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이동 평균 크로스오버 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-04-30 17:33:09
태그:MASMA

전반적인 설명

이 전략은 거래 신호를 생성하기 위해 두 개의 이동 평균 (MA) 을 사용합니다. 짧은 기간 MA가 더 긴 기간 MA를 넘을 때 구매 신호가 생성됩니다. 짧은 기간 MA가 더 긴 기간 MA를 넘을 때 판매 신호가 생성됩니다. 전략은 또한 거래 시간 (8 AM ~ 20 PM UTC) 과 수익 목표 (150 포인트) 를 설정합니다.

전략 원칙

서로 다른 기간을 가진 두 개의 이동 평균을 계산합니다. (디폴트는 5 및 20 기간입니다.)
더 짧은 기간 MA가 구매/판매 신호로 사용되는 더 긴 기간 MA보다 높거나 낮을 수 있는지 결정합니다.
트레이딩 기간을 오전 8시부터 오후 20시 UTC까지 설정하고 이 시간 내에만 트레이드하십시오.
가장 최근의 4개의 촛불이 MA보다 높거나 낮아 닫혔는지 확인하여 트렌드를 확인합니다.
구매/판매 조건이 충족되면 150포인트의 수익 목표를 설정하여 포지션을 개설합니다.

전략적 장점

서로 다른 기간을 가진 두 개의 MA를 사용하면 트렌드를 효과적으로 파악할 수 있으며, 트렌딩 시장에 적합합니다.
거래 기간을 설정하면 유동성이 낮은 시기에 거래를 피할 수 있으며 위험을 줄일 수 있습니다.
가장 최근의 4개의 촛불이 MA보다 높거나 낮아 닫혀 있는지 확인함으로써 경향을 확인하면 신호 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
고정된 수익 목표를 설정하면 수익을 효과적으로 확보하고 위험을 통제할 수 있습니다.

전략 위험

불안한 시장에서 이 전략은 종종 잘못된 신호를 만들어 손실을 초래할 수 있습니다.
고정 수익 목표는 전략의 수익 잠재력을 제한할 수 있습니다.
이 전략은 스톱 로스를 설정하지 않으며, 시장이 급격히 역전될 때 상당한 위험을 감수할 수 있습니다.

전략 최적화 방향

신호 신뢰성을 높이기 위해 RSI와 MACD와 같은 더 많은 기술 지표를 통합하는 것을 고려하십시오.
이윤 목표 및 스톱 손실을 최적화하여, 예를 들어 동적 이윤 목표 및 스톱 손실 또는 ATR 기반의 이윤 목표 및 스톱 손실을 사용하십시오.
거래 신호의 2차 확인을 위해 주문 흐름과 같은 시장 미시 구조 정보를 결합합니다.
전략의 적응력을 향상시키기 위해 다른 시장 상태에 대한 다른 매개 변수 설정을 채택하십시오.

요약

이 전략은 트렌딩 시장에 적합한 서로 다른 기간의 두 이동 평균의 교차를 기반으로 거래 신호를 생성합니다. 거래 기간과 고정 수익 목표를 설정함으로써 위험을 어느 정도 제어 할 수 있습니다. 그러나 전략은 불안정한 시장에서 잘 수행하지 않을 수 있으며 고정 수익 목표는 전략의 수익 잠재력을 제한 할 수 있습니다. 미래에 더 많은 기술적 인 지표를 통합하고 수익 목표 설정 및 스톱 손실을 최적화하고 시장 미세 구조 정보를 결합하고 다른 시장 상태에 대한 다른 매개 변수 설정을 채택하여 이 전략을 최적화하는 것을 고려할 수 있습니다.

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)

// User-defined moving average periods
ma1Periods = input(5, title="First Moving Average Periods")
ma2Periods = input(20, title="Second Moving Average Periods")

// Calculate moving averages
ma1 = sma(close, ma1Periods)
ma2 = sma(close, ma2Periods)

// Plot moving averages
plot(ma1, color=color.red, linewidth=2, title="First Moving Average")
plot(ma2, color=color.blue, linewidth=2, title="Second Moving Average")

// Detect crossovers and crossunders
bullishCross = crossover(ma1, ma2)
bearishCross = crossunder(ma1, ma2)

// Define trading hours (8 AM to 2 PM UTC)
startHour = 8
endHour = 20
utcHour = hour(time, "UTC")
isMarketOpen = true

// Define profit target
profitTarget = 150

// Check if the price has closed above/below the MA for the past 4 bars
aboveMa = close[4] > ma1[4] and close[3] > ma1[3] and close[2] > ma1[2] and close[1] > ma1[1]
belowMa = close[4] < ma1[4] and close[3] < ma1[3] and close[2] < ma1[2] and close[1] < ma1[1]

// Create buy and sell signals
if (bullishCross and isMarketOpen and aboveMa)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    strategy.exit("Sell", "Buy", profit=profitTarget)
if (bearishCross and isMarketOpen and belowMa)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.exit("Cover", "Sell", profit=profitTarget)

// Plot shapes on crossovers
plotshape(series=bullishCross and isMarketOpen and aboveMa, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")
plotshape(series=bearishCross and isMarketOpen and belowMa, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Sell")