Strategi Perdagangan Jam Emas
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi berjangka emas ini menggunakan data historis untuk secara otomatis menentukan jam mana yang paling cocok untuk membeli dan menjual, dan mengirimkan sinyal perdagangan pada jam yang sesuai. Strategi ini menggunakan indikator ROC untuk menghitung kenaikan dan penurunan K-line pada waktu yang berbeda, lalu mengevaluasi efektivitas perdagangan pada waktu yang berbeda, untuk menemukan waktu membeli dan menjual yang optimal.
Prinsip Strategi
Gunakan waktu saat ini untuk mendapatkan jam saat ini now_hour。
Menggunakan indikator ROC untuk menghitung nilai indicator K-line per jam.
Perhitungan indikator dengan perkalian akumulatif dari now_hour buy_hourXindicator_cum。
Perhitungan indicator berjumlah dan buy_indicator_cum。
Waktu terbaik untuk membeli adalah buy_hour = buy_hourXindicator_cum / buy_indicator_cum。
Hal ini juga digunakan untuk menghitung sell_hour.
Bandingkan now_hour dengan buy_hour dan sell_hour untuk menentukan apakah saat ini adalah waktu yang optimal untuk membeli atau menjual.
Sinyal yang sesuai dikirimkan pada saat yang optimal untuk membeli dan menjual.
Tampilan real-time dari harga teratas dengan warna latar belakang yang berbeda.
Analisis Keunggulan
Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah kemampuan untuk secara otomatis menentukan waktu terbaik untuk berdagang setiap hari. Tidak perlu melihat data historis secara manual untuk menentukan waktu perdagangan terbaik, menghemat banyak waktu dan tenaga. Selain itu, strategi ini dapat menyesuaikan waktu perdagangan terbaik berdasarkan data real-time dan bereaksi cepat terhadap perubahan pasar.
Selain itu, strategi ini memanfaatkan indikator ROC secara efektif. Dengan menghitung kenaikan dan turunnya garis K per jam, dapat lebih akurat menilai efektivitas perdagangan pada periode waktu yang berbeda. Indikator ROC lebih sensitif terhadap fluktuasi pihak lain dan dapat mencerminkan perubahan pasar.
Analisis risiko
Risiko terbesar dari strategi ini adalah keterbatasan indikator ROC itu sendiri. ROC hanya mempertimbangkan perubahan harga, tidak sensitif terhadap perubahan volume transaksi.
Selain itu, strategi ini digunakan untuk mengukur kembali data historis untuk mencari waktu perdagangan terbaik. Namun, hukum historis tidak selalu berlaku untuk pasar saat ini. Pasar mungkin mengalami perubahan struktural, dan aturan perdagangan yang asli tidak lagi berlaku. Ini memerlukan penyesuaian parameter untuk tren pasar saat ini, dan tidak dapat sepenuhnya bergantung pada hasil pengukuran.
Untuk ini, perhitungan komposit dapat dipertimbangkan dalam kombinasi dengan indikator lain, seperti volume perdagangan, untuk mendapatkan penilaian keadaan pasar yang lebih komprehensif. Selain itu, perlu dilakukan pengujian penyesuaian parameter untuk situasi pasar saat ini, untuk memastikan sinyal perdagangan sesuai dengan kondisi pasar baru.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Cobalah untuk mengganti ROC dengan indikator lain, seperti volume transaksi, dan carilah indikator yang lebih sesuai untuk menghitung periode kekuatan.
Menambahkan kondisi penyaringan lainnya, menggunakan garis rata-rata, indikator getaran dan lain-lain untuk menilai tren lokal, dan menghindari perdagangan yang tidak masuk akal.
Mengoptimalkan parameter siklus waktu, menguji pengaruh parameter siklus waktu yang berbeda pada hasil.
Meningkatkan mekanisme penghentian kerugian, menetapkan titik penghentian yang wajar, dan mengendalikan risiko perdagangan.
Menggabungkan metode pembelajaran mesin, menggunakan volume data yang lebih besar untuk mencari waktu transaksi yang optimal.
Meringkaskan
Strategi waktu emas ini secara keseluruhan merupakan metode yang layak dan efektif. Ini menggunakan indikator ROC untuk secara otomatis menentukan waktu jual beli terbaik setiap hari, menghemat banyak waktu dan tenaga. Namun, kita juga harus memperhatikan keterbatasan indikator ROC dan pengulangan sejarah, untuk menyesuaikan parameter untuk kondisi pasar saat ini. Selain itu, ada banyak ruang untuk meningkatkan strategi ini, yang dapat dioptimalkan dari berbagai sisi, membuat sinyal lebih akurat dan dapat diandalkan.
/*backtest
start: 2023-08-19 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mablue (Masoud Azizi)
//@version=5
strategy("Trade Hour V3",overlay=false)
timezone = input.string("Europe/London",options=["America/New_York","America/Los_Angeles","America/Chicago","America/Phoenix","America/Toronto","America/Vancouver","America/Argentina" ,"America/El_Salvador","America/Sao_Paulo","America/Bogota","Europe/Moscow","Europe/Athens","Europe/Berlin","Europe/London","Europe/Madrid","Europe/Paris","Europe/Warsaw","Australia/Sydney","Australia/Brisbane","Australia/Adelaide","Australia/ACT","Asia/Almaty","Asia/Ashkhabad","Asia/Tokyo","Asia/Taipei","Asia/Singapore","Asia/Shanghai","Asia/Seoul","Asia/Tehran","Asia/Dubai","Asia/Kolkata","Asia/Hong_Kong","Asia/Bangkok","Pacific/Auckland","Pacific/Chatham","Pacific/Fakaofo","Pacific/Honolulu"] )
source = input.source(close)
tp = input.int(1,"ROC Timeperiod")
now_hour = hour(time,timezone)
indicator = ta.roc(source,tp)
buy_hourXindicator_cum = ta.cum(indicator* now_hour)
buy_indicator_cum = ta.cum(indicator)
buy_hour = buy_hourXindicator_cum/buy_indicator_cum
sell_hourXindicator_cum = ta.cum( (1/indicator ) * now_hour)
sell_indicator_cum = ta.cum(1/indicator)
sell_hour = sell_hourXindicator_cum/sell_indicator_cum
plot(buy_hour,color=color.green)
plot(sell_hour,color=color.red)
plot(now_hour,color=color.gray,display=display.none)
bool isLongBestHour = now_hour==math.round(buy_hour)
bool isShortBestHour = now_hour==math.round(sell_hour)
bgcolor(isLongBestHour ? color.new(color.green,80) : na)
bgcolor(isShortBestHour ? color.new(color.red,80) : na)
strategy.order("buy", strategy.long, when =isLongBestHour)
strategy.order("sell", strategy.short, when = isShortBestHour)