Strategi Tren Rata-rata Tanda Dinamis
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini didasarkan pada indikator dari garis rata-rata Mark Dynamic, yang digabungkan dengan Brin Band dan RSI untuk memfilter sinyal perdagangan, untuk mencapai strategi pelacakan tren yang hanya melakukan lebih banyak dan tidak kosong. Strategi ini menilai tren dengan menghitung perubahan garis rata-rata Mark Dynamic pada harga penutupan garis Heck, dan membandingkan dengan Brin Band untuk mengirimkan sinyal perdagangan. Digabungkan dengan filter RSI, untuk secara efektif mengidentifikasi titik pecah tren, untuk mencapai pelacakan tren.
Prinsip Strategi
Inti dari strategi ini adalah untuk menghitung perubahan dari garis rata-rata Mark Dynamic pada harga penutupan Heck Line. Secara khusus, adalah dengan menghitung perbedaan garis rata-rata Mark dari garis K saat ini dengan dua garis K sebelumnya, kemudian dikalikan dengan faktor sensitivitas untuk mendapatkan nilai perubahan garis rata-rata Mark yang akurat.
Kemudian, bandingkan nilai perubahan ini dengan perbedaan antara jalur atas dan bawah di Brin. Jika perubahan garis rata-rata Mark lebih besar dari perbedaan Brin, maka tren dianggap terjadi pada ledakan ledakan. Ketika ledakan itu positif, yaitu perubahan garis rata-rata Mark menjadi positif, maka dihasilkan sinyal ganda dan garis berkolom hijau.
Selain itu, strategi ini juga menyiapkan filter RSI, yang hanya akan mengirimkan sinyal lebih banyak ketika RSI berada di atas titik terendah, sehingga menghindari risiko pembalikan tren.
Keunggulan Strategis
- Menggunakan Mark-mean-line dinamis untuk menilai tren dan secara efektif melacak perubahan tren
- Blink sebagai indikator dinamika, dikombinasikan dengan Mark-mean-line, untuk mengidentifikasi lebih baik ledakan tren
- Filter RSI dapat menghindari sinyal palsu yang ditimbulkan oleh bouncing rendah
- Hanya bekerja lebih banyak dan tidak kosong, cocok untuk pasar sapi yang terus naik
- Parameter yang dapat disesuaikan fleksibel dan dapat dioptimalkan untuk varietas dan siklus yang berbeda
Risiko Strategis
- Hanya melakukan lebih banyak dan tidak mengambil keuntungan dari penurunan
- Terlalu bergantung pada optimasi parameter, berbagai varietas dan siklus perlu diuji ulang
- Kegagalan untuk menangkap perubahan tren yang efektif dapat menyebabkan kerugian yang lebih besar.
- Filter RSI yang tidak disetel dengan benar dapat melewatkan peluang perdagangan
- Sensitivitas parameter tinggi mudah menghasilkan transaksi bising
Langkah-langkah mitigasi risiko meliputi: penyesuaian parameter yang tepat untuk membuatnya lebih stabil, digabungkan dengan indikator lain untuk menilai pembalikan tren, hanya digunakan dalam tren garis panjang yang jelas, dll.
Arah optimasi strategi
Strategi ini memiliki beberapa ruang untuk optimasi:
Mencoba berbagai sumber harga, seperti harga close out, rata-rata, dan lain-lain untuk mendapatkan efek smoothing yang lebih baik
Menyesuaikan parameter siklus pada garis rata-rata Mark dan Brin untuk mengoptimalkannya untuk varietas yang berbeda
Cobalah untuk mengganti rasio rasio dengan faktor sensitivitas untuk membuat hasil indikator lebih intuitif
Menambahkan filter lain, seperti trendline, volume transaksi, dan lain-lain, untuk meningkatkan kualitas sinyal
Mengembangkan strategi overhead untuk melakukan operasi terbalik berdasarkan bentuk indikator
Menambahkan mekanisme stop loss untuk mengendalikan risiko lebih baik
Meringkaskan
Strategi ini secara keseluruhan adalah strategi pelacakan tren yang lebih stabil. Ini menggunakan arah tren yang ditentukan oleh garis rata-rata dinamis, titik ledakan identifikasi Brin, sinyal palsu filter RSI, untuk mencapai sistem tren yang hanya melakukan lebih banyak. Tetapi ada juga risiko tertentu, perlu untuk mengoptimalkan parameter untuk berbagai varietas dan siklus, dan tidak dapat mengambil keuntungan dari penurunan. Strategi ini juga meningkatkan kualitas sinyal, mengembangkan strategi aerial, dan menambahkan ruang pengoptimalan seperti stop loss untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik.
