ChaoZhang
개요
이 전략은 쌍 EMA 평균선 교차를 거래 신호로 사용하고 있으며, 빠른 라인 주기는 65이며, 느린 라인 주기는 240입니다. 동시에 거래량을 필터 조건으로 사용하여, 현재 거래량이 지정된 하락값보다 크면만 거래됩니다. 전략은 각 거래에 대해 고정 위험 금액을 설정하고, 위험 금액에 따라 역동적으로 포지션 크기를 계산합니다. 빠른 라인 상에서 느린 라인을 통과하고 거래량이 조건을 충족하면 더 많이하고, 빠른 라인 아래에서 느린 라인을 통과하고 거래량이 조건을 충족하면 공백하십시오.
전략 원칙
- 두 개의 EMA 평균선을 계산해, 빠른 라인 (ema_fast) 의 주기율은 65이고, 느린 라인 (ema_slow) 의 주기율은 240이다.
- 불리식 크로스오버 (bullish_crossover) 가 발생하는지 또는 빈 머리 크로스오버 (bearish_crossover) 가 발생하는지 판단한다.
- 거래량 임계 (volume_threshold) 를 설정하고, 현재 거래량이 그 임계보다 크면만 거래한다.
- 거래 당 고정 위험 금액을 $10으로 설정합니다.
- 리스크 금액과 스톱로스 거리 (stop_loss_distance) 에 따라 포지션 크기를 계산한다.
- 다중 헤드 교차가 발생하고 거래량이 조건을 충족하면, 더 많은 포지션을 열고, 포지션 개시 가격 아래 \( 100의 중지 손실을 설정하고, 포지션 개시 가격 위 \) 1500의 중지 포지션을 설정한다.
- 공백 교차가 발생하고 거래량이 조건을 충족하면, 공백 포지션은, 포지션 개시 가격 위에 \(100의 중지 손실이 설정되어, 포지션 개시 가격 아래 \)1500의 중지 포지션이 설정되어 있다.
전략적 이점
- 쌍평선 교차는 시장 추세를 더 잘 포착할 수 있고, 65⁄240 주기 조합은 대부분의 잡음을 필터링하여 주요 추세에만 집중할 수 있다.
- 거래량 필터링 조건을 도입하여 거래량이 낮을 때 거래하는 것을 방지하고 시장의 변동 위험을 줄일 수 있습니다.
- 고정된 위험 금액의 포지션 관리 방식은 각 거래의 위험 을 효과적으로 제어하여 단일 거래 손실을 과도하게 방지할 수 있습니다.
- 가격 거리에 기반한 동적 중지 및 중지 설정은 수익 공간을 손실 공간보다 크게 만들어 전략의 장기적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- BTC/USD와 같은 높은 변동성 품종에 적용되며, 변동성으로 인한 투자 기회를 충분히 포착할 수 있다.
전략적 위험
- EMA는 트렌드를 추적하는 지표로서, 트렌드가 반전될 때 지연 문제가 있으며, 이는 입출입이 지연되거나 출출이 지연될 수 있다.
- 고정 위험 금액은 시장의 변동에 동적으로 적응할 수 없으며, 극단적인 상황 (폭풍과 폭락 같은) 에서 좋지 않습니다.
- 거래량 값의 설정은 어느 정도 주관성이 있으며, 값의 설정이 잘못되면 전략 효과에 영향을 줄 수 있다.
- 스톱 손실과 스톱 포스의 고정 설정은 시장의 실제 변동과 일치하지 않을 수 있으며, 이로 인해 자주 스톱 손실 또는 스톱 포스가 퇴장한다.
- 전략은 불안정한 상황에서는 잘 작동하지 않을 수 있으며, 자주 교차하는 것은 연속적으로 손실 거래로 이어질 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 중간 평균에 가입하고, 신호 신뢰성을 높이기 위해 다중 평균 시스템을 구축하는 등의 필터링 조건으로 더 많은 일률 그룹 협력을 도입하는 것을 고려하십시오.
- 포지션 관리를 최적화하여 포지션을 다른 시장 상황에 맞추기 위해 퍼센티지 위험법이나 케일리 공식과 같은 동적으로 조정합니다.
- 거래량 값에 대한 변수 최적화, 전략의 안정성을 높이기 위해 최적의 값 설정을 찾습니다.
- 최신 시장 변동에 따라 실시간으로 조정할 수 있는 최적화된 스톱 로드 포지션 설정, 시장에 대응할 수 있는 유연성을 증가시킨다.
- 트렌드 방식에 특정 보호 요소를 추가하여 역 트렌드 지표인 PSAR과 같은 보조 판단을 통해 시장의 저항력을 강화합니다.
요약하다
이 전략은 65⁄240 쌍평선 교차를 트렌드 판단 근거로 사용하고, 동시에 교류 필터링 조건을 결합하여 신호 신뢰성을 개선한다. 고정 위험 포지션 관리 및 고정 가격 중지 손실 스톱 설치는 위험을 어느 정도 제어하고 적자를 유리한 방향으로 기울일 수 있다. 그러나 전략에는 트렌드 잡기 상대적 지연, 포지션 관리 유연성이 부족, 중지 손해가 동적으로 조정되지 않는 문제도 있다. 미래에는 다중평선 시스템을 구축하고, 포지션 관리를 최적화하고, 동적 중지 손해가 더 안정적이고 신뢰할 수 있는 거래 성능을 얻기 위해 전략에 대한 최적화 및 개선이 가능합니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-05-06 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("EMA Crossover Strategy with 1:3 RR, Volume Filter, and Custom Stop Loss/Take Profit (BTC)", overlay=true, currency="USD", initial_capital=100)
// Define EMA lengths
ema_length_fast = 65
ema_length_slow = 240
// Calculate EMAs
ema_fast = ta.ema(close, ema_length_fast)
ema_slow = ta.ema(close, ema_length_slow)
// Define crossover conditions
bullish_crossover = ta.crossover(ema_fast, ema_slow)
bearish_crossover = ta.crossunder(ema_fast, ema_slow)
// Plot EMAs
plot(ema_fast, color=color.blue, title="Fast EMA")
plot(ema_slow, color=color.red, title="Slow EMA")
// Define volume filter
volume_threshold = 1000 // Adjust as needed
// Define risk amount per trade
risk_per_trade = 0.5 // $10 USD
// Calculate position size based on risk amount
stop_loss_distance = 100
take_profit_distance = 1500
position_size = risk_per_trade / syminfo.mintick / stop_loss_distance
// Execute trades based on crossovers and volume filter
if (bullish_crossover and volume > volume_threshold)
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=position_size)
strategy.exit("Exit", "Buy", stop=close - stop_loss_distance, limit=close + take_profit_distance)
if (bearish_crossover and volume > volume_threshold)
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=position_size)
strategy.exit("Exit", "Sell", stop=close + stop_loss_distance, limit=close - take_profit_distance)