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3개의 EMA, DMI 및 MACD를 가진 트렌드를 따르는 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-25 15:48:59
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전반적인 설명

이것은 트렌드를 따르는 전략으로, 3 개의 기하급수적인 이동 평균 (EMA) 과 방향 이동 지표 (DMI) 및 이동 평균 컨버전스 디버전스 (MACD) 지표를 결합하여 트렌드 방향을 결정하고 구매/판매 신호를 생성합니다. 주요 구성 요소는 EMA 크로스오버 신호, 트렌드 강도를 나타내는 DMI 및 모멘텀 확인을위한 MACD입니다.

전략 논리

핵심 논리는 총 추세를 파악하기 위해 M5 시간 틀에 계산된 3개의 EMA - 34, 89, 200 - 에 의존합니다. 34개 기간 EMA는 단기 방향을 제시하고, 89개 EMA와 200개 EMA는 각각 중장기 추세를 정의합니다.

구매 신호는 다음과 같은 경우에 발동됩니다.

  • 폐쇄 가격 34 EMA 이상
  • +DI (상승 방향 움직임) > 17
  • ADX (트렌드 강도) > -DI

판매 신호는 다음 경우에 생성됩니다.

  • -DI (하향 방향 이동) > 17
  • ADX > +DI

추가 확인은 MACD 지표에서 입력 전에 나옵니다.

장점

이 전략은 몇 가지 주요 장점을 가지고 있습니다.

  2. 다양한 시간 프레임에서 트렌드 강도를 측정하기 위해 여러 EMA를 사용합니다.
  3. DMI 필터 는 강한 방향 운동 을 확인 함 으로 거짓 신호 를 피 하는 데 도움 이 된다
  4. MACD는 더 높은 확률 설정에 대한 모멘텀 확인을 제공합니다.
  5. 지표의 조합은 기록의 정확성과 시기를 향상시킵니다.

위험성

고려해야 할 주요 위험은:

  1. EMA 크로스오버만 사용하는 경우 윙사와 잘못된 신호
  2. 여러 번 확인된 신호 발생의 잠재적인 지연

완화 방법:

  • 현재 시장 조건에 맞게 EMA 길이를 최적화
  • 시각적 확인을 위해 가격 동작을 관찰하십시오.

더 나은 기회

전략의 추가 개선:

  1. 과잉 구매/ 과잉 판매 수준에 대한 RSI와 같은 추가 필터를 추가합니다.
  2. 더 강한 신호를 위해 볼륨 분석을 포함
  3. 자산 및 시간 프레임에 기반한 지표 및 설정을 테스트하고 최적화합니다.

결론

/*backtest
start: 2023-01-18 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("2 EMA di+ Buy Sell, strategy ", overlay=true)

// Define the EMA calculation function
ema(src, length) =>
    ta.ema(src, length)

// Calculate and plot EMA on M5
ema34_M5 = ema(close, 34)
ema89_M5 = ema(close, 89)
ema200_M5 = ema(close, 200)

// Plot EMAs
plot(ema34_M5, color=color.green, title="EMA 34 M5", linewidth=2)
plot(ema89_M5, color=color.blue, title="EMA 89 M5", linewidth=2)
plot(ema200_M5, color=color.black, title="EMA 200 M5", linewidth=2)

// Define DMI parameters
len = input(14, title="DI Length")
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
trur = ta.rma(ta.tr, len)
plusDI = 100 * ta.rma(plusDM, len) / trur
minusDI = 100 * ta.rma(minusDM, len) / trur

// Calculate ADX
adxValue = 100 * ta.rma(math.abs(plusDI - minusDI) / (plusDI + minusDI == 0 ? 1 : plusDI + minusDI), len)

// Define MACD parameters
fastLength = input(12, title="Fast Length")
slowLength = input(26, title="Slow Length")
signalLength = input(9, title="Signal Length")

// Calculate MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalLength)

// Create buy/sell conditions
buyCondition = close > ema34_M5 and plusDI > 17 and adxValue > minusDI 
sellCondition = close < ema34_M5 and minusDI > 17 and adxValue > plusDI 

// Strategy logic
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)

// Create alerts for buy/sell signals
alertcondition(buyCondition, title="Buy Signal", message="Buy Signal")
alertcondition(sellCondition, title="Sell Signal", message="Sell Signal")

// Plot buy/sell arrows on the price chart
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.green, 90) : sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na)

plotarrow(buyCondition ? 1 : sellCondition ? -1 : na, colorup=color.new(color.green, 0), colordown=color.new(color.red, 0), offset=-1)
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