 지표를 포함 할 수있는 높은 확장성

위험 분석

범위에 제한된 시장에서 빈번한 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
잘못된 EMA 매개 변수 설정으로 인해 주요 곡선이 빠질 수 있습니다.
지연된 발행은 단기 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
급격한 시장 격동에 적응할 수 없습니다.

이러한 위험을 해결하기 위해 필터링 규칙을 추가하고, 잘못된 신호를 피하기 위해 MACD를 결합하고, 대응을 가속화하기 위해 적응 EMA를 사용하는 것과 같은 최적화가 도입 될 수 있습니다. 또한 적절한 스톱 로스 및 수익 취득 메커니즘이 필요합니다.

최적화 방향

추가 최적화의 잠재적인 방향은 다음을 포함합니다.

입시 신호에 대한 필터링 규칙을 추가합니다. 예를 들어 거래량을 결합합니다.
추가 신호를 위해 MACD와 같은 보조 지표를 포함합니다.
동적으로 매개 변수를 조정하는 적응 EMA를 도입
여러 시간 프레임 분석을 적용하여 다른 EMA를 활용하는 방법
트레일링 스톱, 퍼센트 스톱 등을 통해 스톱 손실 전략을 최적화합니다.
자동 매개 변수 조정에 인공지능 기술을 활용

요약

이 전략은 이중 EMA 라인의 크로스오버 논리를 통해 중요한 시장 전환점을 포착하여 라이브 거래에 효과적입니다. 추가 필터, 보조 지표 및 스톱 로스 최적화로 전략의 안정성이 더욱 향상 될 수 있습니다. 전략 논리는 직선적이고 양 트레이더에 대한 학습 가치가 있으며 확장 및 개선에 대한 풍부한 잠재력을 가지고 있습니다.

/*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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