Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Multi-EMA Crossover dengan Camarilla Support/Resistance Trend Trading System

Multi-EMA Crossover dengan Camarilla Support/Resistance Trend Trading System

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2025-01-06 11:13:31
Tag:EMACPRSR

img

Ringkasan

Strategi ini adalah sistem perdagangan trend yang menggabungkan pelbagai purata bergerak eksponen (EMA), tahap sokongan / rintangan Camarilla, dan Julat Pivot Pusat (CPR). Sistem ini mengenal pasti trend pasaran dan peluang perdagangan berpotensi dengan menganalisis hubungan harga dengan pelbagai purata bergerak dan zon harga utama. Ia melaksanakan pengurusan wang yang ketat dan langkah kawalan risiko, termasuk saiz kedudukan berasaskan peratusan dan pelbagai mekanisme keluar.

Prinsip Strategi

Strategi ini berdasarkan beberapa komponen teras:

  1. Sistem EMA berbilang (20/50/100/200) untuk pengesahan arah trend dan kekuatan
  2. Tahap Sokongan/Rintangan Camarilla (R3/S3) untuk mengenal pasti tahap harga utama
  3. Julat Pivot Pusat (CPR) untuk menentukan julat dagangan intraday
  4. Isyarat kemasukan berdasarkan persimpangan harga dengan pengesahan EMA200 dan EMA20
  5. Strategi keluar termasuk titik tetap dan mod pergerakan peratus
  6. Sistem pengurusan wang yang secara dinamik menyesuaikan saiz kedudukan berdasarkan saiz akaun

Kelebihan Strategi

  1. Integrasi penunjuk teknikal berbilang dimensi memberikan isyarat perdagangan yang lebih boleh dipercayai
  2. Mekanisme keluar yang fleksibel menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza
  3. Sistem pengurusan wang yang komprehensif mengawal risiko dengan berkesan
  4. Trend berikut ciri membantu menangkap pergerakan pasaran utama
  5. Komponen visualisasi membantu peniaga memahami struktur pasaran

Risiko Strategi

  1. Boleh menghasilkan isyarat palsu di pasaran yang berbeza
  2. Pelbagai penunjuk mungkin membawa kepada isyarat perdagangan yang tertinggal
  3. Titik keluar tetap mungkin kurang berprestasi di pasaran turun naik yang tinggi
  4. Memerlukan modal yang besar untuk menahan penggunaan
  5. Kos dagangan boleh memberi kesan kepada pulangan strategi keseluruhan

Arahan Pengoptimuman Strategi

  1. Memperkenalkan penunjuk turun naik untuk menyesuaikan parameter kemasukan/keluar secara dinamik
  2. Tambah modul pengenalan keadaan pasaran untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza
  3. Mengoptimumkan sistem pengurusan wang dengan pengurusan kedudukan dinamik
  4. Tambah penapis masa perdagangan untuk meningkatkan kualiti isyarat
  5. Pertimbangkan untuk menambah analisis jumlah untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat

Ringkasan

Strategi ini mengintegrasikan pelbagai alat analisis teknikal klasik untuk membina sistem perdagangan yang lengkap. Kekuatannya terletak pada analisis pasaran berbilang dimensi dan pengurusan risiko yang ketat, sementara perhatian perlu diberikan kepada kesesuaian dalam persekitaran pasaran yang berbeza. Melalui pengoptimuman dan peningkatan yang berterusan, strategi ini mempunyai potensi untuk meningkatkan keuntungan sambil mengekalkan kestabilan.

/*backtest
start: 2020-01-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Pradeep Crude oil Entry and Exit", overlay=true)

// Input settings for EMAs
ema20_period = input.int(20, title="EMA 20 Period")
ema50_period = input.int(50, title="EMA 50 Period")
ema100_period = input.int(100, title="EMA 100 Period")
ema200_period = input.int(200, title="EMA 200 Period")

// Fixed line width settings for EMAs
ema20_width = 2  // EMA 20 Line Width
ema50_width = 2  // EMA 50 Line Width
ema100_width = 3 // EMA 100 Line Width
ema200_width = 4 // EMA 200 Line Width

// Backtesting inputs
initial_capital = input.float(50000, title="Initial Capital", minval=100)
position_size_percent = input.float(100, title="Position Size (% of Capital)", minval=0.1, maxval=100)
exit_mode = input.string("Price Movement", title="Exit Mode", options=["Price Movement", "Percentage Movement"])
exit_points = input.int(20, title="Exit After X Points", minval=1)
exit_percentage = input.float(1.0, title="Exit After X% Movement", minval=0.1, step=0.1)

// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, ema20_period)
ema50 = ta.ema(close, ema50_period)
ema100 = ta.ema(close, ema100_period)
ema200 = ta.ema(close, ema200_period)

// Signal conditions
long_entry_condition = close > ema200 and close > ema20 and close[1] <= ema200
long_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and close - strategy.position_avg_price >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                      (exit_mode == "Percentage Movement" and (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)
short_entry_condition = close < ema200 and close < ema20 and close[1] >= ema200
short_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and strategy.position_avg_price - close >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                       (exit_mode == "Percentage Movement" and (strategy.position_avg_price - close) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)

// Plot EMAs with specified line widths
plot(ema20, color=color.green, title="EMA 20", linewidth=ema20_width)
plot(ema50, color=color.aqua, title="EMA 50", linewidth=ema50_width)
plot(ema100, color=color.blue, title="EMA 100", linewidth=ema100_width)
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200", linewidth=ema200_width)

// Camarilla Pivot Calculation
prev_high = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1])
prev_low = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1])
prev_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[1])

R3 = prev_close + (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2
S3 = prev_close - (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2

// Central Pivot Range (CPR) Calculation
pivot = (prev_high + prev_low + prev_close) / 3
upper_cpr = pivot + (prev_high - prev_low)
lower_cpr = pivot - (prev_high - prev_low)

// Plot Camarilla R3, S3 and CPR levels
plot(R3, color=color.purple, title="Camarilla R3", linewidth=2)
plot(S3, color=color.purple, title="Camarilla S3", linewidth=2)
plot(pivot, color=color.yellow, title="CPR Pivot", linewidth=2)
plot(upper_cpr, color=color.green, title="CPR Upper", linewidth=1)
plot(lower_cpr, color=color.red, title="CPR Lower", linewidth=1)

// Backtesting: Capital and position size
capital = initial_capital
risk_per_trade = (position_size_percent / 100) * capital

// Long positions
if long_entry_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

if long_exit_condition
    strategy.close("Long")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

// Short positions
if short_entry_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

if short_exit_condition
    strategy.close("Short")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

// Plot signals
plotshape(long_entry_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(long_exit_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Long Exit")
plotshape(short_entry_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Short Entry")
plotshape(short_exit_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Short Exit")
Berkaitan
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi