Strategi Perdagangan Breakout Kumulatif
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi perdagangan terobosan bertahap dengan mengidentifikasi tahap terobosan dan distribusi pasar, menggunakan prinsip analisis vektor, didukung oleh penilaian bentuk lompat dan reversal, untuk mencari peluang beli dan jual potensial.
Prinsip Strategi
Garis rata dengan panjang yang berbeda digunakan untuk mengidentifikasi fase akuntansi dan distribusi. Bila panjang akuntansi di atas harga penutupan adalah garis rata Akumulasi Panjang, maka fase akuntansi; bila panjang akuntansi di bawah harga penutupan adalah garis rata Distribusi Panjang, maka fase distribusi.
Garis rata dengan panjang yang berbeda digunakan untuk mengidentifikasi bowline dan reversal. Garis rata dengan panjang SpringLength di titik rendah dianggap sebagai bowline; dan garis rata dengan panjang UpthrustLength di titik tinggi dianggap sebagai reversal.
Pada fase akreditasi, lakukan lebih banyak saat melihat bentuk lompat-lompat; pada fase distribusi, lakukan kosong saat melihat bentuk terbalik.
Tingkat setelan stop loss. Stop loss untuk posisi panjang adalah harga penutupan ((1 - Stop loss %), dan Stop loss untuk posisi pendek adalah harga penutupan ((1 + Stop loss %).
Pada grafik ditandai fase akrilik, fase distribusi, bentuk lompat dan bentuk terbalik, untuk memudahkan pengenalan bentuk.
Analisis Keunggulan
Menggunakan metode analisis vektor untuk mengidentifikasi fase akumulasi dan distribusi dari momentum pasar, dapat meningkatkan keandalan sinyal perdagangan.
Kombinasi bentuk bouncing dan reversal dapat digunakan untuk lebih memverifikasi sinyal perdagangan.
Pengaturan Stop Loss dapat mengontrol kerugian tunggal secara efektif.
Dengan membuat tanda pada grafik, Anda dapat dengan jelas mengamati seluruh proses pembentukan arus.
Parameter strategi ini dapat disesuaikan dan dioptimalkan untuk berbagai pasar dan siklus perdagangan.
Analisis risiko
Kondisi agregasi dapat menyebabkan sinyal rata-rata menghasilkan sinyal yang salah.
Bentuk bouncing dan reversal mungkin tidak berfungsi.
Stop loss dapat ditembus dan meningkatkan kerugian.
Parameter perlu disesuaikan dengan pasar yang berbeda, jika tidak sesuai dapat menyebabkan kesalahan sinyal perdagangan.
Sistem perdagangan otomatis mungkin tidak cukup fleksibel dalam waktu pulang ke rumah, dan perlu dipantau secara manual.
Arah optimasi
Kombinasi optimal dari parameter yang dapat diuji di pasar yang berbeda dalam periode yang berbeda.
Faktor volume transaksi dapat dipertimbangkan untuk mengkonfirmasi sinyal transaksi.
Anda dapat mengatur stop loss dinamis, menyesuaikan tingkat stop loss sesuai dengan fluktuasi pasar.
Anda dapat mempertimbangkan untuk menambahkan faktor-faktor mendasar untuk menghindari kesalahan transaksi pada titik-titik penting.
Parameter optimasi dinamis dapat digabungkan dengan algoritma pembelajaran mesin.
Meringkaskan
Strategi perdagangan terobosan bertahap mengintegrasikan beberapa metode analisis teknis seperti analisis vektor, indikator rata-rata, dan pengenalan bentuk, yang dapat secara efektif mengidentifikasi momentum pasar dan menghasilkan sinyal perdagangan. Strategi ini memiliki keunggulan seperti sinyal perdagangan yang andal, risiko yang dapat dikendalikan, dan tampilan visual yang jelas. Namun, sebagai sistem perdagangan mekanis, waktu dan parameternya masih harus ditingkatkan.
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
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/
// © deperp
//@version=5
strategy("Wyckoff Range Strategy", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, commission_type=strategy.commission.percent)
// Input Variables
AccumulationLength = input(32, "Accumulation")
DistributionLength = input(35, "Distribution")
SpringLength = input(10, "Spring")
UpthrustLength = input(20, "Upthrust")
stopPercentage = input(10, "Stop Percentage")
// Accumulation Phase
isAccumulation = ta.crossover(close, ta.sma(close, AccumulationLength))
// Distribution Phase
isDistribution = ta.crossunder(close, ta.sma(close, DistributionLength))
// Spring and Upthrust
isSpring = ta.crossover(low, ta.sma(low, SpringLength))
isUpthrust = ta.crossunder(high, ta.sma(high, UpthrustLength))
// Strategy Conditions
enterLong = isAccumulation and isSpring
exitLong = isDistribution and isUpthrust
enterShort = isDistribution and isUpthrust
exitShort = isAccumulation and isSpring
// Entry and Exit Conditions
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (exitLong)
strategy.close("Long")
if (enterShort)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exitShort)
strategy.close("Short")
// Stop Loss
stopLossLevelLong = close * (1 - stopPercentage / 100)
stopLossLevelShort = close * (1 + stopPercentage / 100)
strategy.exit("Stop Loss Long", "Long", stop=stopLossLevelLong)
strategy.exit("Stop Loss Short", "Short", stop=stopLossLevelShort)
// Plotting Wyckoff Schematics
plotshape(isAccumulation, title="Accumulation Phase", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Accumulation")
plotshape(isDistribution, title="Distribution Phase", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Distribution")
plotshape(isSpring, title="Spring", location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.triangleup)
plotshape(isUpthrust, title="Upthrust", location=location.abovebar, color=color.orange, style=shape.triangledown)