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EMA의 돌파구 함정 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-02-21 11:29:01
태그:

전반적인 설명

EMA 돌파구 함정 전략은 1분 및 1시간 차트를 포함한 여러 시간 프레임에 적합한 다재다능한 거래 도구입니다. ATR 기반의 잠재적 인 황소와 곰 함정 식별으로 보완된 중요한 시장 추세를 식별하기 위해 21일 EMA를 활용합니다. 특히 다양한 프레임에서 평균 85%의 인상적인 수익률을 달성하고 최적의 조건에서 88%에 달합니다.

전략 논리

이 전략은 먼저 전체 추세와 방향을 판단하기 위해 21일 지수 이동 평균 (EMA) 을 계산합니다. 그 다음 최근 N 일 최고 및 최저 가격을 계산합니다. 닫기 가격이 전날의 최고 가격보다 높고, 그 다음의 최저점이 ATR 지표로 곱한 최고 가격 이하로 떨어졌을 때, 닫기 가격이 21일 라인 이하로 떨어졌을 때, 황소 함정 신호가 결정됩니다. 곰 함정 신호의 판단 논리는 비슷합니다.

트랩 신호가 확인되면 최근 최고와 최저 가격 사이의 거리의 80%를 기반으로 스톱 로스를 설정하고 수익을 취하고 역행 포지션을 취합니다. 예를 들어, 황소 트랩 신호를 확인한 후 쇼트 포지션을 취하고 수익을 취하고 손실을 중지하십시오. 곰 트랩 신호를 확인한 후 긴 포지션을 취하고 수익을 취하고 손실을 중지하십시오.

이점 분석

트렌드를 판단하기 위해 EMA를 사용합니다. 높은 신뢰성
함정을 정확하게 식별하기 위해 ATR 표시기를 활용합니다.
85%까지 높은 수익성
여러 시간 프레임에 적용
조정 가능한 매개 변수는 최적화 공간을 제공합니다.

위험 분석

주요 트렌드 변화 시 EMA 판단은 실패할 수 있습니다
부적절한 ATR 매개 변수 설정은 함정을 놓칠 수 있습니다.
비합리적인 스톱 로스/프로프트 테이크 포스팅은 수익을 줄이거나 손실을 증가시킬 수 있습니다.
높은 주파수 거래에 대한 높은 거래 비용 및 미끄러짐 영향

위험은 EMA 매개 변수를 최적화하고 ATR 계수를 조정하고 동적 트레일링 스톱 로스 등을 통해 줄일 수 있습니다.

최적화 방향

확인 정확성을 향상시키기 위해 ATR 매개 변수 및 EMA 기간을 최적화합니다.
동적 스톱 손실 메커니즘을 추가
신호를 확인하기 위해 다른 지표를 포함
더 많은 시간 프레임에 테스트 적용 가능성

결론

EMA의 돌파구 함정 전략은 트렌드 판단과 함정 식별의 장점을 통합합니다. 낮은 드라우다운과 높은 수익성으로 다양한 거래 스타일에 적합하며 매우 효율적인 권장 전략입니다. 매개 변수 및 메커니즘 최적화를 통해 안정성과 수익성 공간의 추가 향상도 달성 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-02-14 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bull and Bear Trap Strategy with EMA 21 - 1min Chart", overlay=true)

// Inputs
length = input(5, "Length")
atrMultiplier = input(1.0, "ATR Multiplier")
emaLength = input(21, "EMA Length")
price = close
atr = ta.atr(length)

// EMA Calculation
ema21 = ta.ema(price, emaLength)

// Define recent high and low
recentHigh = ta.highest(high, length)
recentLow = ta.lowest(low, length)

// Bull and Bear Trap Detection
bullTrap = price > recentHigh[1] and low <= recentHigh - atr * atrMultiplier and price < ema21
bearTrap = price < recentLow[1] and high >= recentLow + atr * atrMultiplier and price > ema21

// Plotting
plotshape(series=bullTrap, title="Bull Trap", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=bearTrap, title="Bear Trap", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangledown, size=size.small)
plot(ema21, title="EMA 21", color=color.blue)

// Measured Move Implementation
moveSize = recentHigh - recentLow
targetDistance = moveSize * 0.8 // Target at 80% of the move size

// Strategy Execution with Measured Move Targets
if (bullTrap)
    strategy.entry("Enter Short (Sell)", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Short (Buy to Cover)", "Enter Short (Sell)", limit=price - targetDistance)

if (bearTrap)
    strategy.entry("Enter Long (Buy)", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Long (Sell)", "Enter Long (Buy)", limit=price + targetDistance)

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