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BMSB 브린맥 슈퍼 트렌드 거래 전략
저자:
차오장, 날짜: 2024-05-14 15:52:32
태그:
SMAEMABMSB
개요
이 전략은 브린밴드와 이동평균에 기반한 경향 거래 전략이다. 간단한 이동평균 (SMA) 과 지수 이동평균 (EMA) 의 크기와 크기를 비교하여 현재의 트렌드 방향을 판단한다. 클로저 가격에서 더 큰 이동평균을 통과할 때 구매 신호를 생성하고, 클로저 가격 아래에 더 작은 이동평균을 통과할 때 판매 신호를 생성한다. 이 전략은 시장의 주요 트렌드를 캡처하고, 트렌드 역전 시점에 트렌드 거래의 이익을 얻기 위해 적시에 평형을 시도한다.
전략적 원칙
- 20일 단순한 이동 평균 (SMA) 과 21일 지수 이동 평균 (EMA) 을 계산합니다.
- SMA와 EMA의 크기를 비교하면 더 큰 것은 bmsbmayor로 정의되고, 더 작은 것은 bmsbmenor로 정의되며, 각각 다중 및 빈자 추세를 나타내는 참조 라인을 나타냅니다.
- 마감값이 bmsbmayor를 통과할 때 구매 신호가 발생한다. 현재 빈 포지션을 보유한 경우 먼저 빈, 더 많은 것을 개척한다.
- 마감 가격 아래의 bmsbmenor를 통과할 때 파는 신호가 발생한다; 현재 다중 포지션을 보유한 경우 먼저 싸고 다시 공백한다.
- bmsbmayor와 bmsbmenor를 차트에 그려, 각각 녹색과 빨간색으로 표시하고, 직관적으로 다공간 트렌드 참조 라인을 보여줍니다.
전략적 장점
- 간단하고 이해하기 쉽다: 이 전략은 논리가 명확하고 가장 일반적인 이동 평균 지표를 사용하여 이해하기 쉽고 구현하기 쉽습니다.
- 트렌드 추적: 두 개의 이동 평균의 크기를 비교하여 현재 트렌드 방향을 효과적으로 판단하여 주요 트렌드에 따라 거래를 할 수 있습니다.
- 적응력: 지수 이동 평균을 사용함으로써 가격 변화에 더 민감하게 반응하고 시장의 리듬 변화에 더 잘 적응할 수 있습니다.
- 적시에 손실을 멈추기: 트렌드가 반전될 때 적시에 기존 포지션을 평정하여 손실 포지션을 너무 오래 보유하는 것을 피하고 잠재적 손실을 줄이십시오.
- 시각 친화적: 차트에서 빈 트렌드 참조 라인을 그려 트렌드 판단을 더 직관적으로하고 거래 결정을 쉽게합니다.
전략적 위험
- 매개 변수 최적화: 이동 평균의 주기 선택은 전략 성능에 큰 영향을 미치며, 다른 시장과 품종은 다른 매개 변수 설정을 요구할 수 있으며 매개 변수 최적화와 재검토가 필요합니다.
- 불안한 시장: 불안한 시장에서 이러한 전략은 더 많은 잘못된 신호를 생성하여 빈번한 거래와 자금 손실을 초래할 수 있습니다.
- 트렌드 지연: 이동 평균선은 지연 지표이며, 트렌드 초반과 후반에 신호 지연이 발생할 수 있으며 최적의 입출시기를 놓칠 수 있습니다.
- 블랙 스완 사건: 이 전략은 주로 역사적 가격 데이터에 기반하고 있으며, 일부 돌발적인 주요 사건과 극단적인 시장에 대한 신속한 대응이 불가능할 수 있습니다.
전략적 최적화 방향
- 더 많은 지표를 도입: 이동 평균에 기초하여 RSI, MACD 등의 다른 기술 지표를 도입하여 여러 지표의 신호를 통합하여 추세 판단의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
- 동적 조정 매개 변수: 시장의 변동성과 시장 특성에 따라 이동 평균의 주기를 동적으로 조정하고 다른 매개 변수를 조정하여 전략이 시장 변화에 더 적응하도록합니다.
- Stop Loss Stop Loss: 합리적인 Stop Loss Stop Loss 지점을 설정하고, 단일 거래의 위험 인센티브를 제어하고, 위험 수익 비율을 높입니다.
- 포지션 관리: 트렌드 강도와 신호 신뢰성에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정하고, 트렌드 강도가 높을 때 포지션을 높이고, 트렌드가 불분명한 경우 포지션을 줄입니다.
- 기본 분석 결합: 기술 분석과 기본 분석을 결합하여 추세 판단에 기초하여 거시 경제, 산업 발전 등의 요인을 고려하여 보다 포괄적인 거래 결정을 내립니다.
요약
BMSB 브린맥 슈퍼트렌드 트레이딩 전략은 두 개의 이동평균의 크기를 비교하여 멀티스포트 트렌드를 판단하는 간단한 실용적인 트렌드 추적 전략으로 트렌드 시장에서 좋은 효과를 얻을 수 있습니다. 그러나 이 전략에는 불안한 시장에서 좋지 않은 성과, 신호 지연 등의 문제와 같은 몇 가지 한계도 있습니다. 따라서 실제 응용에서는 더 많은 지표, 최적화 매개 변수, 위험 관리 강화 등을 도입하여 전략의 안정성 및 수익성을 높이기 위해 개선하는 것을 고려할 수 있습니다. 동시에 기본 분석과 포괄적인 시장 조사를 결합하여 더 합리적인 거래 결정을 내리는 데에도주의를 기울여야합니다.
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start: 2024-04-13 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("BMSB Strategy Mejora", overlay=true)
// Indicators
src = close
sma = ta.sma(src, 20)
ema = ta.ema(src, 21)
// Bull Super Market as var
bmsbmayor = sma > ema ? sma : ema
bmsbmenor = sma > ema ? ema : sma
// Buy and Sell conditions
buySignal = ta.crossover(close, bmsbmayor)
sellSignal = ta.crossunder(close, bmsbmenor)
// Buy and Sell orders
if (buySignal)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Sell")
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellSignal)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Buy")
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Plot
plot(bmsbmayor, color=color.green)
plot(bmsbmenor, color=color.red)
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