1. Persegi
  2. VSTOCHASTIC RSI EMA CROSSOVER DIBERIGI DENGAN VMACD WAVEFINDER STRATEGY

VSTOCHASTIC RSI EMA CROSSOVER DIBERIGI DENGAN VMACD WAVEFINDER STRATEGY

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-11-21 17:12:06
Tag:

img

Gambaran umum

Ini adalah strategi yang menggabungkan Stochastic RSI, EMA crossover dan VMACD untuk mengidentifikasi titik pembalikan pasar dan berkinerja terbaik ketika pembalikan downtrend sudah dekat.

Logika Strategi

Strategi ini terutama didasarkan pada kombinasi indikator berikut:

  1. Stochastic RSI: Untuk mengidentifikasi kondisi overbought dan oversold
  2. EMA Crossover antara Fast EMA dan Slow EMA: Untuk menentukan arah tren dan potensi pembalikan
  3. VMACD: Untuk mengkonfirmasi sinyal pembalikan

Ketika Stochastic RSI memantul dari wilayah oversold, EMA cepat melintasi di atas EMA lambat, dan pada saat yang sama VMACD mulai naik, sinyal beli dihasilkan.

Strategi ini melacak perubahan indikator ini secara real time, dan menghitung SMA, EMA dan informasi lainnya selama periode lookback yang tetap. Ketika kondisi beli dipicu, ia akan membeli dan membuka posisi dengan jumlah kontrak yang tetap. Setelah itu jika kondisi stop loss dipicu, seperti 5% drawdown atau harga di bawah garis SMA, posisi akan ditutup untuk stop loss.

Analisis Keuntungan

Strategi ini menggabungkan beberapa indikator dan mampu secara efektif mengidentifikasi peluang pembalikan pasar.

  1. Stochastic RSI kuat dalam menangkap kondisi overbought dan oversold
  2. EMA crossover memiliki akurasi tinggi dalam menentukan sinyal pembalikan
  3. VMACD membantu menyaring sinyal palsu secara efektif
  4. Menggabungkan beberapa indikator meningkatkan kualitas sinyal
  5. Menggunakan SMA jangka pendek sebagai metode stop loss adalah wajar

Singkatnya, strategi ini dapat secara efektif menangkap sinyal pembalikan, membangun posisi panjang setelah penurunan hingga tingkat tertentu, dan dengan demikian mendapatkan keuntungan.

Analisis Risiko

Meskipun memiliki beberapa keunggulan, ada juga risiko yang harus diperhatikan untuk strategi ini:

  1. Pasar mungkin tidak berbalik dan terus menurun - risiko sistematis
  2. Kemungkinan beberapa indikator memicu membeli bersama-sama tidak tinggi - beberapa sinyal
  3. SMA stop loss bisa terlalu subjektif dan mengakibatkan kontrol penarikan yang buruk
  4. Tidak memperhitungkan lingkungan pasar volatilitas tinggi

Beberapa cara untuk mengurangi risiko:

  1. Tambahkan lebih banyak indikator pembalikan untuk efek combo yang lebih baik
  2. Menggunakan stop loss berjam-jam dikombinasikan dengan stop loss berdasarkan jumlah
  3. Menghakimi kondisi pasar dan menghindari mengambil posisi di lingkungan yang berbelit-belit
  4. Optimalkan logika stop loss untuk mencegah stop loss yang terlalu agresif dihentikan

Arahan Optimasi

Bidang utama yang dapat dioptimalkan untuk strategi:

  1. Tambahkan lebih banyak indikator untuk membentuk kelompok indikator, meningkatkan kualitas sinyal
  2. Pilih parameter optimal berdasarkan karakteristik kelas aset yang berbeda
  3. Mengintegrasikan model pembelajaran mesin untuk memperkirakan kemungkinan pembalikan berdasarkan data historis
  4. Tambahkan slippage saat backtesting untuk membuat hasil lebih dekat dengan kinerja langsung
  5. Memperbaiki metodologi stop loss untuk menjadi lebih lancar dan masuk akal
  6. Mendeteksi kondisi tren untuk membedakan lingkungan rentang dan tren sebelum memasuki posisi secara buta

Kesimpulan

Secara keseluruhan, strategi VRSI-EMA Crossover dengan VMACD Wavefinder Strategy ini cukup mampu menangkap peluang pembalikan downtrend. Ini menghasilkan sinyal beli secara efektif dengan menggabungkan beberapa indikator untuk menentukan waktu optimal untuk pembalikan. Namun, masih ada beberapa area untuk perbaikan. Jika dioptimalkan lebih lanjut, kinerja strategi dalam perdagangan langsung bisa lebih baik lagi. Ini merupakan contoh khas dari strategi kuantitatif berdasarkan fusi beberapa indikator.

/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Wavefinder+", overlay=true)
length = input(20)
confirmBars = input(2)
price = close

slow = input(12, "Short period")
fast = input(26, "Long period")
signal = input(9, "Smoothing period")


maFast = ema( volume * close, fast ) / ema( volume, fast ) 
maSlow = ema( volume * close, slow ) / ema( volume, slow ) 
da = maSlow - maFast 
maSignal = ema( da, signal ) 
dm=da-maSignal


source = close
lengthRSI = input(14, minval=8), lengthStoch = input(14, minval=5)
smoothK = input(3,minval=3), smoothD = input(3,minval=3)
OverSold = input(25), OverBought = input(75)
rsi1 = rsi(source, lengthRSI)
rsi2= rsi(low, 20)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
k1= sma(stoch(rsi2, rsi2, rsi2, lengthStoch), smoothK)
d1= sma(k1, smoothD)
delta=k-d1
ma = ema(low, length)
ema5= ema(price,20)
sma= sma(price,10)
bcond = price < ma
lcond = price> ema5
bcount = 0
lcount= 0
bcount := bcond ? nz(bcount[1]) + 1 : 0
lcount := lcond ? nz(lcount[1]) + 1 : 0

if (lcount>1 and change(k)>3 and k>d and k<55 and rising(dm,1)) or ( k[1]-k[2]<-2 and k-k[1]>5 and k>35 and k<80) or (ma-sma>0.05*sma and rising(sma,3) and rising(dm,2)) 
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=10000/close)

if (bcount == confirmBars)
    strategy.close("Long")
if close<0.99*sma
    strategy.close("Long")

plot(0.99*sma)
plot(ma)

//hline(OverSold,color=blue)
//hline(OverBought,color=blue)

//plot(d, color=red)
//plot(k, color=green,title="k-line")
    
//(close-close[3]<-0.05*close[3]) or (close-close[2]<-0.05*close[2]) or (close-close[2]<-0.05*close[2]) or (close-close[4]<-0.05*close[4]) or
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi