Strategi Penurunan Harga Beli Multi Kerangka Waktu

Ringkasan

Strategi pembelian harga turun dalam jangka waktu yang berbeda adalah strategi perdagangan otomatis yang relatif sederhana, yang dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan pada fase tren naik. Namun, tidak semua penurunan harga cocok untuk pembelian, yang perlu dioptimalkan untuk setiap perdagangan sesuai dengan jangka waktu yang berbeda.

Strategi ini menggunakan kerangka waktu 1 jam untuk menangkap penurunan harga yang tiba-tiba, sementara ada kenaikan harga yang signifikan dalam 12 jam terakhir. Dalam tren kenaikan yang tajam, keuntungan yang dihasilkan oleh kejatuhan seketika memberikan waktu yang sangat baik untuk memasuki pasar.

Pengaturan untuk skrip ini dioptimalkan pada kerangka waktu 30 menit. Anda dapat menyesuaikan parameter untuk menyesuaikan dengan kerangka waktu yang berbeda.

Sistem akan mengirimkan sinyal beli ketika kondisi berikut ini terpenuhi:

• Harga turun 1% dari dua garis K sebelumnya (frame time 1 jam = dua garis K 30 menit)

• Harga naik 3% dalam 12 jam terakhir (K Line = 24 30 menit dalam jangka waktu default)

Pengaturan ini telah dioptimalkan dan telah diuji lebih dari 150 kali pada lebih dari 20 pasangan mata uang kripto yang berbeda.

Strategi ini mengasumsikan 30% dari setiap pesanan yang diperdagangkan dengan dana yang tersedia. Strategi ini memperhitungkan biaya transaksi sebesar 0,1%. Biaya ini sesuai dengan biaya dasar Binance (pertukaran cryptocurrency terbesar di dunia).

Prinsip Strategi

Ide inti dari strategi pembelian harga turun dalam beberapa kerangka waktu adalah menggabungkan kedua kerangka waktu jangka panjang dan jangka pendek untuk menentukan waktu masuk ke pasar.

Pertama, menilai apakah ada penurunan harga secara tiba-tiba pada waktu 1 jam. Ini dikonfirmasi dengan menilai apakah ada penurunan lebih dari 1% pada garis K saat ini dibandingkan dengan dua garis K sebelumnya.

Kedua, menilai apakah ada kenaikan harga yang signifikan pada garis panjang pada jangka waktu 12 jam. Ini dikonfirmasi dengan menghitung apakah kenaikan harga mencapai 3% dalam 12 jam terakhir.

Sebuah sinyal beli hanya akan muncul jika ada penurunan dalam jangka waktu pendek, sementara jangka waktu panjang berada dalam tren naik.

Kombinasi semacam itu dapat menghindari pembelian buta dalam tren turun jangka panjang, tetapi juga dapat menangkap peluang pembelian yang ditawarkan oleh penyesuaian jangka pendek. Kombinasi dari berbagai kerangka waktu membuat strategi perdagangan lebih stabil dan dapat diandalkan.

Secara teknis, strategi ini menggunakan dua parameter yang berbeda.perc_change()Fungsi ini melakukan penilaian dari dua frame waktu. Salah satu menilai kenaikan 12 jam terakhir, dan satu menilai kenaikan 1 jam terakhir. Ketika keduanya memenuhi persyaratan secara bersamaan, sinyal beli dikeluarkan.

Analisis Keunggulan

Keuntungan terbesar dari strategi pembelian harga turun dalam jangka waktu yang panjang adalah kemampuan untuk menilai tren secara efektif dan menangkap waktu pembelian untuk penyesuaian jangka pendek. Secara khusus, ada beberapa keuntungan utama:

1. Kombinasi dua jangka waktu yang lebih pendek dapat menghindari pembelian dalam penurunan jangka panjang, sehingga mengurangi kerugian yang tidak perlu.

2. Kerangka waktu singkat dapat menangkap perubahan mendadak yang memberikan harga pembelian yang lebih rendah.

3. Retargeting mengoptimalkan parameter untuk membuat strategi lebih sesuai dengan karakteristik cryptocurrency yang sangat berfluktuasi.

4. Efek dari biaya transaksi diperhitungkan, sehingga simulasi lebih dekat dengan lingkungan transaksi nyata.

5. Logika perdagangan sederhana dan pengaturan parameter yang mudah dipahami dan disesuaikan.

6. Dapat digunakan secara luas untuk berbagai pasangan perdagangan, dengan fleksibilitas yang lebih tinggi.

Analisis risiko

Strategi penurunan harga pembelian dalam jangka waktu yang lebih lama juga memiliki risiko, terutama pada poin-poin berikut:

1. Tidak ada cara untuk benar-benar menghindari risiko terjadinya terobosan palsu, dan penyesuaian jangka pendek mungkin merupakan pembalikan dari tren jangka panjang.

