브랜디 전문가 상담사는 두 개의 이동 평균을 사용합니다. 느린 MA는 진입 신호를 받고, 빠른 MA는 퇴출 신호를 제공합니다.
- 느린 MA가 상승하면 매수 진입, 빠른 MA가 하락하면 포지션 종료합니다.
- 느린 MA가 하락하면 매도 진입, 빠른 MA가 상승하면 포지션 종료합니다.
이게 전부입니다! 복잡한 교차 이동 평균 같은 건 없습니다. :)
여기 최적화 결과가 있습니다. 2007년 7월부터 2008년 7월까지의 데이터입니다.
모든 최적화는 수익성 있는 결과를 보여줍니다. 그런데 EA가 최적화 이후에 알려지지 않은 기간에 어떻게 거래할까요?
그럼 3개월 포워드 테스트를 진행해보겠습니다. 2008년 7월부터 오늘(10월 하순)까지의 데이터를 테스트합니다. 이는 최적화 후 3개월 반의 테스트 기간이 됩니다.
보시다시피 EA는 최적화 후에도 3개월 이상 수익을 내고 있습니다.
최적화할 매개변수:
p1, p2 - 이동 평균을 계산하기 위한 평균화 기간. 2부터 100까지 1씩 증가하는 값으로 최적화합니다.
s1, s2 - 현재 바에 대해 지정된 수의 기간만큼 뒤로 이동합니다. 2부터 20까지 1씩 증가하는 값입니다.
sl - 열린 포지션의 손절매. 10부터 100까지 5씩 증가하는 값으로 최적화합니다.
ts - 열린 포지션을 트레일링 스톱으로 유지합니다. 100부터 200까지 5씩 증가하는 값으로 최적화합니다.
ts가 100 미만이면 트레일링이 비활성화됩니다. 이는 EA 작동에 방해가 되지 않도록 하면서, 예를 들어 연결이 끊겼을 때 EA가 스스로 포지션을 종료할 수 없을 때 안전장치 역할을 합니다.
트레일링을 비활성화하려면 ts 변수를 100 미만으로 설정합니다. 예를 들어, ts = 0이면 트레일링이 비활성화됩니다.
EA는 새로운 바가 생성될 때 작동합니다. 따라서 최적화는 "오픈 가격만 (방금 완료된 바를 분석하는 가장 빠른 방법, 바 열기를 명시적으로 제어하는 EA 전용)" 모델에 따라 수행해야 합니다.
P.S. 소스 코드에 있는 EA는 최적화되지 않았습니다.