/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
///////////Original Script Courtesy of Lazy_Bear.... Absolute Legend\\\\\\\\\\\\\\\
strategy('SmoothedWaddah', overlay=false, initial_capital=1)
sensitivity = input(150, title='Sensitivity')
fastLength = input(20, title='MacD FastEMA Length')
slowLength = input(40, title='MacD SlowEMA Length')
channelLength = input(20, title='BB Channel Length')
mult = input(1.5, title='BB Stdev Multiplier')
RSI14filter = input(40, title='RSI Value trade filter')
////////////MacD Calculation of price//////////////////////////////
calc_macd(source, fastLength, slowLength) =>
fastMA = ta.ema(source, fastLength)
slowMA = ta.ema(source, slowLength)
fastMA - slowMA
/////////BolingerBand Calculation of Price///////////////////////
calc_BBUpper(source, length, mult) =>
basis = ta.sma(source, length)
dev = mult * ta.stdev(source, length)
basis + dev
calc_BBLower(source, length, mult) =>
basis = ta.sma(source, length)
dev = mult * ta.stdev(source, length)
basis - dev
//////heinkenashi chart call for closing price "smoothing mechanism"\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
point = request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close)
////////////////////T1 is change in MacD current candle from previous candle Sensitivy amplifies calculation/////////////////////
t1 = (calc_macd(point, fastLength, slowLength) - calc_macd(point[1], fastLength, slowLength)) * sensitivity
//////////////////////T2 is T1 from two candles prior\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
t2 = (calc_macd(point[2], fastLength, slowLength) - calc_macd(point[3], fastLength, slowLength)) * sensitivity
////////////////E1 is difference in bolinger band upper and lower...E2 is E1 from one candle prior not needed//////////////
e1 = calc_BBUpper(ohlc4, channelLength, mult) - calc_BBLower(ohlc4, channelLength, mult)
//e2 = (calc_BBUpper(close[1], channelLength, mult) - calc_BBLower(close[1], channelLength, mult))
//////signal bar printing.. Up if MacD positive .. Down if MacD negative//////////
trendUp = t1 >= 0 ? t1 : 0
trendDown = t1 < 0 ? -1 * t1 : 0
///////plots difference in macD*Sensitivity, color change if increasing or decreasing.
//////color is green/lime if explosion is up \ color is red/orange if explosion is down/////////
plot(trendUp, style=plot.style_columns, linewidth=1, color=trendUp < trendUp[1] ? color.new(color.lime,45) : color.new(color.green,45), title='UpTrend')
plot(trendDown, style=plot.style_columns, linewidth=1, color=trendDown < trendDown[1] ? color.new(color.orange,45) : color.new(color.red,45), title='DownTrend')
plot(e1, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.new(#A0522D, 0), title='ExplosionLine')
////////////Entry conditions and Concept/////////////////////
////////////Long Only System. T1 is measuring the distance between MACD EMA's. This is Multiplied
////////////by the sensitivity so that it can be compared to the difference between BollingerBand.
/////////////{this could have been a ratio maybe i will work with that in a different script.}
/////////////I found that 135-175 sensitivy allows for values to be compared on most charts.....
////////////If the (difference between the EMA)*(Sensitivity) is greater than (BB upper line- BB lower line)
////////////it is considered an explosion in either the downside or the upside.The indicator will print
///////////a bar higher than the trigger line either green or red (up or down respectively)//////////////////
longCondition = trendUp > e1 and ta.rsi(close, 14) > RSI14filter
if longCondition
strategy.entry('up', strategy.long)
strategy.close('up', trendDown > e1)