Strategi Perdagangan Beberapa Pasangan Rata-rata Pergerakan


Tanggal Pembuatan: 2023-09-23 15:16:50 Akhirnya memodifikasi: 2023-09-23 15:16:50
menyalin: 0 Jumlah klik: 671
1
fokus pada
1617
Pengikut

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan pemikiran dari penyaringan dua baris dan penilaian pola harga, membentuk mekanisme masuk yang lebih komprehensif, yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas sinyal. Strategi ini juga menambahkan kontrol profit pick-up dan batas waktu maksimum memegang posisi mingguan, yang memungkinkan mekanisme manajemen risiko yang lebih baik.

Prinsip Strategi

Strategi ini terutama mencakup indikator dan aturan perdagangan berikut:

  1. 3 SMA rata-rata: menilai arah tren tingkat besar.

  2. 2 EMA: Pertimbangan terhadap Detil.

  3. Indikator SAR: membantu menilai tren dan terobosan.

  4. K-line formasi: Mengidentifikasi K-line formasi tertentu sebagai salah satu sinyal masuk.

  5. Jumlah maksimum posisi yang dapat diimbangi dengan keuntungan: membatasi jumlah maksimum keuntungan yang dapat diperoleh oleh pemegang posisi sepihak, tetapkan keuntungan.

  6. Periode pemegang posisi maksimum: Hindari peningkatan kerugian, kendalikan kerugian tunggal.

Strategi ini menggabungkan berbagai indikator teknis untuk penilaian komposit, membentuk sinyal masuk dan mekanisme keluar yang lebih kuat, mengendalikan risiko, dan mencapai perdagangan yang stabil sambil meningkatkan keuntungan.

Analisis Keunggulan

Strategi ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan strategi single-indicator:

  1. Kombinasi multi indikator meningkatkan akurasi sinyal.

  2. K-line morphing meningkatkan waktu masuk.

  3. Pengendalian jumlah setoran yang menguntungkan memungkinkan penentuan keuntungan.

  4. Periode mingguan untuk menahan posisi untuk menghindari kerugian tunggal.

  5. SMA rata-rata menilai tren besar, memainkan efek mengikuti tren.

  6. EMA secara berurutan menyusun rincian dan meningkatkan sensitivitas.

  7. Indikator SAR membantu menilai keandalan penembusan.

  8. Secara keseluruhan, risiko-manfaatnya sangat seimbang, lebih sulit untuk disesuaikan.

  9. Dapat disesuaikan dengan parameter pasar untuk mendapatkan keuntungan ekstra yang stabil.

Analisis risiko

Meskipun ada banyak keuntungan dari strategi ini, risiko berikut perlu diperhatikan:

  1. Kombinasi multi-indikator meningkatkan kompleksitas dan implementasi yang lebih sulit.

  2. Optimasi parameter sangat luas, dan ada risiko untuk mengoptimalkan.

  3. Efek pengenalan bentuk garis K masih dipertanyakan, dan mungkin akan muncul sinyal yang salah.

  4. “Saya tidak tahu apa-apa, saya tidak tahu apa-apa, saya tidak tahu apa-apa, saya tidak tahu apa-apa, saya tidak tahu apa-apa”.

  5. “Saya tidak tahu apa-apa tentang hal itu, tapi saya tidak tahu apa-apa tentang hal itu.

  6. Stabilitas dan pengoptimalan pendapatan ada konflik tertentu.

  7. Adaptasi terhadap lingkungan pasar varietas harus diperhatikan.

  8. Ini adalah salah satu strategi yang paling populer di Indonesia.

Arah optimasi

Berdasarkan analisis di atas, strategi ini dapat dioptimalkan sebagai berikut:

  1. Mengatur portofolio parameter untuk meningkatkan stabilitas pendapatan.

  2. Ini adalah waktu yang tepat untuk mengoptimalkan pembelajaran mesin.

  3. Optimalkan dan sesuaikan secara dinamis strategi stop loss.

  4. Evaluasi pengaruh periode kepemilikan posisi yang berbeda pada kurva pendapatan.

  5. Adaptasi strategi pengujian di pasar varietas yang berbeda.

  6. Menambahkan parameter pengujian kekuatan untuk mencegah overoptimisasi.

  7. Mengembangkan sistem manajemen risiko kuantitatif.

  8. Berlanjut untuk memverifikasi strategi dan mencegah ketidaksempurnaan.

Meringkaskan

Secara keseluruhan, strategi ini membentuk sistem perdagangan yang relatif stabil dengan bantuan beberapa indikator. Namun, strategi apa pun perlu dioptimalkan dan diverifikasi secara terus menerus, dengan memperhatikan parameter kesehatan, sehingga strategi dapat beradaptasi dengan berbagai lingkungan pasar.

Kode Sumber Strategi
//@version=3
strategy("Free Strategy #08 (Combo of #01 and #02) (ES / SPY)", overlay=true)

// Inputs
Quantity = input(1, minval=1, title="Quantity")
SmaPeriod01 = input(3, minval=1, title="SMA Period 01")
SmaPeriod02 = input(8, minval=1, title="SMA Period 02")
SmaPeriod03 = input(10, minval=1, title="SMA Period 03")
EmaPeriod01 = input(5, minval=1, title="EMA Period 01")
EmaPeriod02 = input(3, minval=1, title="EMA Period 02")
MaxProfitCloses = input(5, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(10, minval=1, title="Max Total Bars")

// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
Sma01 = sma(close, SmaPeriod01)
Sma02 = sma(close, SmaPeriod02)
Sma03 = sma(close, SmaPeriod03)
Ema01 = ema(close, EmaPeriod01)
Ema02 = ema(close, EmaPeriod02)
OHLC = (open + high + low + close) / 4.0

// Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = close < Sma03
Cond02 = close <= Sma01
Cond03 = close[1] > Sma01[1]
Cond04 = open > Ema01
Cond05 = Sma02 < Sma02[1]
Entry01 = Cond00 and Cond01 and Cond02 and Cond03 and Cond04 and Cond05

Cond06 = close < Ema02
Cond07 = open > OHLC
Cond08 = volume <= volume[1]
Cond09 = (close < min(open[1], close[1]) or close > max(open[1], close[1]))
Entry02 = Cond00 and Cond06 and Cond07 and Cond08 and Cond09

// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])

// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, qty=Quantity, when=(Entry01 or Entry02))
 
// Exits
strategy.close("L1", (BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars or MaxProfitCount >= MaxProfitCloses))