Strategi Tren Super Tesla
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi Tesla Hypertrend adalah skrip strategi trading view yang disesuaikan yang dirancang untuk menghasilkan sinyal trading untuk saham Tesla atau aset terkait lainnya. Strategi ini menggabungkan berbagai indikator dan kondisi teknis untuk mengidentifikasi peluang potensial overhead dan overhead.
Prinsip Strategi
Strategi ini didasarkan pada beberapa indikator utama:
Indikator Transtrend:Indikator supertrend menggabungkan data harga dan rentang rata-rata nyata untuk mengidentifikasi arah tren harga yang signifikan. Strategi menggunakan indikator supertrend dengan panjang default 10 untuk menilai tren overhead atau overhead.
Indikator Relatif Lemah (RSI):Strategi ini menggunakan kondisi RSI dari periode yang berbeda (21, 3, 10 dan 28) untuk menilai kondisi pasar yang terlalu banyak dibeli dan terlalu banyak dijual. Kondisi RSI ini membantu mengkonfirmasi kekuatan sinyal perdagangan potensial.
Indeks arah rata-rata ((ADX):Indeks arah rata-rata digunakan untuk mengukur intensitas tren. Parameter dapat disesuaikan untuk menyesuaikan kehalusan sinyal ADX dan panjang DI.
Logika transaksi:
Ini adalah salah satu dari beberapa hal yang dapat Anda lakukan.Sinyal multi-input dihasilkan ketika kondisi berikut terpenuhi:
- Indikator supertrend berubah dari kosong ke multihead
- RSI ((21) di bawah 75 ((menghindari overbought)
- RSI ((3)) lebih tinggi dari 65 ((menunjukkan kekuatan jangka pendek yang lebih kuat)
- RSI (28) lebih tinggi dari 49 (menunjukkan kekuatan jangka panjang)
- ADX di atas 21 (menunjukkan tren yang signifikan)
Tanda keluar:Bila kondisi berikut ini terpenuhi, maka posisi terendah akan melakukan multiply search:
- Indikator supertrend berubah dari multihead menjadi kosong
- RSI (<10) <42 (menunjukkan potensi kelemahan)
Analisis Keunggulan
Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:
- Menggunakan indikator hypertrend untuk mengidentifikasi arah tren utama dapat membantu menghindari kebisingan pasar perdagangan.
- Indikator RSI yang mengintegrasikan beberapa siklus menilai overheat dan oversold, yang dapat meningkatkan kualitas sinyal.
- Indikator ADX memastikan hanya masuk ketika tren cukup jelas, untuk menghindari sinyal palsu dari pasar yang bergoyang tanpa arah.
- Menggabungkan indikator tren, intensitas, dan volatilitas, memberikan titik masuk dan keluar yang lebih berkualitas.
- Parameter indikator dapat disesuaikan, dan strategi dapat dioptimalkan untuk menyesuaikan dengan varietas perdagangan dan lingkungan pasar yang berbeda.
- Dapat diterapkan langsung di platform tampilan perdagangan, tanpa perlu memprogram untuk mengotomatiskan perdagangan.
Analisis risiko
Strategi ini juga memiliki risiko sebagai berikut:
- Seperti halnya strategi indikator teknis lainnya, strategi ini dapat menghasilkan sinyal palsu, dan tindakan pencegahan sangat penting.
- Risiko terlalu bergantung pada kondisi indikator untuk mengabaikan dasar atau tren jangka panjang.
- Terlalu banyak optimasi untuk menyesuaikan data historis dapat menyebabkan penyesuaian kurva, dan harus diperhatikan.
- Dalam perdagangan saham, pertimbangan perlu dilakukan untuk mengontrol risiko dengan cara seperti batch building, stop loss, dan sebagainya.
- Indikator ini dapat mengalami kegagalan dalam menghadapi peristiwa yang tidak terduga, yang memerlukan intervensi manual atau penundaan perdagangan.
Arah optimasi
Strategi ini juga dapat dioptimalkan dengan:
- Mencoba berbagai tren, kombinasi indikator kuat dan lemah, mencari parameter yang lebih baik.
- Menambahkan kondisi masuk, seperti penembusan volume transaksi, untuk memastikan terbaliknya kekuatan.
- Uji waktu yang berbeda untuk mencari rasio penarikan keuntungan yang lebih baik.
- Dengan menggunakan IMPLIED VOL ATM, Anda dapat memulai perdagangan Anda dan menghindari volatilitas pasar yang rendah.
- Menambahkan model pembelajaran mesin untuk menilai kualitas sinyal indikator, meningkatkan tingkat keberhasilan.
- Adapun parameter yang disesuaikan dengan karakteristik varietas yang berbeda, membuat strategi lebih kasar.
Meringkaskan
Secara keseluruhan, strategi supertrend Tesla menilai tren yang kuat melalui kombinasi multi-indikator, dengan tujuan untuk mengidentifikasi titik masuk dan keluar berkualitas tinggi. Dibandingkan dengan satu indikator, strategi ini dapat menyaring sinyal noise dan melakukan perdagangan ketika tren jelas dan kuat. Namun, optimasi strategi dan pengendalian risiko masih perlu dilakukan dengan hati-hati, dan tidak dapat bergantung pada kinerja data historis secara langsung. Dengan pengujian dan penyesuaian terus-menerus, strategi ini berpotensi menjadi alat yang menguntungkan untuk perdagangan Tesla atau varietas lainnya.
/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © cjones0313
//@version=5
strategy("TSLA 1.8k Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// a measure of volatility, default 10 - measured over 10 bars
// modifying the value > 10 results in a smoother supertrend line, filter out noise but slower response to price changes
// modifying the value < 10 results in faster response in price changes, but may result in more false signals
atrPeriod = input(19, "ATR Length")
// sets factor for supertrend line made up of price and ATR, this determines how much weight is given to each, default 3.0
// increasing the value > 3.0 results in faster response in price changes, but may result in more false signals
// decreasing the value results in filtering out noise, but may miss smaller price movements
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
// direction = 1 bullish, -1 bearish
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
adxlen = input(7, title="ADX Smoothing")
dilen = input(7, title="DI Length")
dirmov(len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
truerange = ta.rma(ta.tr, len)
plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)
if ta.change(direction, 1) < 0 and ta.rsi(close, 21) < 75 and ta.rsi(close, 3) > 65 and ta.rsi(close, 28) > 49 and sig > 21
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
if ta.change(direction, 1) > 0 or ta.rsi(close, 10) < 42
strategy.close("Long Entry")