Strategi perdagangan rata-rata bergerak

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-10-24 14:39:08
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini didasarkan pada pelacakan rata-rata bergerak dikombinasikan dengan penyaringan indikator MACD untuk pengambilan keputusan perdagangan. Ini menjadi panjang ketika rata-rata bergerak cepat melintasi di atas rata-rata bergerak lambat, dan menjadi pendek ketika MA cepat melintasi di bawah MA lambat. Sementara itu, indikator MACD dapat digunakan untuk menyaring breakout palsu.

Logika Strategi

Strategi ini didasarkan pada prinsip-prinsip berikut:

  1. Menggunakan lilin Heikin Ashi dapat menyaring kebisingan pasar dan mengidentifikasi tren.

  2. Pembebasan MA cepat di atas MA lambat menunjukkan tren naik, pergi panjang; menyeberang di bawah menunjukkan tren turun, pergi pendek.

  3. Indikator MACD dapat mengidentifikasi tren harga dan menyaring kegagalan palsu.

  4. Secara khusus, strategi ini pertama menghitung harga buka dan tutup lilin Heikin Ashi. Kemudian menghitung garis EMA cepat dan lambat. Ini panjang ketika EMA cepat melintasi EMA lambat, dan pendek ketika EMA cepat melintasi EMA lambat. Indikator MACD digunakan untuk menyaring sinyal breakout palsu.

Keuntungan

  1. Lilin Heikin Ashi dapat menyaring kebisingan dan membantu menentukan arah tren.

  2. Sistem silang EMA cepat dan lambat adalah strategi perdagangan yang matang yang mengikuti tren.

  3. Filter MACD memberikan sinyal trading yang lebih akurat dengan mengurangi false breakout.

  4. Strategi ini memiliki ruang pengoptimalan yang besar dengan menyesuaikan periode EMA, parameter MACD dll.

  5. Logika strategi yang sederhana dan intuitif, mudah dimengerti dan diimplementasikan, cocok untuk pasar crypto yang sangat volatile.

Risiko

  1. Strategi ini hanya mengandalkan indikator teknis tanpa analisis fundamental, dapat melewatkan peristiwa berita utama dan menyebabkan kerugian.

  2. Pengaturan periode EMA yang tidak tepat dapat menghasilkan sinyal dan kerugian palsu yang berlebihan.

  3. Filter MACD tergantung pada pengaturan parameter, pengaturan yang tidak tepat mungkin gagal untuk menyaring false breakout secara efektif.

  4. Naik harga tiba-tiba dapat mencapai stop loss dan menyebabkan kerugian besar.

  5. Sulit untuk mengatur stop loss yang tepat di pasar yang tidak stabil, risiko amplifikasi kerugian.

Optimalisasi

  1. Mengoptimalkan parameter periode EMA untuk menemukan kombinasi optimal.

  2. Mengoptimalkan parameter MACD untuk meningkatkan kemampuan identifikasi tren.

  3. Tambahkan indikator teknis lainnya seperti RSI, KD dll untuk menyaring sinyal.

  4. Tentukan rentang perdagangan berdasarkan garis tren, level support/resistance dll.

  5. Sesuaikan parameter sesuai dengan karakteristik kripto yang berbeda.

  6. Tambahkan strategi stop loss untuk mengontrol jumlah kerugian perdagangan tunggal.

Ringkasan

Strategi ini memiliki logika yang jelas dan mudah dimengerti. Sinyal perdagangan dapat diperoleh dari silang EMA cepat / lambat dan filter MACD. Tetapi ada risiko sistem yang melekat yang membutuhkan optimasi parameter dan manajemen risiko. Strategi ini cocok untuk pasar crypto yang sangat fluktuatif tetapi membutuhkan pembaruan reguler untuk keuntungan yang stabil. Dengan perbaikan berkelanjutan, ia memiliki potensi untuk menjadi tren menguntungkan yang stabil mengikuti strategi.


/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//Heikin Ashi Strategy  V3 by breizh29

// strategy("Heikin Ashi Strategy  V3",shorttitle="HAS V3",overlay=true,default_qty_value=100,initial_capital=100,currency=currency.EUR) 
res = input(title="Heikin Ashi Candle Time Frame",  defval="30")
hshift = input(1,title="Heikin Ashi Candle Time Frame Shift")
res1 = input(title="Heikin Ashi EMA Time Frame",  defval="180")
mhshift = input(0,title="Heikin Ashi EMA Time Frame Shift")
fama = input(1,"Heikin Ashi EMA Period")
test = input(1,"Heikin Ashi EMA Shift")
sloma = input(10,"Slow EMA Period")
slomas = input(1,"Slow EMA Shift")
macdf = input(false,title="With MACD filter")
res2 = input(title="MACD Time Frame",  defval="12")
macds = input(1,title="MACD Shift")




//Heikin Ashi Open/Close Price
ha_t = heikinashi(syminfo.tickerid)
ha_open = security(ha_t, res, open[hshift])
ha_close = security(ha_t, res, close[hshift])
mha_close = security(ha_t, res1, close[mhshift])

//macd
[macdLine, signalLine, histLine] = macd(close, 12, 26, 9)
macdl = security(ha_t,res2,macdLine[macds])
macdsl= security(ha_t,res2,signalLine[macds])

//Moving Average
fma = ema(mha_close[test],fama)
sma = ema(ha_close[slomas],sloma)
plot(fma,title="MA",color=lime,linewidth=2,style=line)
plot(sma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)


//Strategy
golong =  crossover(fma,sma) and (macdl > macdsl or macdf == false )
goshort =   crossunder(fma,sma) and (macdl < macdsl or macdf == false )


strategy.entry("Buy",strategy.long,when = golong)
strategy.entry("Sell",strategy.short,when = goshort)

Lebih banyak