Strategi Breakout Berbasis Saluran Camarilla
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini terutama didasarkan pada jalur Camellia dan moving averages untuk menilai titik-titik terobosan di pasar, dan kemudian melakukan pelacakan tren. Strategi ini relatif sederhana, tetapi memiliki kepraktisan yang kuat.
Prinsip Strategi
Hitunglah garis dukungan dan resistensi pada saluran Camaleira. Termasuk garis H4, L4 dan lain-lain.
Untuk menentukan apakah harga telah menembus jalur tersebut. Misalnya, jika harga penutupan melewati garis H4 dan harga bukaan berada di bawah garis H4, maka dianggap ada sinyal untuk menembus jalur tersebut.
Menambahkan penilaian Moving Average untuk lebih mengkonfirmasi sinyal breakout. Misalnya, EMA di bawah harga penutupan adalah breakout multihead.
Masuk ke posisi multi-head, mengatur kondisi stop loss dan stop loss, seperti pengaturan titik stop loss tetap, dan cara melacak stop loss.
Logika penghakiman yang sama juga berlaku untuk kepala kosong.
Ini adalah logika penilaian utama dari strategi yang relatif sederhana, intuitif, mudah dipahami dan diterapkan. Dengan stop loss yang dilacak secara dinamis, Anda dapat terus menghasilkan keuntungan sampai tren berbalik.
Analisis Keunggulan
Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:
Berdasarkan jalur Camaleira, posisi dukungan dan resistensi potensial dapat ditentukan dengan tepat.
Kombinasi dengan penyaringan linear, dapat secara efektif membedakan sinyal penembusan yang asli dan palsu.
Menggunakan metode tracking stop loss, Anda dapat terus menghasilkan keuntungan dan menghindari reverse stop loss.
Sinyal-sinyal strategi yang jelas dan mudah untuk menilai operasinya.
Tidak perlu sering menyesuaikan parameter, sesuai dengan parameter tetap perdagangan otomatis.
Risiko dan Solusi
Strategi ini juga memiliki risiko sebagai berikut:
Di sisi lain, ada juga yang mengatakan bahwa jalur Camaleira tidak dapat menentukan titik balik tren secara efektif, yang dapat menyebabkan kerugian yang lebih besar.
- Solusi: Menghitung pembalikan tren dalam kombinasi dengan indikator lain seperti indikator getaran
Pengaturan stop loss yang tidak masuk akal dapat menyebabkan stop loss prematur atau peningkatan kerugian.
- Solusi: Optimalkan dan uji berbagai pengaturan stop loss
Sinyal penembusan mungkin ada penembusan palsu.
- Solusi: Menambahkan lebih banyak indikator untuk konfirmasi, atau meringankan kriteria penentuan terobosan secara tepat.
“Pertemuan ini sangat penting untuk mengantisipasi terjadinya perlambatan ekonomi di Indonesia”, kata dia.
- Solusinya: Hindari transaksi di saat terjadi gejolak, atau relaksasi standar penembusan secara tepat.
Saran untuk Optimasi
Strategi ini juga dapat dioptimalkan dengan:
Menambahkan indikator penyaringan komposit, meningkatkan akurasi penembusan. Dapat mempertimbangkan KDJ, MACD, dll.
Mengoptimalkan strategi stop loss, seperti memperkenalkan stop loss dinamis, menggabungkan indikator ATR, dll.
Optimalkan parameter dari berbagai varietas untuk meningkatkan stabilitas.
Meningkatkan penilaian terhadap tren siklus besar dan menghindari perdagangan berlawanan.
Dengan analisis kuantitatif hari itu, fokus kuantitatif bisa terobosan.
Mengembangkan program optimasi parameter otomatis, optimasi parameter real-time.
Strategi Arbitrage Berbagai Jenis, Menggunakan Perbedaan Harga.
Meringkaskan
Strategi ini secara keseluruhan ide yang jelas sederhana, praktis, dan merupakan tipikal strategi pelacakan terobosan. Menggunakan saluran Camelia untuk menilai resistensi dukungan potensial, kemudian digabungkan dengan penyaringan linier untuk menentukan arah terobosan.
/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
//Created by CristianD
strategy(title="CamarillaStrategyV1", shorttitle="CD_Camarilla_StrategyV1", overlay=true)
//sd = input(true, title="Show Daily Pivots?")
EMA = ema(close,8)
//Camarilla
pivot = (high + low + close ) / 3.0
range = high - low
h5 = (high/low) * close
h4 = close + (high - low) * 1.1 / 2.0
h3 = close + (high - low) * 1.1 / 4.0
h2 = close + (high - low) * 1.1 / 6.0
h1 = close + (high - low) * 1.1 / 12.0
l1 = close - (high - low) * 1.1 / 12.0
l2 = close - (high - low) * 1.1 / 6.0
l3 = close - (high - low) * 1.1 / 4.0
l4 = close - (high - low) * 1.1 / 2.0
h6 = h5 + 1.168 * (h5 - h4)
l5 = close - (h5 - close)
l6 = close - (h6 - close)
// Daily line breaks
//sopen = request.security(syminfo.tickerid, "D", open [1])
//shigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high [1])
//slow = request.security(syminfo.tickerid, "D", low [1])
//sclose = request.security(syminfo.tickerid, "D", close [1])
//
// Color
//dcolor=sopen != sopen[1] ? na : black
//dcolor1=sopen != sopen[1] ? na : red
//dcolor2=sopen != sopen[1] ? na : green
//Daily Pivots
dtime_pivot = request.security(syminfo.tickerid, 'D', pivot[1])
dtime_h6 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h6[1])
dtime_h5 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h5[1])
dtime_h4 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h4[1])
dtime_h3 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h3[1])
dtime_h2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h2[1])
dtime_h1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', h1[1])
dtime_l1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l1[1])
dtime_l2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l2[1])
dtime_l3 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l3[1])
dtime_l4 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l4[1])
dtime_l5 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l5[1])
dtime_l6 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', l6[1])
//offs_daily = 0
//plot(sd and dtime_pivot ? dtime_pivot : na, title="Daily Pivot",color=dcolor, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h6 ? dtime_h6 : na, title="Daily H6", color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h5 ? dtime_h5 : na, title="Daily H5",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h4 ? dtime_h4 : na, title="Daily H4",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h3 ? dtime_h3 : na, title="Daily H3",color=dcolor1, linewidth=3)
//plot(sd and dtime_h2 ? dtime_h2 : na, title="Daily H2",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_h1 ? dtime_h1 : na, title="Daily H1",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l1 ? dtime_l1 : na, title="Daily L1",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l2 ? dtime_l2 : na, title="Daily L2",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l3 ? dtime_l3 : na, title="Daily L3",color=dcolor1, linewidth=3)
//plot(sd and dtime_l4 ? dtime_l4 : na, title="Daily L4",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l5 ? dtime_l5 : na, title="Daily L5",color=dcolor2, linewidth=2)
//plot(sd and dtime_l6 ? dtime_l6 : na, title="Daily L6",color=dcolor2, linewidth=2)
longCondition = close >dtime_h4 and open < dtime_h4 and EMA < close
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit ("Exit Long","Long", trail_points = 140,trail_offset = 1, loss =170)
//trail_points = 40, trail_offset = 3, loss =70 and
shortCondition = close <dtime_l4 and open >dtime_l4 and EMA > close
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit ("Exit Short","Short", trail_points = 110,trail_offset = 1, loss =120)