EMA 三線排列波段交易策略：Python 回測實戰

2026年7月6日 · 來源頻道：Algo-trading with Saleh · #EMA #波段交易 #量化交易 #回測

第 2 課・共 18 課

⚠️ 本站內容僅作教育用途，不構成投資建議。投資涉及風險，作出任何投資決定前請諮詢持牌專業人士。

本課由 Algo-trading with Saleh 示範一個以三條 指數移動平均線 EMA 為核心的波段交易策略：先以均線排列確認趨勢方向，再用 ATR 設定止損與分批止盈，最後以追蹤止損盡量「坐完」整段趨勢，全部在 Python 回測框架 Jesse 上實作。

學習重點

三線排列定義趨勢：EMA21 高於 EMA50、兩者同時高於 EMA100，且價格站在最上方，才算上升趨勢；反向排列則為下跌趨勢，其餘狀態視為橫行
出場分兩層：2 倍 ATR 止損、3 倍 ATR 先走一半倉位，另一半改掛保本止損再逐根 K 線追蹤
倉位由「每筆風險 3%」反推，取代全倉重押，同一套進出場規則下回測績效即時改善
加入 ADX > 25 過濾器剔除橫行市，講者回測中利潤與最大回撤同時顯著改善
回測結果高度依賴參數與回測期選擇，績效數字必須連同時間脈絡一併解讀

詳細筆記

策略構想：跟住趨勢坐到尾

講者開宗明義說，這是一個趨勢跟隨型的波段策略：目標是盡量持倉跟隨趨勢，只在認為趨勢完結時才離場。他也預告這個策略會成為下一條片的基礎——之後再用遺傳演算法（genetic algorithm）優化參數。

入場條件：三條 EMA 的排列

策略只用三條 EMA，週期分別為 21、50、100（圖上以紫、黃、藍三色顯示）。在 TradingView 上，直接修改指標的 length 參數即可設定。

三條 EMA 疊在 BTC-USDT 4 小時圖上

截圖出自原片（Algo-trading with Saleh）：BTC-USDT 4 小時圖上疊加 EMA 21（紫）、50（黃）、100（藍），均線排列一目瞭然。

好倉（long）條件：EMA21 在 EMA50 之上，兩者又同時在 EMA100 之上，而且現價站在 EMA21 之上——均線由短到長整齊排列，價格在最頂，才是乾淨的升勢。淡倉（short）條件完全相反：EMA21 低於 EMA50、兩者低於 EMA100，且現價在 EMA21 之下。講者特別補充最後一個條件的原因：均線剛形成空頭排列時，價格往往仍在 EMA21 附近徘徊，他要求價格明確跌穿最短那條線才進場，避免在排列初成、方向未確認時倉卒開倉。

其餘所有狀態——均線互相纏繞、排列不齊——一律視為橫行市，不交易。

在 Jesse 框架上實作

講者在 Jesse 回測框架建立新策略，命名為 Trend swing Trader。第一步是定義一個 trend 屬性，計算三條 EMA 後回傳三態：1 代表升勢、-1 代表跌勢、0 代表橫行：

# 摘錄自原片教學（Jesse 框架）
e1 = ta.ema(self.candles, 21)
e2 = ta.ema(self.candles, 50)
e3 = ta.ema(self.candles, 100)
if e3 < e2 < e1 < self.price:
    return 1
elif e3 > e2 > e1 > self.price:
    return -1
else:
    return 0

should_long 只需檢查 self.trend == 1，should_short 則檢查 self.trend == -1，邏輯非常乾淨。由於進場用市價單，should_cancel_entry（掛單未成交時是否取消的鉤子）回傳甚麼都無所謂，講者直接略過。

第一版的倉位計算很粗糙：用 size_to_qty 把全部可用保證金換成倉位數量，以市價單進場。講者當時已說明這只是「先把策略跑起來」的權宜之計，稍後會改。

出場設計：ATR 止損＋分批止盈＋追蹤止損

出場是這課的重頭戲，分三層處理：

第一層：初始止損與首個止盈。講者用他最愛的 ATR 指標量度每根 K 線的平均波動幅度。止損設在入場價外 2 倍 ATR——他示範時單倍 ATR 約 886 美元，嫌太近，所以用兩倍。止盈設在 3 倍 ATR，但只平掉一半倉位。為何不全走？因為這是波段策略，講者想保留一半倉位繼續跟隨趨勢。

# 摘錄自原片教學：on_open_position（好倉版本）
atr = ta.atr(self.candles, 14)
qty = self.position.qty
self.stop_loss = qty, self.price - atr * 2
self.take_profit = qty / 2, self.price + atr * 3

第二層：止盈觸發後保本。講者定義 on_reduced_position 事件方法——這是 Jesse 在倉位被「減少但未平完」時觸發的鉤子（hook），正好對應止盈走了一半的時刻。此時把餘下倉位的止損直接移到入場價（self.position.entry_price）：前半已鎖定利潤，後半最壞情況只是保本離場，整筆交易立於不敗。Jesse 會自動取消舊止損單、掛上新單，無需手動處理。

第三層：逐 K 線追蹤。保本只是起點，講者要的是追蹤止損。他在 update_position 方法中，每根新 K 線都把止損更新為「現價減 2 倍 ATR」（淡倉則為現價加 2 倍 ATR）。但有一個陷阱：若直接更新，價格回調時止損反而會被拉遠、放大虧損。所以好倉要用 max 比較新止損價與現有止損價，只准收緊、不准放寬；淡倉則用 min。

另一個細節：update_position 每根 K 線都會執行，包括止盈未觸發之前。講者加了一個條件——只有當 reduced_count == 1（即已經走過一半倉位）才啟動追蹤，避免順序錯亂。

程式碼編輯器中的策略原始碼

截圖出自原片（Algo-trading with Saleh）：Jesse 策略原始碼，可見 go_long 內先算 ATR 止損價，再決定倉位數量。

第一次回測與倉位管理的威力

講者以 BTC-USDT 永續合約、4 小時圖，由 2022 年初回測至 2024 年中（講者製作影片時），並開啟 fast mode 與 benchmark 選項，讓淨值曲線可以直接與買入持有的 BTC 走勢對照。選 4 小時圖是波段策略的典型選擇：K 線夠密，能在趨勢中段給出進出場訊號；又不像 5 分鐘、15 分鐘圖般充斥雜訊與交易成本。第一版（全倉進出）的結果：利潤 77%，最大回撤 -23%，勝率 47%，平均盈虧比 1.4，跑贏同期買入持有的基準。

然後他做了一件「教學上最有價值」的事：進出場規則一個字不改，只把倉位計算由全倉改為 risk_to_qty——先算止損價（入場價減 2 倍 ATR），再以「每筆交易風險本金 3%」反推倉位大小。重跑後利潤微升至 79%，最大回撤收窄至 -18% 左右。講者強調：指標、入場、出場完全一樣，單單改變倉位管理，績效已經不同——這正是 position sizing 的威力。

用 ADX 過濾橫行市

講者接著指出淨值曲線的弱點：橫行市期間曲線持續下滑。這是趨勢跟隨策略的典型毛病——橫行市中均線反覆交叉、訊號不斷失效。他的解法是加入 平均趨向指數 ADX 作過濾器：ADX 數值介乎 0 至 100，只量度趨勢強度、不分方向；數值低於閾值（他用 25）代表無趨勢、不交易，高於閾值才允許進場。

實作上只需新增一個 adx 屬性回傳布林值，再在 should_long 與 should_short 各加一個 and self.adx 條件。重跑回測後（同樣為講者影片中的數據）：利潤大幅上升、最大回撤顯著收窄至約 -13%，勝率 52%，平均盈虧比 1.57；橫行市期間淨值曲線不再明顯下沉。

加入 ADX 過濾後的回測結果

截圖出自原片（Algo-trading with Saleh）：最終版回測結果，回測期 912 日（2022-01-01 至 2024-07-01）、80 宗已平倉交易，Total Net Profit 125.05%，Max Drawdown -13.35%。

