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P&L 예측과 함께 SMC & EMA 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-05-24 18:05:39
태그:EMASMC

전반적인 설명

이 전략은 현재 시장 트렌드를 결정하기 위해 서로 다른 기간을 가진 두 개의 기하급수적인 이동 평균 (EMA) 을 사용합니다. 빠른 EMA가 느린 EMA보다 높을 때 상승 추세로 간주되며 반대로 빠른 EMA가 느린 EMA보다 낮을 때 하락 추세로 간주됩니다. 또한 전략은 위험과 보상 비율을 계산하고 거래에서 리스크 관리를 최적화하는 데 도움이되는 수익 및 스톱 손실 수준을 설정합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 원칙은 시장 추세를 파악하기 위해 다른 기간을 가진 EMA를 활용하는 것입니다. 빠른 EMA (10 기간) 가 느린 EMA (20 기간) 보다 높을 때 시장은 상승 추세로 간주되며 전략은 구매 신호를 생성합니다. 반대로 빠른 EMA가 느린 EMA보다 낮을 때 시장은 하락 추세로 간주되며 전략은 판매 신호를 생성합니다.

트렌드 식별 외에도 전략은 리스크 관리의 개념을 소개한다. 리스크와 리워드 비율을 계산함으로써 각 거래의 잠재적 위험과 보상을 평가한다. 또한 전략은 잠재적 인 손실을 제한하고 수익을 차단하는 데 도움이되는 EMA의 위치에 따라 수익을 취하고 손실을 멈추는 수준을 계산한다.

전략적 장점

단순하고 효과적: 전략은 트렌드를 결정하기 위해 간단한 EMA 크로스오버를 사용하여 이해하기 쉽고 구현하기 쉽습니다.
리스크 관리: 리스크와 수익 비율을 계산하고 수익을 취하고 손실을 중지하는 수준을 설정함으로써 전략은 리스크 관리를 최적화하는 데 도움이됩니다.
적응성: EMA 기간과 리스크/이익 비율의 문턱을 조정함으로써 전략은 다른 시장 조건에 적응할 수 있습니다.

전략 위험

잘못된 신호: 불안한 시장 또는 트렌드 전환점에 EMA 크로스오버는 잘못된 신호를 생성하여 잘못된 거래 결정으로 이어질 수 있습니다.
지연: 트렌드를 따르는 전략으로서, EMA 크로스오버는 트렌드가 이미 확립된 후에 신호를 생성하여 초기 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
고정 스톱 로스: 전략은 고정 스톱 로스 레벨을 사용하며, 이는 매우 변동적인 시장에서 자주 스톱 아웃을 초래하여 전략 성과에 영향을 줄 수 있습니다.

전략 최적화 방향

다른 지표를 포함: 신호의 신뢰성 및 정확성을 향상시키기 위해 RSI, MACD 등과 같은 다른 기술적 지표를 결합하십시오.
동적 스톱 손실: 시장 변동성 또는 ATR와 같은 지표에 따라 동적으로 스톱 손실 수준을 조정하여 시장 변화에 더 잘 적응합니다.
매개 변수 최적화: 백테스팅과 최적화를 통해 최적의 EMA 기간과 리스크/어워드 비율의 문턱을 찾아 전략 성능을 향상시킵니다.

요약

이 전략은 트렌드를 식별하기 위해 EMA 크로스오버를 사용하며 위험 관리 개념을 도입하여 거래자에게 간단하면서도 효과적인 거래 프레임워크를 제공합니다. 전략은 잘못된 신호 및 지연과 같은 위험에 직면 할 수 있지만 다른 지표, 동적 스톱 손실 구현 및 매개 변수를 최적화하여 추가 개선이 가능합니다. 전반적으로 추가 연구 및 최적화에 가치가있는 전략입니다.

/*backtest
start: 2023-05-18 00:00:00
end: 2024-05-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("SMC & EMA Strategy with P&L Projections", shorttitle="SMC-EMA", overlay=true)

// Define EMAs
ema_fast = ta.ema(close, 10)
ema_slow = ta.ema(close, 20)

// Calculate SMC conditions (you can adjust these based on your understanding)
is_bullish = ema_fast > ema_slow
is_bearish = ema_fast < ema_slow

// Draw order blocks
plotshape(is_bullish, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(is_bearish, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")

// Calculate risk-to-reward ratio
entry_price = close
take_profit = entry_price + (entry_price - ema_slow)  // Example: 1:1 risk-to-reward
stop_loss = entry_price - (entry_price - ema_slow)

// Calculate P&L
profit = take_profit - entry_price
loss = entry_price - stop_loss
risk_reward_ratio = profit / loss

// Display alerts
alertcondition(is_bullish, title="Buy Alert", message="Smart Money Buy Signal")
alertcondition(is_bearish, title="Sell Alert", message="Smart Money Sell Signal")

// Plot take profit and stop loss levels
plot(take_profit, color=color.green, linewidth=2, title="Take Profit")
plot(stop_loss, color=color.red, linewidth=2, title="Stop Loss")

// Draw risk-to-reward ratio
plotshape(risk_reward_ratio >= 1 ? 1 : 0, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Risk-Reward Ratio (Green)")
plotshape(risk_reward_ratio < 1 ? 1 : 0, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Risk-Reward Ratio (Red)")


if is_bullish
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if is_bearish
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)