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EMA 200 크로스오버와 볼륨 및 트렌드 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-03-19 15:58:22
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전략 개요

유리크 50-100 EMA 200 크로스오버와 볼륨 및 트렌드 전략은 유리크 이동 평균과 기하급수적인 이동 평균 (EMA) 사이의 크로스오버를 기반으로 한 거래 전략이며, 볼륨 조건과 트렌드 확인과 결합됩니다. 이 전략은 유리크 이동 평균 (기간 50) 과 EMA (기간 200) 의 크로스오버를 사용하여 볼륨 조건과 트렌드 방향을 고려하여 확인을 위해 구매 및 판매 신호를 생성합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심은 잠재적인 트렌드 변화를 포착하기 위해 서로 다른 기간의 두 이동 평균의 교차를 활용하는 것입니다. 구체적으로:

가격이 유리크 평균과 EMA 이동 평균을 넘어서고, 현재 촛불의 폐쇄 가격은 EMA를 넘어서면, 높은 볼륨 조건과 상승 추세를 확인하는 상태에서 구매 신호가 생성됩니다.
가격이 유리크 평균과 EMA 이동 평균을 넘어서고 현재 촛불의 폐쇄 가격은 EMA를 넘어서면 높은 볼륨 조건과 하락 추세를 확인하는 판매 신호가 생성됩니다.

이 전략은 가격 변화에 더 반응하도록 설계된 유리크 이동 평균을 사용한다. 한편, EMA는 장기 트렌드에 대한 참조로 사용됩니다. 볼륨 분석과 트렌드 확인을 결합함으로써 전략은 트렌드 형성의 초기 단계에서 잠재적 진입 지점을 식별하는 것을 목표로합니다.

전략적 장점

트렌드 추적: 다른 기간과 이동 평균의 크로스오버를 사용하여 전략은 잠재적인 트렌드 변화를 효과적으로 파악하여 거래자가 시장 추세에 맞춰지도록 도와줍니다.
부피 확인: 전략은 가격 파열의 효과를 검증하는 확인 요인 중 하나로 부피를 포함합니다. 높은 부피는 시장 참여자의 관심과 트렌드의 지속 가능성을 나타냅니다.
리스크 관리: 전략에는 고정된 리스크 요인이 포함되어 있으며, 사용자 정의된 리스크 허용량에 따라 포지션 크기를 결정하여 리스크를 제어하는 데 도움이 됩니다.
시각화: 전략 그래프는 차트에 구매 및 판매 신호를 표시하여 잠재적 인 입구 지점을 시각적으로 표시하여 거래자가 결정을 내리는 것을 편리하게합니다.

전략 위험

가짜 브레이크: 경우에 따라서는 일시적인 브레이크가 발생하지만 빠르게 역전되어 잘못된 거래 신호로 이어질 수 있습니다.
시장 소음: 단기 시장 변동은 거래 신호가 자주 발생하여 거래 비용이 증가하고 잘못된 신호의 위험이 발생할 수 있습니다.
트렌드 역전: 트렌드 형성 초기 단계에서 거래하지만 트렌드가 갑자기 역전되면 손실로 이어질 수 있습니다.

이러한 위험을 해결하기 위해 거래자는 다른 기술적 지표 또는 필터링 조건을 결합하는 것을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 트렌드를 확인하기 위해 더 긴 시간 기간을 가진 이동 평균을 사용하거나 위험을 관리하기 위해 적절한 스톱 로스 및 영업 수준을 설정하는 것과 같은 것입니다.

전략 최적화 방향

매개 변수 최적화: 다른 시장 조건에서 가장 좋은 성능을 보이는 매개 변수 조합을 찾기 위해 테스트를 통해 주릭 이동 평균 및 EMA의 시기를 최적화하십시오.
멀티 타임프레임 확인: 가짜 브레이크와 단기 잡음을 필터링하기 위해 여러 시간 프레임에서 신호를 확인하는 것을 고려하십시오.
동적 위험 관리: 다른 시장 환경에 더 잘 적응하기 위해 시장 변동성 또는 다른 위험 지표에 따라 위험 요인과 위치 크기를 동적으로 조정합니다.
다른 지표의 조합: 신호의 신뢰성과 정확성을 향상시키기 위해 다른 기술 지표 또는 시장 정서 지표와 전략을 결합합니다.

