Strategi Double EMA Golden Cross dan Death Cross


Tanggal Pembuatan: 2023-10-16 16:15:38 Akhirnya memodifikasi: 2023-10-16 16:15:38
menyalin: 1 Jumlah klik: 638
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi Double EMA Golden Cross dan Death Cross

Ringkasan

Strategi ini didasarkan pada indikator EMA ganda. Strategi ini dilakukan dengan menghitung EMA garis cepat dan EMA garis lambat, melakukan lebih banyak ketika melewati garis lambat di atas garis cepat, dan posisi kosong ketika melewati garis lambat di bawah garis cepat. Strategi ini sederhana dan cocok untuk perdagangan jangka menengah.

Prinsip Strategi

Strategi ini terutama didasarkan pada indikator EMA ganda. Pertama, menghitung EMA garis cepat dan EMA garis lambat. EMA garis cepat memiliki siklus pendek, dapat sensitively mencerminkan perubahan harga; EMA garis lambat memiliki siklus panjang, mencerminkan tren jangka panjang.

Secara khusus, strategi ini mencakup langkah-langkah berikut:

  1. Masukkan parameter EMA fastline dan EMA slowline, termasuk panjang siklus SMA, sumber data, dll.

  2. Perhitungan EMA garis cepat dan EMA garis lambat

  3. Definisi jam tangan: garis cepat melewati garis lambat dari bawah

  4. Definisi waktu garpu mati: garis cepat melewati garis lambat dari atas ke bawah

  5. Membeli lebih banyak di Golden Fork

  6. Berhenti Bermain Saat Mati

  7. Opsional untuk melakukan shorting dan menggunakan strategi stop loss

  8. Ekspor Pemasukan dan Penjualan Pemberitahuan

Dengan strategi silang EMA ganda sederhana ini, Anda dapat menangkap tren harga jangka pendek secara acak dan menghasilkan keuntungan.

Analisis Keunggulan

Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:

  1. Strategi ini sederhana, jelas, dan mudah dipahami.

  2. Hanya perlu dua indikator EMA, untuk memudahkan implementasi.

  3. Harga dapat menangkap tren jangka pendek, dan arbitrage menghasilkan keuntungan yang berfluktuasi.

  4. Siklus EMA dapat disesuaikan, fleksibel untuk menyesuaikan dengan lingkungan pasar yang berbeda.

  5. Anda dapat memilih apakah Anda akan mengizinkan shorting atau tidak, dan Anda memiliki strategi kontrol risiko yang fleksibel.

  6. Anda dapat memilih untuk menggunakan strategi stop loss atau stop loss untuk mengontrol risiko perdagangan.

  7. Pemberitahuan penjualan dapat diekspor untuk memudahkan pemantauan.

  8. Strategi mudah dioptimalkan, parameter EMA dapat diatur secara fleksibel untuk mengoptimalkan ruang keuntungan.

Analisis risiko

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:

  1. Strategi double EMA mudah menghasilkan sinyal palsu yang dapat menyebabkan kerugian yang tidak perlu.

  2. Pengaturan Stop Loss yang tidak masuk akal dapat memperbesar kerugian.

  3. Frekuensi transaksi mungkin terlalu tinggi, meningkatkan biaya transaksi dan risiko slippage.

  4. Parameter EMA tetap tidak dapat beradaptasi dengan perubahan pasar.

  5. “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”.

  6. Tidak ada yang bisa mengatakan bahwa tren akan berbalik dan mungkin akan berbalik.

Langkah-langkah manajemen risiko yang sesuai:

  1. Optimalkan parameter EMA untuk mengurangi kemungkinan sinyal palsu.

  2. Setting Stop Loss Point yang Rasional untuk Mengontrol Kerugian Tunggal

  3. Optimalkan siklus EMA, mengurangi frekuensi transaksi.

  4. Parameter EMA dapat disesuaikan secara dinamis di berbagai tahap pasar.

  5. Untuk meningkatkan indikator penilaian tren, hindari mengejar dan memblokir penurunan.

  6. Menggunakan indikator untuk mengevaluasi tren, untuk menentukan arah tren besar.

Arah optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan dengan:

  1. Optimalisasi parameter EMA secara dinamis, menggunakan kombinasi siklus EMA yang berbeda pada fase pasar yang berbeda, dan mengoptimalkan efek arbitrage parameter.

