В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия скальпинга с пересекающимся импульсом EMA

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-06-14 15:24:46
Тэги:ЕМАSMA

img

Обзор

Эта стратегия использует перекрестные сигналы двух экспоненциальных скользящих средних (EMAs) с различными периодами для захвата краткосрочного импульса рынка. Она открывает длинную позицию, когда быстрая EMA пересекает над медленной EMA снизу, и открывает короткую позицию, когда быстрая EMA пересекает ниже медленной EMA сверху. Уровни остановки потери и получения прибыли устанавливаются для контроля риска и блокировки прибыли. Это простая и классическая краткосрочная торговая стратегия, основанная на эффекте импульса.

Принципы стратегии

  1. Вычислить два EMA с разными периодами, с параметрами по умолчанию 9 и 21 периода, которые могут быть скорректированы на основе рыночных характеристик и личных предпочтений.
  2. Когда быстрая EMA пересекает медленную EMA снизу, она генерирует длинный сигнал и открывает длинную позицию.
  3. Когда быстрая EMA пересекается ниже медленной EMA сверху, она генерирует короткий сигнал и открывает короткую позицию.
  4. При открытии позиции устанавливать соответствующие цены стоп-лосса и цены на получение прибыли на основе входной цены и предпочтения риска.
  5. Когда цена достигнет уровня получения прибыли или стоп-лосса, закрыть текущую позицию и ждать появления следующего торгового сигнала.

Преимущества стратегии

  1. Простая и простая в использовании: логика стратегии ясна и может быть реализована с помощью всего двух EMA разных периодов, что очень просто и легко понять, подходящее для начинающих быстро начать.
  2. Подходит для краткосрочной торговли: EMA чувствительны к изменениям цен и могут быстро реагировать на краткосрочные рыночные тенденции, что делает их очень подходящими для краткосрочных трейдеров для использования краткосрочных колебаний на рынке.
  3. Следование тенденции: EMA является отстающим индикатором, но также очень хорошим индикатором, следующим за тенденцией.
  4. Контролируемый риск: стратегия устанавливает процентную ставку стоп-лосса и прибыли, которая, хотя соотношение риск-прибыль не очень высокое, может обеспечить некоторую защиту и уменьшить риск взрыва счета, когда рыночная тенденция неясна или волатильность высока.

Стратегические риски

  1. Частая торговля: по сравнению с долгосрочными стратегиями, эта стратегия будет иметь более высокую частоту торговли, и может быть частое открытие и закрытие позиций во время колебаний рынка, что значительно увеличит затраты на транзакции и окажет определенное влияние на средства счета.
  2. Оптимизация параметров: выбор параметров EMA оказывает большое влияние на эффективность стратегии, а оптимальные параметры могут стать недействительными из-за изменений рыночных условий, что требует регулярной проверки и корректировки параметров.
  3. Риск соотношения риск-прибыль: в настоящее время параметры стоп-лосса и прибыли в коде выборки являются фиксированными процентами, и соотношение риск-прибыль на самом деле не очень идеально.
  4. Перемещение трендов: на ранней стадии перехода рынка от колебаний к трендам стратегия может испытывать последовательные потери из-за задержки в распознавании направления.

Направления оптимизации стратегии

  1. Оптимизировать стоп-лосс и точ-профит: в зависимости от характеристик волатильности рынка, выбирать более подходящие методы установки стоп-лосса и точ-профита, такие как использование ATR, процентных стоп-лосса и т.д., чтобы улучшить соотношение риск-прибыль и риск-возврат стратегии.
  2. Отфильтровывать волатильные рыночные условия: Используйте другие технические показатели или показатели объема цен для двойного подтверждения перекрестных сигналов EMA, например, для оценки того, превышает ли ADX определенный порог перед открытием позиции, чтобы уменьшить риск частой торговли.
  3. Оптимизировать управление позициями: рассмотреть возможность постепенного наращивания позиций, увеличения позиций, когда тенденция ясна, и сокращения позиций при колебаниях, чтобы уменьшить колебания капитала.
  4. Сочетание различных периодов: Использование комбинации нескольких EMA с различными параметрами для генерации сигналов открытия и закрытия, например, использование среднесрочных и краткосрочных перекрестных EMA в качестве сигналов входа и долгосрочных EMA в качестве фильтров тренда для улучшения точности распознавания тренда.
  5. Интегрировать с макроэкономическим анализом: объединить стратегию с макроэкономическим анализом и использовать стратегию только тогда, когда макроситуация ясна, чтобы улучшить среднесрочную и долгосрочную эффективность стратегии.

Резюме

Стратегия EMA - это простая и простая в использовании краткосрочная стратегия торговли, которая подходит для начинающих быстро практиковать и знакомиться с количественным процессом торговли. Стратегия может улавливать краткосрочные эффекты импульса и следовать направлениям тренда рынка, устанавливая фиксированные процентные стоп-лосты и прибыли для контроля риска. Однако стратегия также имеет такие риски, как частые торговли, низкое соотношение риск-вознаграждение и отстающее признание тренда. Стратегия может быть оптимизирована и улучшена с точки зрения оптимизации методов стоп-лосса и прибыли, фильтрации волатильных рыночных условий, динамической корректировки позиций, объединения различных периодов и интеграции макроэкономического анализа, чтобы улучшить риск-возврат и стабильность стратегии.


/*backtest
start: 2023-06-08 00:00:00
end: 2024-06-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Scalping Strategy", overlay=true)

// Parameters
length_fast = input.int(9, title="Fast EMA Length", minval=1)
length_slow = input.int(21, title="Slow EMA Length", minval=1)
stop_loss_pct = 0.7 // Risk 0.7% of capital
take_profit_pct = 0.5 // Target 0.5% of capital

// Calculate EMAs
ema_fast = ta.ema(close, length_fast)
ema_slow = ta.ema(close, length_slow)

// Plot EMAs
plot(ema_fast, color=color.blue, title="Fast EMA")
plot(ema_slow, color=color.red, title="Slow EMA")

// Trading logic
long_condition = ta.crossover(ema_fast, ema_slow)
short_condition = ta.crossunder(ema_fast, ema_slow)

// Calculate stop loss and take profit levels
stop_loss_long = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_pct / 100)
take_profit_long = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_pct / 100)

stop_loss_short = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_pct / 100)
take_profit_short = strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_pct / 100)

// Enter and exit trades
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit long trades
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Take Profit Long", "Long", limit=take_profit_long)
    strategy.exit("Stop Loss Long", "Long", stop=stop_loss_long)

// Exit short trades
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Take Profit Short", "Short", limit=take_profit_short)
    strategy.exit("Stop Loss Short", "Short", stop=stop_loss_short)


Связанные

Больше