跑贏大市的爭論與槓桿取態

講者再示範一個有意思的情境：若只由 2024 年初開始回測，策略帳面不及買入持有，但最大回撤只有約 -10%，遠低於同期市場本身的跌幅。他的論點是：策略的價值在於回撤控制，若投資者的波動容忍度較高（他自稱可接受到 -30%），可以把每筆風險由 3% 加至 5%，甚至動用槓桿（他示範時交易所槓桿設為 2 倍）放大倉位去追平或超越大市的回報，而回撤仍低於市場。但他同時表明個人立場：不會為追回報而開 5 倍、10 倍槓桿，因為控制波動、晚上睡得著對他更重要——「你按自己的容忍度決定，我也按我的做」。

只回測 2024 年上半年的結果

截圖出自原片（Algo-trading with Saleh）：2024 年 1 月至 7 月的回測，17 宗交易、利潤 27.59%，最大回撤僅 -10.67%，用作說明回撤控制與「跑贏大市」之間的取捨。

值得留意的是講者對「甚麼叫做好策略」的定義：不是帳面利潤最高，而是在自己睡得著的波動範圍內取得合理回報。回撤、勝率、盈虧比三個數字要一齊看，單獨追求任何一個都會誤導。

片尾講者提到，他為此策略做了一個 premium 版本上載到其平台的策略索引頁（屬其產品推廣，此處不轉載細節），並預告下條片會用 Jesse 的遺傳演算法優化模式調參——下一課再跟進。

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MT5 可行性速評

項目	評估
邏輯可移植性	高。三條 EMA 用 `iMA`（`MODE_EMA`）開三個句柄即可，ATR（`iATR`）、ADX（`iADX`）全屬內建指標；均線排列比較、ATR 止損、「風險 3% 反推倉位」、分批平倉與追蹤止損都是標準 EA 寫法。
平台限制	Jesse 的 `on_reduced_position` 事件在 MQL5 沒有直接對應，須在 `OnTradeTransaction` 偵測部分平倉後手動改掛保本止損；追蹤邏輯則放 `OnTick` 並記錄「只收緊」的上次止損價。另外原片標的為 BTC 永續合約，一般 MT5 券商未必提供，移植後參數須重新驗證。
評級	✅ 全部指標皆為內建基本款，入場條件是單純的數值比較，出場雖有三層（初始止損／保本／追蹤）但狀態簡單，是本系列中移植難度最低的一類策略。
MQL5 寫法提示	見下

int e21 = iMA(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 21, 0, MODE_EMA, PRICE_CLOSE);
int e50 = iMA(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 50, 0, MODE_EMA, PRICE_CLOSE);
int e100 = iMA(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 100, 0, MODE_EMA, PRICE_CLOSE);
int atr_h = iATR(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 14);
int adx_h = iADX(_Symbol, PERIOD_CURRENT, 14);
// 好倉：e21 > e50 > e100 && Close < ... 實際為 Close > e21 && ADX > 25
// 止損 = entry - 2*ATR；3*ATR 平一半；其後止損只准上移（好倉取 max）

注意：即使成功移植，MT5 策略測試器跑出的回測同樣會過度擬合——21／50／100、2 倍與 3 倍 ATR、ADX 25、風險 3% 全是對著歷史數據選出來的參數，換平台並不能解決方法論問題。

