Strategi Jaringan Saraf Dua Kerangka Waktu
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan model prediksi jaringan saraf untuk menentukan tren harga dalam dua jangka waktu, dan melakukan transaksi ketika sinyal kedua kerangka waktu searah.
Logika spesifiknya adalah:
-
Ambil perubahan harga dari dua kerangka waktu yang berbeda, misalnya garis harian dan garis 1 jam
-
Masukkan perubahan harga ke dalam jaringan saraf untuk dilatih, sehingga diperoleh output prediksi masing-masing sumbu
-
Ketika output prediksi kedua sumbu searah, yaitu melebihi ambang batas, maka dihasilkan sinyal transaksi
-
Ketika prediksi garis harian menunjukkan posisi long (beli), dan prediksi garis 1 jam juga menunjukkan posisi long, lakukan transaksi beli (long)
-
Ketika prediksi garis harian menunjukkan posisi short (jual), dan prediksi garis 1 jam juga menunjukkan posisi short, lakukan transaksi jual (short)
-
Ketika prediksi kedua sumbu tidak konsisten, lakukan penutupan posisi (close position)
Strategi ini memanfaatkan sepenuhnya informasi dari dua kerangka waktu, menentukan arah tren dari berbagai dimensi, kemudian melakukan transaksi, sehingga dapat secara efektif mengurangi sinyal palsu.
Keunggulan Strategi
-
Prediksi dua kerangka waktu meningkatkan akurasi penentuan arah
-
Jaringan saraf mampu memodelkan data yang kompleks
-
Transaksi searah menghindari terjebak dalam posisi yang berlawanan
Risiko Strategi
-
Membutuhkan data dalam jumlah besar untuk melatih jaringan
-
Desain struktur jaringan perlu diuji secara berulang
-
Frekuensi kemunculan sinyal kombinasi dua sumbu relatif rendah
Kesimpulan
Strategi ini menggunakan jaringan saraf untuk menentukan tren harga dari dua kerangka waktu, dan melakukan transaksi dengan tetap memastikan akurasi penentuan arah. Namun, diperlukan optimasi parameter jaringan dan penetapan frekuensi transaksi yang wajar. Secara keseluruhan, strategi ini dapat memberikan panduan arah perdagangan yang cukup stabil.
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("ANN 2 signals", overlay=false, precision=4, calc_on_every_tick=true)
threshold = input(title="Threshold", type=float, defval=0.006, step=0.001)- 1