Strategi Perdagangan Rata-rata Pergerakan ATR Adaptif


Tanggal Pembuatan: 2023-11-02 16:51:14 Akhirnya memodifikasi: 2023-11-02 16:51:14
menyalin: 0 Jumlah klik: 759
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi Perdagangan Rata-rata Pergerakan ATR Adaptif

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan indikator ATR rata-rata dan pelacakan tren untuk menemukan tren di pasar dan melakukan perdagangan tren. Strategi ini menggunakan Hull Moving Average untuk meratakan ATR, membentuk rata-rata ATR yang halus, dan kemudian mengirim sinyal perdagangan berdasarkan hubungan harga dengan rata-rata ATR.

Prinsip Strategi

Indikator ATR adalah alat penting untuk mengukur volatilitas pasar dan perubahan harga saham. Indikator ATR adalah pengolahan rata-rata indikator ATR, setelah membentuk garis rata-rata, kemudian dibandingkan dengan harga, untuk menilai tren harga.

Secara khusus, strategi ini pertama-tama menghitung TR ((True Range), yaitu perbedaan antara harga tertinggi dan terendah pada hari itu, dan mengambil harga terendah antara harga tertinggi dan terendah pada hari sebelumnya. Kemudian menerapkan metode Hull Moving Average untuk meluruskan TR, menghitung rata-rata ATR yang beradaptasi.

Setelah menghitung garis rata-rata ATR, strategi ini membandingkan harga dengan garis rata-rata ATR. Ketika harga melewati garis rata-rata ATR di atas, menunjukkan bahwa harga mulai memasuki tren naik, strategi ini melakukan posisi Long; Ketika harga melewati garis rata-rata ATR di bawah, menunjukkan bahwa harga mulai memasuki tren turun, strategi ini melakukan posisi Short.

Selain itu, strategi ini juga menetapkan batas stop loss yang tetap. Setiap kali Anda membuka posisi, Anda menetapkan titik stop loss dan titik stop loss yang tetap, Anda berhenti berdagang ketika harga mencapai titik stop loss, dan Anda berhenti berdagang ketika harga mencapai titik stop loss. Ini dapat membatasi kerugian per saham, sekaligus mengunci keuntungan.

Secara keseluruhan, strategi ini menggabungkan indikator rata-rata ATR yang disesuaikan dengan langkah-langkah manajemen risiko yang ketat untuk menangkap tren harga yang lebih besar, sambil mengendalikan setiap kerugian dan mencapai pertumbuhan keuntungan yang stabil.

Analisis Keunggulan

Strategi ini memiliki beberapa keuntungan utama:

  1. Menggunakan indikator ATR rata-rata yang dapat beradaptasi, dapat secara efektif mengidentifikasi tren yang lebih besar dalam harga, memfilter pasar Noise, dan mencegah terselubung.

  2. Menggunakan metode Hull Moving Average untuk menghitung garis rata-rata ATR, membuat garis rata-rata ATR lebih halus, dan menghindari kesalahan oleh getaran frekuensi tinggi.

  3. Tetapkan titik penghentian kerugian tetap, yang dapat membatasi kerugian tunggal, sekaligus mengunci keuntungan, untuk menjamin rasio risiko / keuntungan dari setiap perdagangan.

  4. Menggunakan metode perdagangan yang mengikuti tren, dapat terus menangkap tren harga dan meningkatkan kemungkinan keuntungan.

  5. Logika strategi sederhana dan jelas, mudah dipahami, pengaturan parameter fleksibel, sesuai dengan varietas dan lingkungan pasar.

  6. Dapat melacak tren di semua varietas, memiliki kemampuan adaptasi yang kuat.

Analisis risiko

Strategi ini memiliki risiko utama sebagai berikut:

  1. Kemungkinan ATR untuk mengirimkan sinyal yang salah. Harga dapat mengalami fluktuasi yang sangat besar, yang menyebabkan ATR untuk membuat kesalahan dalam penilaian rata-rata dan menghasilkan sinyal yang salah.

  2. Stop loss yang terlalu kecil dapat meningkatkan probabilitas stop loss yang dipicu. Anda perlu memastikan bahwa stop loss diatur dengan baik dan memberi harga ruang yang cukup untuk berfluktuasi.

  3. Target penghentian tetap mungkin berhenti terlalu dini dan gagal untuk terus menangkap tren. Anda dapat mempertimbangkan untuk menyesuaikan titik berhenti sesuai dengan dinamika ATR.

  4. Kejadian-kejadian mendadak menyebabkan harga melonjak tajam, memicu stop loss. Pada saat ini perlu untuk menghentikan perdagangan untuk mencegah kerugian besar.

  5. Ketika tren berbalik, jika tidak segera dihapus, mungkin akan terbalik. Perlu waktu yang tepat untuk menilai sinyal akhir tren.

  6. Parameter perlu dioptimalkan untuk varietas dan lingkungan pasar yang berbeda, jika tidak, ini akan mempengaruhi kinerja strategi.

Arah optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:

  1. Parameter untuk mengoptimalkan rata-rata ATR, termasuk perhitungan panjang ATR period dan parameter smoothing. Kombinasi parameter yang berbeda dapat mempengaruhi rata-rata ATR.

  2. Untuk mengoptimalkan strategi stop loss, pertimbangkan untuk menyesuaikan stop loss berdasarkan ATR yang dinamis, bukan pengaturan tetap.

  3. Menambahkan aturan penilaian tren, yang dikombinasikan dengan indikator lain untuk menilai sinyal pembalikan tren, untuk menghindari terbalik.

  4. Parameter diuji dan dioptimalkan sesuai dengan varietas dan lingkungan pasar yang berbeda untuk menemukan parameter yang optimal.

  5. Peningkatan penilaian terhadap kejadian yang tidak terduga, penghentian perdagangan pada saat lonjakan besar, pengendalian kerugian.

  6. Optimalkan pilihan waktu masuk, Anda dapat mempertimbangkan masuk saat mundur, bukan masuk saat naik, untuk mengurangi risiko.

  7. Optimalkan kombinasi parameter, uji kombinasi parameter dengan panjang ATR yang berbeda dan peregangan untuk menemukan yang paling cocok.

Meringkaskan

Strategi ini secara keseluruhan menggunakan indikator ATR rata-rata yang dapat disesuaikan untuk menemukan tren, dan melakukan perdagangan pelacakan tren dengan cara menghentikan stop loss. ATR rata-rata dapat mengidentifikasi tren secara efektif, menghentikan stop loss tetap mengontrol risiko dan rasio keuntungan. Keuntungan dari strategi ini adalah logika yang sederhana dan jelas, mudah dipahami; dapat disesuaikan sesuai dengan parameter untuk berbagai varietas.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("ATR(Hull)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= false, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
length = input(title="Length", defval=14, minval=1)
price = input(close)
SL = input(50, title="Stop loss")
TP = input(150, title="Take profit")
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12) 
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31) 
FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2017) 
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12) 
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31) 
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017) 
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) 
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) 
window() => true
p=price[1]
func_hma(style, length)=>
    return = wma((2*wma(p,length/2))-wma(p,length),round(sqrt(length)))
ATR=func_hma(tr(true), length)    
plot(ATR[0], title="ATR1",color=green,transp=0)
plot(ATR[1], title="ATR2",color=red,transp=0)
if (ATR>ATR[1])
    strategy.entry("long",strategy.long,comment="Long",when=window())
if (ATR<ATR[1])
    strategy.entry("short",strategy.short,comment="Short",when=window())
//strategy.close_all(when=strategy.openprofit<-eqSL and window())
//strategy.close_all(when=strategy.openprofit>eqTP and window())
strategy.exit("exit", "long", profit = TP, loss = SL)
strategy.exit("exit", "short", profit = TP, loss = SL)