Strategi scalping jangka pendek dengan rata-rata pergerakan
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini termasuk dalam jenis strategi scalping garis pendek, yang bertujuan untuk membuka posisi terendah sering, untuk mencapai keuntungan yang stabil dengan keuntungan kecil dan mengendalikan risiko ke bawah. Strategi ini melakukan lebih banyak masuk ke titik terbalik yang mungkin dengan menilai indikator rata-rata, dan menetapkan tujuan stop loss cepat untuk mengunci keuntungan kecil.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan 4 garis rata-rata bergerak, yaitu 9 periode, 50 periode, 100 periode, dan 200 periode.
Aturan perdagangan spesifiknya adalah:
- 9 Periode rata-rata di garis 50 Periode rata-rata di garis lebih masuk
- Rata-rata siklus 50 lebih rendah dari rata-rata siklus 100
- Rata-rata siklus 100 lebih rendah dari rata-rata siklus 200
Pengadilan gabungan seperti itu dapat menemukan titik waktu di mana harga berada di bawah dalam jangka pendek tetapi mungkin akan berbalik.
Peraturan posisi rata adalah 9 periode rata-rata di atas garis rata-rata 200 periode rata-rata. Di sini ditetapkan tujuan stop-loss yang lebih dekat, yang bertujuan untuk mencapai keuntungan yang stabil melalui keuntungan kecil yang sering.
Keunggulan Strategis
- Peningkatan posisi terbuka dan pengendalian kerugian
- Menggunakan garis rata-rata untuk menentukan titik balik dan menemukan titik beli potensial
- Menetapkan stop loss yang lebih dekat, mengunci kecil untuk menentukan keuntungan
- Menurunkan jangka waktu kepemilikan, mengurangi dampak tren besar
- Tingkat pemanfaatan yang tinggi, cocok untuk pertumbuhan modal kecil
Risiko Strategis
- Pertimbangan rata-rata terlambat, mungkin melewatkan titik masuk terbaik
- Ruang untung kecil, rentan terhadap biaya transaksi
- Lebih banyak transaksi yang tidak efektif, dan transaksi yang sering menyebabkan biaya waktu dan tenaga
- Stop-Point terlalu konservatif dan tidak mengikuti tren
- Sulit untuk mendapatkan keuntungan dari pasar yang stabil
Risiko dapat dikurangi dengan melakukan hal berikut:
- Optimalkan parameter rata-rata untuk meningkatkan akurasi penilaian titik beli
- Eksit yang dihentikan dengan benar, mengejar keuntungan tren yang lebih besar
- Menambahkan indikator teknis lainnya untuk konfirmasi, mengurangi transaksi yang tidak valid
- Optimalkan pemanfaatan dana dan manajemen posisi
- Pertimbangkan
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
- Mengoptimalkan kombinasi parameter rata-rata
Uji lebih banyak parameter periodik rata-rata untuk menemukan kombinasi yang lebih akurat untuk menentukan pembalikan.
- Melegakan titik tolak
“Kalau tidak, kita tidak akan bisa mendapatkan keuntungan”, kata dia.
- Menambahkan indikator teknis lainnya
Seperti KDJ, MACD, dan lain-lain, melakukan konfirmasi, mengurangi transaksi yang tidak valid.
- Mengoptimalkan manajemen posisi
Setel ukuran posisi untuk menyesuaikan secara dinamis sesuai dengan stop loss dan stop loss spesifik.
- Bergabung dengan mekanisme penerimaan kembali
Setelah berhenti bermain, jika tren terus berlanjut, Anda dapat mempertimbangkan untuk masuk kembali melalui kondisi.
Meringkaskan
Strategi ini termasuk dalam jenis strategi scalping garis pendek, dengan menentukan kombinasi garis rata yang terbalik dalam jangka pendek untuk membentuk sinyal perdagangan, dan menetapkan stop loss yang lebih dekat untuk mendapatkan keuntungan yang sering. Ini dapat secara efektif mengendalikan kerugian dan risiko tunggal, cocok untuk pertumbuhan jumlah modal kecil.
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//strategy(shorttitle='Moving Average Scalper (by Coinrule)',title='Moving Average Scalper', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 10, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
//MA inputs and calculations
movingaverage_signal = sma(close, input(9))
movingaverage_fast = sma(close, input(50))
movingaverage_slow = sma(close, input(200))
movingaverage_mid= sma(close, input(100))
//Entry
bullish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_fast)
strategy.entry(id="long", long = true, when = bullish and movingaverage_fast < movingaverage_mid and movingaverage_mid < movingaverage_slow and window())
//Exit
bearish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_slow)
Stop_loss= ((input (2))/100)
Take_profit= ((input (8))/100)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)
strategy.close("long", when = bearish)
// close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())
//PLOT
plot(movingaverage_signal, color=color.black, linewidth=2 )
plot(movingaverage_fast, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=2)
plot(movingaverage_mid, color=color.blue, linewidth=2)