Strategi Pembalikan Tiga Hari Turtle Trading
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi pembalikan tiga hari untuk trading di pantai didasarkan pada Larry Connors dan Cesar Alvarez dalam buku mereka yang berjudul High Probability ETF Trading. Dalam buku tersebut, penulis membahas strategi pembalikan rata-rata tiga hari untuk ETF dengan probabilitas tinggi, dengan aturan sederhana:
- Jika harga penutupan kemarin lebih rendah dari rata-rata bergerak sederhana 5 hari, maka beli hari ini.
- Jika harga penutupan hari ini lebih tinggi dari rata-rata bergerak sederhana 5 hari, hari ini dijual.
Melalui latihan dan pengulangan, saya menemukan bahwa strategi ini akan bekerja lebih baik jika menggunakan EMA dan bukan SMA untuk menghitung garis tren. Jadi, skrip ini menggunakan EMA untuk menghitung garis tren. Saya juga membuat panjang EMA yang keluar dapat disesuaikan.
Prinsip Strategi
Strategi ini bekerja sebagai berikut:
- Jika Anda memenuhi persyaratan pembelian berikut, lakukan lebih banyak:
- Harga penutupan lebih tinggi dari EMA 200 hari
- Harga ditutup di bawah 5 hari EMA
- Harga tertinggi hari ini lebih rendah dari harga tertinggi kemarin
- Harga minimum hari ini lebih rendah dari harga minimum kemarin
- Harga tertinggi kemarin lebih rendah dari harga tertinggi hari sebelumnya.
- Harga terendah kemarin lebih rendah dari harga terendah kemarin.
- Harga tertinggi hari sebelumnya lebih rendah dari harga tertinggi hari sebelumnya
- Minimum hari sebelumnya lebih rendah dari hari sebelumnya
- Ketika harga penutupan melewati keluar dari EMA, posisi kosong
Di antaranya, keluar dari EMA secara default adalah EMA 5 hari, yang dapat disesuaikan dengan panjangnya.
Gagasan utama dari strategi ini adalah memanfaatkan efek reversal jangka pendek. Ketika harga saham menunjukkan kelemahannya setelah penurunan berturut-turut, kemungkinan besar akan terjadi reversal jangka pendek. Strategi ini menilai apakah ada peluang untuk reversal dengan menilai apakah harga telah menyusut tiga hari berturut-turut dan berada di bawah rata-rata jangka pendek.
Analisis Keunggulan
Strategi ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan strategi crossover rata-rata bergerak tradisional:
Dengan memanfaatkan tiga hari berturut-turut dari penarikan, peluang untuk membalikkan keputusan telah meningkatkan kualitas sinyal perdagangan.
Bergabunglah dengan filter garis rata-rata panjang dan pendek untuk menghindari perdagangan di pasar tren.
Garis tren yang dihitung menggunakan EMA dan bukan SMA lebih sensitif dan lebih cepat menangkap pembalikan.
Panjang EMA dapat disesuaikan, dan strategi stop loss dapat disesuaikan dengan pasar.
Frekuensi perdagangan yang rendah, hanya memegang posisi 1-2 hari setiap kali, menghindari risiko memegang posisi ganda.
Analisis risiko
Strategi ini juga memiliki risiko sebagai berikut:
Risiko kegagalan reversal. Setelah sinyal reversal terjadi, harga mungkin gagal melakukan breakout dan terus turun daripada rebound.
Risiko sering terhenti. Dalam situasi yang bergejolak, harga mungkin sering memicu terhenti.
Parameter optimasi risiko. Keluar dari EMA dan parameter lain perlu terus diuji dan dioptimalkan sesuai dengan pasar, jika tidak disesuaikan dapat menyebabkan efek yang buruk.
Risiko over-optimisasi. Optimisasi harus dilakukan dengan hati-hati untuk menghindari over-fit dan parameter harus diatur dengan baik.
Risiko dapat dikurangi dengan melakukan hal berikut:
Mengikuti aturan stop loss secara ketat dan mengendalikan kerugian tunggal.
Optimalisasi menggunakan pengaturan parameter yang kuat untuk menyeimbangkan risiko dan keuntungan.
Menyesuaikan ukuran posisi, menurunkan posisi tunggal, dan menyebarkan risiko.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dengan:
Uji EMA dengan panjang yang berbeda sebagai indikator masuk dan keluar dari pasar untuk menemukan parameter yang lebih sesuai.
Menambahkan kondisi penyaringan lainnya, seperti indikator energi kuantitatif, untuk memastikan sinyal pembalikan lebih dapat diandalkan.
Optimalkan strategi stop loss, misalnya dengan menggunakan stop loss ATR, tracking stop loss, dan lain-lain, agar stop loss lebih fleksibel.
Pengertian ini dapat digunakan untuk mengindikasikan bahwa ada perubahan tren yang terjadi.
Mengoptimalkan portofolio, dengan kombinasi strategi lainnya, untuk memanfaatkan risiko dispersi yang tidak relevan.
Menggunakan metode pembelajaran mesin dan lain-lain untuk mengoptimalkan parameter yang beradaptasi, sehingga parameter dapat disesuaikan secara dinamis.
Meringkaskan
Strategi berbalik tiga hari untuk berdagang di pantai mencari peluang berbalik dalam waktu singkat dengan menilai bahwa harga telah menyusut tiga hari berturut-turut dan berada di bawah EMA jangka pendek. Dibandingkan dengan strategi rata-rata bergerak tradisional, sinyal masuknya lebih dapat diandalkan, dan parameter stop loss dioptimalkan dengan penyesuaian keluar dari EMA. Strategi ini cocok untuk menyelesaikan pasar yang bergoyang, dan dapat menangkap bouncing jangka pendek.
/*backtest
start: 2023-10-05 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
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/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="ETF 3-Day Reversion Strategy", shorttitle="ETF 3-Day Reversion Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, initial_capital = 10000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true
// Strategy Rules //
DayEMA5 = ta.ema(close, 5)
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = close<DayEMA5
Rule3 = high<high[1] and low<low[1] and high[1]<high[2] and low[1]<low[2] and high[2]<high[3] and low[2]<low[3]
ExitEMA = ta.ema(close, input.int(5, "EMA Length For Exit Strategy", tooltip = "The strategy will sell when the price crosses over this EMA"))
plot(DayEMA5)
plot(ExitEMA, color=color.green)
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
// strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
strategy.close("Long", when = ta.crossover(close, ExitEMA))
if (not InDateRange)
strategy.close_all()