  2. Meningkatkan kriteria penyaringan saham, saham yang memenuhi persyaratan tertentu kemudian melakukan perdagangan strategis, meningkatkan tingkat keberhasilan.

  3. Mengurangi risiko penghindaran posisi pada fase rendah fluktuasi, dikombinasikan dengan indikator volatilitas.

  4. Kombinasi dengan indikator volume transaksi, hanya menghasilkan sinyal pada volume tinggi yang dapat mengkonfirmasi tren.

  5. Setting price conditions, misalnya breaking the 20-day line and then trading EMA strategy.

  6. Mengoptimalkan strategi stop loss, dan mengatur kondisi stop loss untuk mengunci keuntungan.

  7. Untuk meningkatkan penilaian tren skala besar, hindari posisi berlawanan arah.

  8. Strategi pengoptimalan berkelanjutan yang menggabungkan algoritma pembelajaran mendalam dan berbagai algoritma pembelajaran mesin.

Meringkaskan

Secara keseluruhan, strategi EMA Gold Fork Dead Fork adalah strategi yang sederhana, mudah dipahami dan diterapkan. Strategi ini dapat menangkap pergerakan harga untuk mendapatkan keuntungan, tetapi ada juga risiko keuntungan tertentu. Kita dapat mengendalikan risiko dengan cara pengoptimalan parameter, stop loss, penyaringan saham, dan penilaian tren skala besar, untuk mendapatkan hasil yang memuaskan.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2023-09-15 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy("EMA Strategy", shorttitle="EMA Strategy", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


// === Inputs ===
// short ma
maFastSource = input(defval=close, title="Fast MA Source")
maFastLength = input(defval=3, title="Fast MA Period", minval=1)

// long ma
maSlowSource = input(defval=close, title="Slow MA Source")
maSlowLength = input(defval=9, title="Slow MA Period", minval=1)

// invert trade direction
shorting = input(defval=false, title="Allow Shorting?")
// risk management
useStop = input(defval=false, title="Use Initial Stop Loss?")
slPoints = input(defval=25, title="Initial Stop Loss Points", minval=1)
useTS = input(defval=false, title="Use Trailing Stop?")
tslPoints = input(defval=120, title="Trail Points", minval=1)
useTSO = input(defval=false, title="Use Offset For Trailing Stop?")
tslOffset = input(defval=20, title="Trail Offset Points", minval=1)

// Messages for buy and sell
message_buy  = input("Buy message", title="Buy Alert Message")
message_sell   = input("Sell message", title="Sell Alert Message")

// Calculate start/end date and time condition
startDate  = input(timestamp("2021-01-01T00:00:00"), type = input.time)
finishDate = input(timestamp("2021-12-31T00:00:00"), type = input.time)
 
time_cond  = true

// === Vars and Series ===
fastMA = ema(maFastSource, maFastLength)
slowMA = ema(maSlowSource, maSlowLength)

plot(fastMA, color=color.blue)
plot(slowMA, color=color.purple)

goLong() =>
    crossover(fastMA, slowMA)
killLong() =>
    crossunder(fastMA, slowMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=goLong() and time_cond, alert_message = message_buy)
strategy.close("Buy", when=killLong() and time_cond, alert_message = message_sell)

// Shorting if using
if shorting
    strategy.entry("Sell", strategy.short, when=killLong() and time_cond, alert_message = message_sell)
    strategy.close("Sell", when=goLong() and time_cond, alert_message = message_buy)

if useStop
    strategy.exit("XLS", from_entry="Buy", stop=strategy.position_avg_price / 1.08)
    strategy.exit("XSS", from_entry="Sell", stop=strategy.position_avg_price * 1.08)