이중 이동 평균자책점 교차 전략은 일반적인 양자화 거래 전략이다. 이 전략은 두 개의 다른 주기의 이동 평균자책점을 사매 신호로 사용하고, 단기 평균자책점에서 장기 평균자책점을 통과할 때 구매하고, 단기 평균자책점 아래 장기 평균자책점을 통과할 때 판매한다. 이 전략 코드는 간단한 이동 평균자책점 (SMA), 지수 이동 평균자책점 (EMA), 이중 지수 이동 평균자책점 (DEMA), 3차 지수 이동 평균자책점 (TEMA), 과잉 이동 평균자책점 (WMA) 및 거래량 과잉 이동 평균자책점 (VWMA) 과 같은 다양한 일반적인 이동 평균자책점 유형을 지원하며, 또한 단기 평균자책점과 장기 평균자책점의 주기를 유연하게 설정할 수 있다. 또한, 이 전략은 다양한 가격 유형을 지원하여 계산할 수 있다. 예를 들어, 평균자책점, 최대 가격, 전형 가격, 최저 가격, 오픈 가격, 중간에 있는 가격.
이 전략의 핵심 원칙은 두 개의 다른 주기적인 이동평균의 추세 특성 및 저하를 이용하여 가격 추세를 포착하는 것이다. 일반적으로, 단기평균은 가격 변화에 더 민감하고, 장기평균은 상대적으로 저하된다. 가격이 상승하는 추세에 있을 때, 단기평균은 장기평균의 상향 움직임을 앞당기고 최종적으로 장기평균을 통과하여 금강포크를 구매 신호를 형성한다. 반대로, 가격이 하락하는 추세에 있을 때, 단기평균은 장기평균의 하향 움직임을 앞당기고 최종적으로 장기평균을 통과하여 마감포크를 파는 신호를 형성한다. 금강포크와 마감포크의 신호를 포착함으로써, 이 전략은 주요 가격 추세 방향에 따라 거래를 수행할 수 있다.
간단하고 사용하기 쉽다: 이중 이동평균 경차 전략은 단순하고 이해하기 쉽고 쉽게 구현 가능한 양적 거래 전략이며 초보 트레이더가 배우고 사용하는 데 적합하다.
폭넓은 적용: 이 전략은 다양한 금융 시장과 거래 지표, 주식, 선물, 외환, 암호화폐 등에 적용될 수 있으며 보편성이 높다.
파라미터 유연성: 이 전략 코드는 다양한 일반적인 이동 평균 유형과 가격 유형을 지원하며 사용자가 자신의 필요에 따라 다양한 시장 환경과 거래 스타일에 적응하도록 파라미터를 유연하게 설정할 수 있습니다.
트렌드 추적: 두 개의 다른 주기평등의 교차 신호를 통해 전략은 가격의 주요 추세를 더 잘 파악하고, 상승을 돕기 위해, 역행 거래를 피하는 데 도움이됩니다.
지연성: 이동평균은 본질적으로 트렌드 추적 지표이며, 특정 지연성이 있으며 최적의 입출시기를 놓칠 수 있습니다.
불안정한 시장에서의 실패: 불안정한 시장이나 가로 평행 시장에서 가격 변동이 크고, 평선 교차 신호가 빈번하게 발생하여 전략적으로 빈번하게 거래하여 높은 거래 비용과 자금 손실을 초래할 수 있습니다.
파라미터 최적화 어려움: 평선 주기의 선택은 전략적 효과에 큰 영향을 미치지만 최적의 파라미터는 종종 시장 상황에 따라 차이가 있으며, 모든 것을 모두 일치시키는 최적의 파라미터 조합을 찾는 것이 어렵습니다.
트렌드 필터링을 도입한다: 평평선 교차 신호를 기반으로 MACD, ADX 등 다른 트렌드 지표와 함께 트렌드 필터를 수행하여 트렌드가 명확한 경우에만 거래하여 불안한 시장에서 빈번하게 거래하는 것을 피한다.
한 번의 거래 위험을 제어하고 전략의 위험 수익 비율을 높이기 위해 전략에 이동 중지, 변동률 중지 등 합리적인 중지 손실 논리를 추가하십시오.
동적 매개 변수 최적화: 다른 시장 환경에 맞춰 평형 주기 등의 매개 변수를 주기적으로 동적으로 최적화하여 전략이 시장 변화에 적응하여 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
다인자 조합: 이중 이동평균 교차 신호를 다른 유효한 계량화 요인 (운동량, 가치, 트래픽량 등) 과 결합하여 보다 안정적이고 효과적인 다인자 전략을 형성한다.
이중 이동평균 교차 전략은 두 개의 다른 주기평균의 교차 신호를 통해 가격 추세를 포착하는 간단한 고전적인 추세 추적 전략으로, 유행 시장에 적합하다. 그러나 이 전략은 또한 후속성 및 매개 변수 최적화의 어려움과 같은 문제들을 가지고 있으며, 트렌드 필터링, 동적 매개 변수 최적화, 다인수 조합 등과 같은 다른 방법과 결합하여 최적화와 개선이 필요하며, 전략의 적용성과 안정성을 높일 수 있다. 전반적으로 이중 이동평균 교차 전략은 양적 거래의 기본 전략 중 하나로 활용될 수 있으며, 많은 애호가들의 학습과 연구에 가치가 있다.
/*backtest start: 2023-05-08 00:00:00 end: 2024-05-13 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h 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/ // © SustainableInvestment //@version=5 strategy("Moving average strategy (이동평균선 전략)", overlay=true) // === INPUTS === basisType = input.string(defval = "EMA", title = "MA Type: SMA, EMA, DEMA, TEMA, WMA, VWMA ",options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA"]) shortLen = input.int(defval = 1, title = "Short MA Period", minval = 1) longLen = input.int(defval = 20, title = "Long MA Period", minval = 1) price = input.string(defval = "Typical", title = "Price Type : Close, High, Open, Low, Typical, Center ",options=["Close", "High", "Open", "Low", "Typical", "Center"]) // === BASE FUNCTIONS === // 가격 종류 설정 priceType(price) => Typical = (high+low+close)/3 Center = (high+low) / 2 price=="High"?high : price=="Low"?low : price=="Open"?open : price=="Typical"?Typical : price=="Center"?Center : close // 이동평균선 종류 설정 variant(type, src, len) => v1 = ta.sma(src, len) // Simple v2 = ta.ema(src, len) // Exponential v3 = 2 * v2 - ta.ema(v2, len) // Double Exponential v4 = 3 * (v2 - ta.ema(v2, len)) + ta.ema(ta.ema(v2, len), len) // Triple Exponential v5 = ta.wma(src, len) // Weighted v6 = ta.vwma(src, len) // Volume Weighted type=="EMA"?v2 : type=="DEMA"?v3 : type=="TEMA"?v4 : type=="WMA"?v5 : type=="VWMA"?v6 : v1 longCondition = ta.crossover(variant(basisType, priceType(price), shortLen), variant(basisType, priceType(price), longLen)) if (longCondition) strategy.entry("Long Entry", strategy.long) exitCondition = ta.crossunder(variant(basisType, priceType(price), shortLen), variant(basisType, priceType(price), longLen)) if (exitCondition) strategy.close("Long Entry","Long Exit")