欣利克的看法

績效的構成要拆開看。講者最終版回測利潤 125%，但這個數字由幾層改動疊加：先是倉位管理由全倉改為風險 3%，再來是 ADX 過濾。每一層都是看過前一版結果後才加上的改動，屬於典型的「邊看結果邊調策略」，最終數字含有相當的樣本內優化成分，不能直接當作未來期望回報。
均線滯後是結構性的，橫行市連敗無可避免。三線排列要等趨勢走了一段才確認，進場必然遲、出場也必然遲；利潤來自少數大波段，代價是橫行市中反覆小虧。ADX 過濾是正統解法，但 ADX 同樣滯後，趨勢尾段數值仍可偏高，只能減少假訊號、不能消滅。
參數擬合的警號：21／50／100 沒有「為甚麼」。影片未有解釋選這三個週期的原因，2 倍與 3 倍 ATR、ADX 閾值 25、風險 3% 同樣是經驗值。下一條片講者還會用遺傳演算法進一步「優化」參數——優化越多、回測越亮麗，策略對歷史的依賴也越深。健康做法是留一段沒碰過的樣本外數據做最終驗證，而非把全部歷史都用來調參。
槓桿放大的是整條淨值曲線，不只是利潤。講者示範把風險加至 5%、配合 2 倍槓桿追大盤回報，帳面回撤「仍低於市場」，但那是以 2024 年上半年順風期計算；同一設定放到 2022 年深度回撤段，結果會完全不同。截至講者 2024 年中發片時的數據，只反映那兩年半的市況。
保本止損不是免費午餐。「先走一半、餘下保本」聽起來穩賺不蝕，但不少本可發展成大贏家的倉位會被提前掃走，期望值結構因此改變——勝率上升、平均盈利下降。這是取捨而非純粹優化，評估時應與不分批的版本並列比較，而非只看「不會虧」的心理舒適度。

名詞解釋

指數移動平均線 EMA：對近期價格加權較高的移動平均線，反應比 SMA 快，常用週期組合如 21／50／100 判斷趨勢排列
波段交易 Swing Trading：持倉數日至數週、捕捉趨勢中段行情的交易風格
趨勢跟隨 Trend Following：順著已確認的趨勢交易、不預測轉勢，靠少數大贏交易覆蓋多數小虧
平均真實波幅 ATR：量度每根 K 線平均波動範圍的指標，常用於設定止損距離與反推倉位
平均趨向指數 ADX：量度趨勢強度而不分方向的指標，常用作過濾橫行市假訊號
追蹤止損 Trailing Stop：隨價格順向移動而收緊的止損單，只收緊不放寬，用來鎖定浮盈
最大回撤 Drawdown：淨值由高點回落的最大幅度，衡量策略最壞時期的資金縮水程度
過度擬合 Overfitting：策略參數過度貼合歷史數據，回測亮麗但樣本外表現失靈的現象

常見問題 FAQ

為甚麼用 EMA 而不用 SMA？

EMA 對近期價格加權較高，對趨勢轉變的反應比 SMA 快。在波段策略中，進出場時機差幾根 K 線已可影響整筆交易的盈虧，所以講者及多數趨勢策略都傾向用 EMA。不過兩者本質都是滯後指標，選哪一種對策略成敗的影響，遠小於倉位管理與出場設計。

ADX 閾值一定要用 25 嗎？

不一定。25 是講者採用的經驗值，常見參考範圍是 20 至 30：閾值越低，過濾越少、交易次數越多；閾值越高，訊號越精但會錯過趨勢初段。閾值本身也是可被過度擬合的參數，應用樣本外數據驗證，而不是在回測中試到最亮麗為止。

分批止盈加保本止損，豈不是穩賺？

不是。保本止損只保證該筆交易「最壞情況」不虧，但代價是許多本可繼續發展的倉位被提前掃走，拉低整體平均盈利。而且保本止損未觸發前，倉位仍承受 2 倍 ATR 的初始風險，連續幾宗止損出場一樣會造成可觀回撤。

這個策略可以直接用在股票或外匯上嗎？

邏輯上可以——均線排列、ATR 止損、ADX 過濾都是跨市場通用的概念。但原片的所有參數（21／50／100、2 倍與 3 倍 ATR、4 小時圖）都是對著 BTC 永續合約的波動特性調出來的，換標的、換時間框架後必須重新回測驗證，並留意股票有隔晚跳空、外匯有點差與隔夜利息等影片未有處理的成本。

原影片

本文整理自以下影片，版權屬原創作者所有，建議配合原片觀看：

來源：https://www.youtube.com/watch?v=H54VqsCb04M

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