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이중 이동 평균 크로스오버 트렌드 동적 스톱 로스 및 영업 취득 시스템 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-11-25 17:24:33
태그:EMASMAMATPSL

전반적인 설명

이 전략은 기술 분석에 기반한 트렌드 추적 시스템으로, 주로 시장 트렌드를 파악하기 위해 50주기 기하급수적 이동 평균 (EMA) 과 200주기 단순 이동 평균 (MA) 사이의 교차 신호를 활용합니다. 이 전략은 위험을 제어하고 이익을 확보하기 위해 동적 스톱 로스 및 영리 메커니즘을 통합하여 주요 트렌드를 포착하고 시장 역전 시 신속하게 출출 할 수 있습니다.

전략 원칙

핵심 논리는 두 개의 이동 평균의 교차에 기반합니다: 50 주기의 EMA가 200 주기의 MA를 넘을 때 구매 신호가 생성되며, 50 주기의 EMA가 200 주기의 MA를 넘을 때 판매 신호가 유발됩니다. 각 입력 후 시스템은 자동으로 스톱 로스 레벨 (입구로부터 3 포인트) 및 영업 레벨 (입구로부터 7.5 포인트) 를 설정합니다. 또한 역 신호가 시장 추세에 반대되는 포지션을 보유하는 것을 방지하는 것처럼 보일 때 포지션은 자동으로 닫습니다.

전략적 장점

강력한 트렌드 추적 능력: 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균을 결합하여 시장 트렌드 전환을 효과적으로 포착합니다.
포괄적 인 위험 관리: 효과적인 위험 관리를 위해 동적 인 스톱 로스 및 이익 취득 메커니즘을 통합합니다.
높은 체계화: 명확한 거래 신호와 고정 출구 지점은 주관적 판단 간섭을 줄입니다.
강한 적응력: 전략은 다른 시장 환경과 거래 도구에 적용 될 수 있습니다.
간단한 동작: 명확한 입력 및 출력 로직, 실행 및 백테스팅에 편리합니다.

전략 위험

시장 위험: 다양한 시장에서 잘못된 파업이 연속 손실로 이어질 수 있습니다.
미끄러짐 위험: 높은 변동성 상태에서 실제 실행 가격은 이론 가격과 크게 다를 수 있습니다.
고정 스톱 로스 위험: 미리 설정된 고정 스톱 로스 수준은 모든 시장 조건에 적합하지 않을 수 있습니다.
트렌드 역전 위험: 갑작스러운 트렌드 역전 시 잠재적인 지연 출구 위험
금전 관리 위험: 고정 스톱 로스 범위는 다른 계정 크기에 적합하지 않을 수 있습니다.

최적화 방향

변동성 지표를 포함합니다. 시장 변동성에 따라 스톱 로스 및 영업률을 동적으로 조정합니다.
신호 신뢰성을 향상시키기 위해 RSI 또는 MACD와 같은 트렌드 확인 지표를 추가합니다.
자금 관리 최적화: 계좌 크기와 시장 변동성에 따라 포지션 크기를 조정
시장 환경 필터를 추가합니다: 다양한 시장에서 거래 빈도를 줄이거나 거래를 중단하십시오.
출구 메커니즘을 개선: 수익을 극대화하기 위해 후속 정지를 구현하십시오.

요약

이 전략은 고전적인 이중 이동 평균 크로스오버 시스템을 동적인 스톱 로스 및 영리 메커니즘과 결합하여 완전한 트렌드 다음 거래 시스템을 만듭니다. 이 전략의 장점은 높은 체계화와 포괄적인 위험 통제에 있습니다. 실용적인 응용은 특정 시장 조건과 자본 규모에 따라 최적화를 필요로합니다. 이 전략의 안정성과 수익성은 더 많은 기술적 인 지표를 추가하고 돈 관리 방법을 개선함으로써 더욱 향상 될 수 있습니다. 안정적인 수익을 추구하는 투자자들에게 이것은 구축 할 수있는 귀중한 기본 전략 프레임워크로 사용됩니다.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5 
strategy("200 MA & 50 EMA Crossover Strategy with **Estimated** SL & TP", overlay=true) 

 // Parameters for the 200 MA and 50 EMA
ma200 = ta.sma(close, 200) // 200-period simple moving average 
ema50 = ta.ema(close, 50) // 50-period exponential moving average 

 // Plot the MA and EMA on the chart 
plot(ma200, color=color.blue, linewidth=2, title="200 MA") 
plot(ema50, color=color.red, linewidth=2, title="50 EMA") 

 // Define **estimated** stop loss and take profit values 
// SL = 3 points, TP = 7.5 points from the entry price 
sl_points = 3 
tp_points = 7.5 

 // Buy signal: when the 50 EMA crosses above the 200 MA (bullish crossover) 
if (ta.crossover(ema50, ma200)) 
    strategy.entry("Buy", strategy.long) 
 // Set **estimated** stop loss and take profit strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=strategy.position_avg_price - sl_points, limit=strategy.position_avg_price + tp_points) 

 // Sell signal: when the 50 EMA crosses below the 200 MA (bearish crossover) 
if (ta.crossunder(ema50, ma200)) 
    strategy.entry("Sell", strategy.short) 
 // Set **estimated** stop loss and take profit strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=strategy.position_avg_price + sl_points, limit=strategy.position_avg_price - tp_points) 

 // Optional: Close the position when an opposite signal appears 
if (strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(ema50, ma200)) 
    strategy.close("Buy") 
if (strategy.position_size < 0 and ta.crossover(ema50, ma200)) 
    strategy.close("Sell")