이러한 최적화 방향을 구현함으로써, 다른 시장 조건에 더 잘 대처할 수 있도록 전략의 견고성과 적응력을 향상시킬 수 있습니다.

전략 요약

유리크 50-100 EMA 200 크로스오버와 볼륨 및 트렌드 전략은 볼륨 확인 및 트렌드 검증과 결합한 이동 평균 크로스오버를 기반으로 한 거래 전략이다. 이 전략은 유리크 이동 평균의 가격 변화에 대한 민감성과 장기 트렌드를 포착하는 EMA의 능력을 활용하여 트렌드 형성의 초기 단계에서 잠재적 진입 기회를 식별하는 것을 목표로 한다. 볼륨과 트렌드 방향을 확인하고 검증함으로써 전략은 거래 신호의 신뢰성을 향상시키고자 한다. 고정 위험 요인의 포함은 위험을 제어하는 데 도움이됩니다.

이 전략은 장점이 있지만, 가짜 브레이크, 시장 소음 및 트렌드 역전 등의 위험도 있습니다. 이러한 위험을 해결하고 전략의 성능을 더욱 향상시키기 위해 거래자는 매개 변수 최적화, 멀티 타임프레임 확인, 동적 위험 관리 및 기타 지표의 조합과 같은 방법을 통해 전략을 최적화하는 것을 고려할 수 있습니다.

전반적으로, Jurik 50-100 EMA 200 크로스오버와 볼륨 및 트렌드 전략은 유동 평균과 볼륨을 기반으로 한 거래 프레임워크를 제공하며, 트렌드 추적 및 리스크 관리를 통해 역동적인 시장 환경에서 잠재적 인 거래 기회를 포착하는 것을 목표로합니다. 거래자는 더 나은 거래 성과를 달성하기 위해 자신의 위험 선호도 및 거래 스타일에 따라 적절한 조정 및 최적화를 수행 할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-03-13 00:00:00
end: 2024-03-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Jurik 50-100 EMA 200 Crossover with Volume and Trend", shorttitle="Jurik50-100_EMA200_Vol_Trend", overlay=true)

// Impostazione dei periodi per le medie mobili
jurik_periodo = input.int(50, title="Periodo Jurik", minval=1)
ema_periodo = input.int(200, title="Periodo EMA", minval=1)
vol_threshold = input.float(10000, title="Volume Threshold", minval=0)
risk_factor = input.float(3, title="Risk Factor", minval=0)

// Calcola la media mobile Jurik con fase 100
calcola_media_mobile_jurik(source, length) =>
    alpha = 0.5 // Valore fittizio per alpha
    sum1 = 0.0
    sum2 = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        sum1 := sum1 + (1 - alpha) * math.pow(alpha, i) * source[i]
        sum2 := sum2 + (1 - alpha) * math.pow(alpha, i)
    sum1 / sum2

// Calcola la media mobile esponenziale (EMA)
ema = ta.ema(close, ema_periodo)

// Calcola la media mobile Jurik
jurik = calcola_media_mobile_jurik(close, jurik_periodo)

// Calcola il volume
volume_cond = volume > vol_threshold

// Condizione di uptrend e downtrend
uptrend = ta.crossover(close, ema) and volume_cond
downtrend = ta.crossunder(close, ema) and volume_cond

// Segnali di ingresso
long_condition = uptrend and ta.crossover(jurik, ema) and close > ema and jurik < close
short_condition = downtrend and ta.crossunder(jurik, ema) and close < ema and jurik > close

// Calcola la dimensione della posizione considerando il fattore di rischio
risk_position_size = 1

// Genera segnali di trading con dimensione della posizione basata sul rischio
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=long_condition, qty=risk_position_size)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=short_condition, qty=risk_position_size)

// Etichetta dei segnali di ingresso
plotshape(series=long_condition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=short_condition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

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