2. Pengaturan parameter tetap mungkin tidak sepenuhnya sesuai dengan perubahan pasar dan perlu disesuaikan.

3. Always menunjukkan kinerja yang baik dalam simulasi perdagangan, dengan perbedaan dalam perdagangan nyata.

4. Jika ada keterlambatan waktu tertentu, Anda mungkin akan melewatkan titik pembelian terbaik dari fluktuasi harga jangka pendek.

5. Strategi perdagangan tunggal mudah terkena dampak risiko sistematis.

6. Transaksi dengan frekuensi tinggi meningkatkan beban biaya transaksi.

Ada beberapa langkah optimasi yang dapat dipertimbangkan untuk menanggapi risiko strategi:

1. Menambahkan lebih banyak indikator untuk menilai tren jangka panjang dan pendek, meningkatkan akurasi penilaian.

2. Pengaturan parameter yang dioptimalkan agar lebih dinamis dalam beradaptasi dengan perubahan pasar.

3. Uji coba strategi dalam lingkungan nyata dan mengukur perbedaan antara backtesting dan hard disk.

4. Adaptasi kerangka waktu yang tepat untuk mengurangi keterlambatan waktu.

5. Ini adalah strategi yang digunakan untuk memisahkan risiko sistemik dari strategi yang tidak relevan.

6. Menetapkan Stop Loss Barrier yang masuk akal dan mengendalikan risiko transaksi tunggal.

Arah optimasi

Ada banyak ruang untuk optimasi dalam strategi penurunan harga pembelian dalam jangka waktu yang lebih lama, terutama dari beberapa aspek:

1. Menambahkan lebih banyak penilaian indikator, seperti Bollinger Bands, RSI, dan lain-lain, untuk meningkatkan stabilitas strategi.

2. Bergabung dengan model pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan parameter secara dinamis dan beradaptasi dengan perubahan pasar.

3. Mengoptimalkan strategi stop loss dan mengurangi risiko transaksi tunggal.

4. Cobalah untuk melakukan retesting pada lebih banyak pasangan perdagangan dan periode waktu untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal.

5. Menggabungkan indikator seperti perubahan volume transaksi untuk menghindari penipuan oleh arbitrage.

6. Menambahkan modul manajemen risiko, seperti alokasi aset, kontrol posisi, dan lain-lain, untuk mengontrol risiko keseluruhan.

7. Cobalah strategi lain untuk trading algoritmik, seperti trend tracking, arbitrage, dan lain-lain.

8. Menjelajahi kombinasi multi-timeframe yang lebih kompleks untuk menemukan kombinasi parameter optimal.

9. Bergabung dengan elemen perdagangan berita, memanfaatkan berita sebagai pendorong perdagangan.

Optimasi ini dapat membuat strategi lebih stabil, cerdas, dan komprehensif, sesuai dengan kompleksitas pasar kripto. Namun, setiap optimasi perlu diuji dengan hati-hati untuk menghindari masalah over-optimasi.

Meringkaskan

Multi-frame time frame buy price drop strategi secara keseluruhan adalah strategi perdagangan garis pendek yang sangat praktis. Ini berfokus pada dua dimensi waktu, baik jangka pendek dan jangka panjang, dan meningkatkan akurasi penilaian sambil tetap relatif efisien. Dengan pengaturan dan pengoptimalan parameter yang masuk akal, ini dapat disesuaikan dengan sebagian besar pasar perdagangan, terutama yang menonjol dalam produk yang sedang tren.

Tetapi seperti strategi mekanisasi lainnya, strategi ini juga memiliki keterbatasan, yang mengharuskan trader untuk tetap rasional dan terus mengoptimalkan dan menyesuaikan diri dengan perubahan pasar. Strategi yang sukses selalu terus berkembang, bukan tidak berubah.

Singkatnya, multi-frame time frame buy price drop strategi memberikan contoh yang sangat baik untuk perdagangan algoritma. Ini merangkum poin-poin dasar perdagangan algoritma seperti memilih berbagai frame waktu, pengaturan parameter, pengukuran ulang, optimasi, dan pengendalian risiko. Strategi yang diterapkan dengan benar, dan terus ditingkatkan dalam praktik, dapat membantu pedagang untuk menangkap petunjuk kunci dalam banyak informasi, dan mendapatkan Alpha yang berkelanjutan di pasar.