1. Persegi
  2. Strategi Reversal Double Entry

Strategi Reversal Double Entry

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-11-13 17:56:24
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi Reversal Entry Dual menghasilkan entri dengan menggabungkan sinyal pembalikan dari indikator MACD dan Stochastic RSI untuk secara akurat pergi panjang dan pendek pada titik pembalikan tren.

Logika Strategi

Strategi ini terdiri dari komponen berikut:

  1. Menggunakan crossover indikator MACD dari garis nol untuk menentukan pembalikan tren.

  2. Menggunakan indikator RSI Stochastic untuk mengidentifikasi kondisi overbought dan oversold.

  3. Ketika garis MACD melintasi di atas nol (sinyal pembalikan bullish) dan Stochastic RSI menunjukkan oversold, sinyal beli dihasilkan. Ketika garis MACD melintasi di bawah nol (sinyal pembalikan bearish) dan Stochastic RSI menunjukkan overbought, sinyal jual dihasilkan.

  4. Dalam mode indikator, sinyal pembalikan ditandai dengan segitiga. Dalam mode strategi, posisi panjang/pendek dibuka pada sinyal pembalikan.

Menggabungkan sinyal pembalikan MACD dengan tingkat overbought / oversold RSI Stochastic meningkatkan keakuratan entri.

Keuntungan

  • Penyaringan indikator ganda meningkatkan akurasi entri

Filter pembalikan ganda memastikan entri hanya diambil setelah pembalikan tren, mengurangi sinyal palsu dan meningkatkan akurasi entri.

  • Pekerjaan perdagangan reversal untuk pasar yang berbelit-belit/bervariasi

Sebagai strategi pembalikan, ini unggul dalam kondisi pasar beruang bergoyang dengan sering naik turun dan memungkinkan perdagangan yang menang pada setiap pembalikan swing kecil.

  • Pemula ramah tanpa bias tren

Hal ini secara langsung memperdagangkan semua pembalikan tanpa perlu menentukan tren utama, mudah digunakan untuk pemula.

  • Modus indikator atau strategi yang fleksibel

Mode memungkinkan penggunaan yang fleksibel untuk analisis atau eksekusi otomatis.

Risiko

  • Risiko perdagangan reversal yang lebih tinggi

Tanpa mempertimbangkan tren utama, reversal trading memiliki risiko yang lebih tinggi di pasar tren yang kuat, dengan kemungkinan kerugian berturut-turut membuka kontra-tren.

  • Optimasi multi-parameter yang sulit

Multiple parameter dari indikator dual membuat optimasi menantang. parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan over-trading atau sinyal yang tidak cukup. membutuhkan pengujian yang luas.

  • Membutuhkan akun perdagangan frekuensi tinggi

Strategi frekuensi tinggi membutuhkan akun perdagangan berbiaya rendah untuk mendukung, jika tidak, biaya dapat mengimbangi keuntungan.

Peluang Peningkatan

  • Mengoptimalkan parameter indikator

Memeriksa kombinasi parameter yang berbeda untuk menemukan pengaturan optimal untuk sinyal yang dapat diandalkan.

  • Tambahkan filter tren

Menambahkan indikator tren dan mengambil sinyal pembalikan hanya ke arah tren menghindari perdagangan yang bertentangan dengan tren.

  • Mengimplementasikan stop loss

Menambahkan stop loss dengan harga atau persentase untuk mengendalikan risiko pada perdagangan.

  • Memperketat kondisi masuk

Filter entri tambahan seperti lonjakan volume atau melintasi rata-rata bergerak untuk mengurangi entri palsu.

Kesimpulan

Strategi dual reversal entry menyediakan pendekatan baru dan dapat diandalkan untuk trading local reversals. strategi ini unggul dalam kondisi pasar beruang yang bergolak tetapi memiliki risiko yang lebih tinggi. optimasi ekstensif, filter tren dan kontrol risiko diperlukan untuk mendapatkan keuntungan secara konsisten saat trading langsung.

/*backtest
start: 2022-11-06 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('RB Reversal Tabs Strategy', overlay=true)
//Developer: Andrew Palladino
//Owner: Rob Booker
//Date Modified: 11/25/2018
//Updated to Pinescript V5 and transformed into a Strategy by: Powerscooter	11/25/2022

StrategyMode = input.bool(true,"Strategy Mode")
macd_fast_period = input(title='MACD Fast Period', defval=12)
macd_slow_period = input(title='MACD Slow Period', defval=26)
macd_signal_period = input(title='MACD Signal Period', defval=9)
stoch_period = input(title='Stochastic RSI Period', defval=70)
prc_k_period = input(title='%K Period', defval=30)
prc_d_period = input(title='%D Period', defval=30)
stoch_ob = input(title='Stochastic Overbought Level', defval=70)
stoch_os = input(title='Stochastic Oversold Level', defval=30)

[macd_line, signal_line, hist_line] = ta.macd(close, macd_fast_period, macd_slow_period, macd_signal_period)

fast_prc_k = 100 * (close - ta.lowest(low, stoch_period)) / (ta.highest(high, stoch_period) - ta.lowest(low, stoch_period))
fast_prc_d = ta.sma(fast_prc_k, prc_d_period)

slow_prc_k = ta.sma(fast_prc_k, prc_k_period)
slow_prc_d = ta.sma(slow_prc_k, prc_d_period)

full_prc_k = ta.sma(fast_prc_k, prc_k_period)
full_prc_d = ta.sma(full_prc_k, prc_d_period)

is_buy_reversal = ta.crossover(macd_line, 0) and full_prc_k < stoch_os
is_sell_reversal = ta.crossunder(macd_line, 0) and full_prc_k > stoch_ob

plotshape(is_buy_reversal and not StrategyMode, style=shape.triangleup, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, location=location.belowbar)
plotshape(is_sell_reversal and not StrategyMode, style=shape.triangledown, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, location=location.abovebar)

//Orders
if is_buy_reversal and StrategyMode
	strategy.entry("Long",strategy.long)
if is_sell_reversal and StrategyMode
	strategy.entry("Short",strategy.short)
//plot(full_prc_k, color=blue)
//plot(full_prc_d, color=red)
//plot(macd_line, color=blue)
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi