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이중 이동평균 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-04-29 14:26:59
태그:SMADCAYSMAHSMA

전반적인 설명

DCA 이중 이동 평균 거북이 거래 전략은 두 개의 이동 평균과 달러 비용 평균 (DCA) 의 교차를 기반으로 한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 구매 및 판매 신호로 서로 다른 기간을 가진 두 가지 간단한 이동 평균 (SMA) 을 사용합니다. 빠른 SMA가 느린 SMA 위에 넘어가면 구매 신호가 생성되며 빠른 SMA가 느린 SMA 아래에 넘어가면 판매 신호가 생성됩니다. 이 전략은 DCA를 사용하여 시장 변동성과 관련된 위험을 줄이는 동시에 중장기 시장 추세를 파악하는 것을 목표로합니다.

전략 원칙

빠른 SMA와 느린 SMA를 계산합니다.
빠른 SMA가 느린 SMA를 넘을 때 구매 신호가 생성되고 전략은 고정된 금액 (DCA 금액) 을 구매합니다.
빠른 SMA가 느린 SMA 아래로 넘어가면 판매 신호가 생성되고 전략은 모든 지분을 판매합니다.
각 DCA 간격 (예: 14일) 에 전략은 평균 보유 비용을 낮추기 위해 추가 고정 금액을 구매합니다.
이 전략은 DCA를 통해 평균 구매 비용을 줄이고, SMA 크로스오버를 사용하여 시장 동향을 파악합니다.

전략적 장점

이중 이동 평균 크로스오버는 중장기 시장 추세를 효과적으로 파악할 수 있습니다.
DCA 방법은 평균 구매 비용을 낮추고 시장 변동과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.
전략 논리는 간단하고 구현하기 쉽고 최적화됩니다.
대부분의 시장과 자산에 적용 가능하며 매우 다양합니다.

전략 위험

시장 변동이나 불분명한 추세에서 빈번한 교차가 과도한 거래 신호로 이어지고 거래 비용을 증가시킬 수 있습니다.
DCA 방법은 평균 구매비를 낮출 수 있지만 지속적으로 감소하는 시장에서 잠재적 손실을 증가시킬 수 있습니다.
전략은 역사적인 데이터에 의존하고 있으며 시장의 중요한 변화가 발생하면 효과를 잃을 수 있습니다.

전략 최적화 방향

특정 시장 및 자산에 가장 적합한 매개 변수 조합을 찾기 위해 SMA 기간 매개 변수를 최적화합니다.
시장 추세와 신호 신뢰성을 판단하는 데 도움이되는 RSI와 MACD와 같은 다른 기술적 지표를 도입하십시오.
시장 특성과 위험 선호도에 따라 DCA 금액과 간격을 최적화합니다.
개별 거래의 위험과 수익을 통제하기 위해 스톱 로스 및 수익을 취하는 메커니즘을 포함합니다.

요약

DCA 이중 이동 평균 거북이 거래 전략은 이중 이동 평균 크로스오버를 통해 시장 트렌드를 포착하고 DCA 방법을 사용하여 구매 비용과 위험을 줄인다. 전략은 간단하고 널리 적용되지만 실질적인 응용에서 매개 변수 최적화 및 위험 통제에주의를 기울여야 한다. 다른 기술적 지표를 도입하고, DCA 매개 변수를 최적화하고, 스톱 로스 및 영리 메커니즘을 통합함으로써 전략의 성능과 안정성을 더욱 향상시킬 수 있다.

/*backtest
start: 2024-04-21 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © loggolitasarim

//@version=5
strategy("DCA YSMA HSMA Stratejisi", overlay=true, calc_on_every_tick=true)

// Parametreler
sma_fast = input(14, "Hızlı SMA Dönemi")
sma_slow = input(28, "Yavaş SMA Dönemi")
dca_amount = input(100, "DCA Miktarı")
dca_interval = input(14, "DCA Aralığı (Gün)")

// Hızlı ve yavaş SMA hesaplamaları
fast_sma = ta.sma(close, sma_fast)
slow_sma = ta.sma(close, sma_slow)

// DCA hesaplamaları
var float dca_average_price = na
var int dca_count = na

if (bar_index % dca_interval == 0)
    dca_count := nz(dca_count, 0) + 1
    dca_average_price := nz(dca_average_price, close) * (dca_count - 1) + close
    dca_average_price /= dca_count

// Alım ve satım sinyalleri
longCondition = ta.crossover(fast_sma, slow_sma)
shortCondition = ta.crossunder(fast_sma, slow_sma)

if (longCondition)
    strategy.entry("Alım", strategy.long, qty=dca_amount)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Satım", strategy.short)

// Grafik
plot(fast_sma, "Hızlı SMA", color=color.blue)
plot(slow_sma, "Yavaş SMA", color=color.red)

// Uyarılar
alertcondition(longCondition, "Alım Sinyali", "Alım Sinyali")
alertcondition(shortCondition, "Satım Sinyali", "Satım Sinyali")