Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Strategi SMC & EMA dengan unjuran P&L

Strategi SMC & EMA dengan unjuran P&L

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-05-24 18:05:39
Tag:EMASMC

img

Ringkasan

Strategi ini menggunakan dua purata bergerak eksponensial (EMA) dengan tempoh yang berbeza untuk menentukan trend pasaran semasa. Apabila EMA pantas di atas EMA perlahan, ia dianggap sebagai trend menaik, dan sebaliknya, apabila EMA pantas di bawah EMA perlahan, ia dianggap sebagai trend menurun.

Prinsip Strategi

Prinsip teras strategi ini adalah menggunakan EMA dengan tempoh yang berbeza untuk menangkap trend pasaran. Apabila EMA cepat (periode 10) berada di atas EMA perlahan (periode 20), pasaran dianggap berada dalam trend menaik, dan strategi menghasilkan isyarat beli. Sebaliknya, apabila EMA cepat berada di bawah EMA perlahan, pasaran dianggap berada dalam trend menurun, dan strategi menghasilkan isyarat jual.

Selain mengenal pasti trend, strategi ini juga memperkenalkan konsep pengurusan risiko. Ia menilai risiko dan ganjaran potensi setiap perdagangan dengan mengira nisbah risiko-ke-ganjaran. Di samping itu, strategi ini mengira tahap mengambil keuntungan dan menghentikan kerugian berdasarkan kedudukan EMA untuk membantu mengehadkan potensi kerugian dan mengunci keuntungan.

Kelebihan Strategi

  1. Sederhana dan berkesan: Strategi menggunakan persilangan EMA yang mudah untuk menentukan trend, menjadikannya mudah difahami dan dilaksanakan.
  2. Pengurusan risiko: Dengan mengira nisbah risiko terhadap ganjaran dan menetapkan tahap mengambil keuntungan dan menghentikan kerugian, strategi membantu mengoptimumkan pengurusan risiko.
  3. Kebolehsesuaian: Strategi boleh disesuaikan dengan keadaan pasaran yang berbeza dengan menyesuaikan tempoh EMA dan ambang nisbah risiko-ke-balasan.

Risiko Strategi

  1. Isyarat palsu: Dalam pasaran yang berbelit-belit atau pada titik perubahan trend, persilangan EMA boleh menghasilkan isyarat palsu, yang membawa kepada keputusan perdagangan yang salah.
  2. Lag: Sebagai strategi yang mengikuti trend, persilangan EMA boleh menghasilkan isyarat selepas trend telah ditubuhkan, kehilangan peluang perdagangan awal.
  3. Stop loss tetap: Strategi menggunakan tahap stop loss tetap, yang boleh membawa kepada stop-out yang kerap di pasaran yang sangat tidak menentu, yang memberi kesan kepada prestasi strategi.

Arahan Pengoptimuman Strategi

  1. Menggabungkan penunjuk lain: Menggabungkan penunjuk teknikal lain seperti RSI, MACD, dll, untuk meningkatkan kebolehpercayaan dan ketepatan isyarat.
  2. Stop loss dinamik: Sesuaikan tahap stop loss secara dinamik berdasarkan turun naik pasaran atau penunjuk seperti ATR untuk menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran.
  3. Pengoptimuman parameter: Melalui backtesting dan pengoptimuman, cari tempoh EMA yang optimum dan ambang nisbah risiko ke ganjaran untuk meningkatkan prestasi strategi.

Ringkasan

Strategi ini menggunakan persilangan EMA untuk mengenal pasti trend dan memperkenalkan konsep pengurusan risiko, menyediakan pedagang dengan kerangka perdagangan yang mudah namun berkesan. Walaupun strategi mungkin menghadapi risiko seperti isyarat palsu dan kelewatan, penambahbaikan lanjut boleh dibuat dengan menggabungkan penunjuk lain, melaksanakan stop loss dinamik, dan mengoptimumkan parameter. Secara keseluruhan, ia adalah strategi yang bernilai penyelidikan dan pengoptimuman lanjut.

/*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)
Berkaitan
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi