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이중 이동평균 골든 크로스 (Golden Cross) 에 기초한 적응성 위험 관리 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-09-26 16:17:20
태그:SMAMA

전반적인 설명

이 전략은 이중 이동 평균의 황금 십자가를 기반으로 한 거래 전략으로, 적응적 위험 관리 및 동적 위치 사이징과 결합됩니다. 전략은 50 일 및 200 일 간 간단한 이동 평균 (SMA) 을 사용하여 트렌드를 식별하고, 50 일 MA가 200 일 MA를 넘을 때 구매 신호를 생성합니다. 동시에 전략은 전체 계정 자본의 2.5%를 기반으로 한 위험 통제 방법을 사용하여 각 거래의 위치 크기를 동적으로 계산하고, 수익을 보호하기 위해 200 일 MA에 대한 비율 기반의 스톱 로스를 사용합니다.

전략 원칙

엔트리 신호: 50일 MA가 200일 MA (골든 크로스) 를 넘을 때 구매 신호가 발사됩니다.
리스크 관리: 각 거래는 전체 계좌 자본의 2.5% 이상을 리스크하지 않습니다.
포지션 크기: 각 거래의 포지션 크기는 위험 금액과 스톱 로스 거리를 기반으로 동적으로 계산됩니다.
스톱 로스 설정: 스톱 로스 가격은 200일 MA보다 1.5% 낮게 설정됩니다.
출구 조건: 거래가 200일 MA 이하로 떨어지면 거래가 종료됩니다.

전략적 장점

트렌드 추적: 금색 십자가를 사용하여 강력한 상승 추세를 파악하여 수익 기회를 증가시킵니다.
리스크 제어: 각 거래에 대한 위험 노출을 효과적으로 제어하는 비율 기반의 리스크 관리를 사용합니다.
동적 포지셔닝: 시장 변동성, 리스크와 수익을 균형 잡는 것을 기반으로 자동으로 포지션 크기를 조정합니다.
유연한 스톱 로스: 상대적 스톱 로스를 사용하여 시장 변동에 자동으로 조정하여 충분한 가격 움직임을 허용하면서 수익을 보호합니다.
맑은 출구: 주관적 판단으로 인한 불결정을 피하는 명확한 출구 조건을 설정합니다.

전략 위험

가짜 브레이크: 불안정한 시장에서 빈번한 잘못된 신호를 유발하여 연속적인 작은 손실을 초래할 수 있습니다.
지연: 이동 평균은 본질적으로 지연 지표이며 초기 트렌드 움직임이 눈에 띄지 않을 수 있습니다.
큰 격차: 큰 하향 격차는 미리 설정된 2.5%의 위험 한도를 초과하는 실제 손실을 초래할 수 있습니다.
오버 트레이딩: 범위 제한 시장에서 빈번한 MA 크로스오버는 불필요한 거래 비용을 증가시킬 수 있습니다.
단일 기술 지표: 이동 평균에만 의존하면 다른 중요한 시장 정보를 무시 할 수 있습니다.

전략 최적화 방향

필터링 메커니즘을 도입: 더 신뢰할 수있는 거래 신호를 필터하기 위해 볼륨, 변동성 또는 기타 지표를 추가하는 것을 고려하십시오.
진입 시기를 최적화하십시오. 추세를 확인하고 잘못된 브레이크오웃을 줄이기 위해 다른 기술 지표 (예를 들어, RSI, MACD) 를 포함하십시오.
동적 매개 변수 조정: 전략 적응력을 향상시키기 위해 다른 시장 주기에 따라 MA 기간을 자동으로 조정합니다.
이윤 취득 메커니즘을 추가하십시오. 시장의 강력한 움직임 중에 더 많은 이윤을 확보하기 위해 동적인 이윤 취득 조건을 설정하십시오.
위험 다양화: 체계적 위험을 줄이기 위해 여러 개의 상관관계가 없는 시장에 전략을 적용하는 것을 고려하십시오.

요약

이 이중 이동 평균 황금 십자 위에 기반을 둔 적응성 있는 위험 관리 전략은 고전적인 기술 분석 방법과 현대적인 위험 관리 기술을 결합하여 거래자에게 비교적 견고한 거래 시스템을 제공합니다. 중장기 트렌드를 포착 할뿐만 아니라 안정적인 수익을 추구하는 투자자에게 적합한 위험을 효과적으로 제어합니다. 그러나이 전략을 사용할 때 거래자는 여전히 시장 변화를 면밀히 모니터링하고 최상의 위험 보상 비율을 달성하기 위해 실제 거래 성과에 기반한 매개 변수를 지속적으로 최적화해야합니다.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-09-24 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Golden Cross with 1.5% Stop-Loss & MA Exit", overlay=true)

// Define the 50-day and 200-day moving averages
ma50 = ta.sma(close, 50)
ma200 = ta.sma(close, 200)

// Entry condition: 50-day MA crosses above 200-day MA (Golden Cross)
goldenCross = ta.crossover(ma50, ma200)

// Exit condition: price drops below the 200-day MA
exitCondition = close < ma200

// Set the stop-loss to 1.5% below the 200-day moving average
stopLoss = ma200 * 0.985  // 1.5% below the 200-day MA

// Risk management (1.5% of total equity)
riskPercent = 0.025  // 1.5% risk
equity = strategy.equity
riskAmount = equity * riskPercent

// Calculate the distance between the entry price (close) and the stop-loss
stopDistance = close - stopLoss

// Calculate position size based on the risk amount and stop-loss distance
if (goldenCross and stopDistance > 0)
    positionSize = riskAmount / stopDistance
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)

// Exit the trade when the price crosses below the 200-day moving average
if (exitCondition)
    strategy.close("Long")

// Plot the moving averages on the chart for visualization
plot(ma50, color=color.blue, linewidth=2, title="50-day MA")
plot(ma200, color=color.red, linewidth=2, title="200-day MA")