Strategi Osilator Swing Harga Dinamis

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-11-23 10:45:02
Tag:

Gambaran umum

Dynamic Price Swing Oscillator adalah strategi untuk mengidentifikasi tren harga. Ini menggabungkan rata-rata bergerak, saluran harga dan retracement Fibonacci untuk menerapkan entri dan keluar yang dinamis. Keuntungan dari strategi ini adalah dapat mengidentifikasi perubahan tren harga untuk operasi yang fleksibel.

Prinsip-prinsip

Strategi ini didasarkan pada prinsip-prinsip berikut:

Menggunakan EMA cepat dan EMA lambat untuk menentukan arah tren harga untuk mencegah perdagangan melawan tren
Gunakan batas saluran harga atas dan bawah untuk menentukan sinyal breakout, pergi pendek ketika harga melanggar saluran batas atas, dan pergi panjang ketika melanggar saluran batas bawah
Gunakan rata-rata bergerak crossovers sebagai sinyal penghakiman, pergi panjang pada salib emas, dan pergi pendek pada salib kematian
Gunakan garis retracement Fibonacci sebagai sinyal penilaian, pergi pendek ketika harga melanggar garis batas atas Fibonacci, dan pergi panjang ketika melanggar garis batas bawah

Setelah menentukan berdasarkan indikator ini untuk memasuki pasar, mekanisme stop loss dan take profit exit ditetapkan.

Analisis Keuntungan

Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah bahwa ia menggabungkan beberapa indikator untuk mengidentifikasi perubahan tren harga.

Menggunakan EMA cepat dan lambat untuk menentukan tren utama mencegah perdagangan melawan tren dan dapat mengurangi kerugian
Penghakiman saluran harga dapat menangkap peluang price breakout dengan potensi keuntungan yang lebih besar
Penghakiman rata-rata bergerak crossover sederhana dan praktis, mudah diterapkan
Fibonacci retracements menambahkan cara lain untuk menilai untuk membuat strategi lebih tiga dimensi

Analisis Risiko

Beberapa risiko dari strategi ini harus dicatat:

Pengaturan parameter yang tidak tepat untuk EMA cepat dan lambat dapat menyebabkan penilaian yang salah
Waktu yang tidak tepat untuk menembus batas atas dan bawah saluran harga dapat menyebabkan pesanan kerugian
Pilihan silang rata-rata bergerak juga perlu hati-hati
Pengaturan lebar yang salah dari pita retracement Fibonacci juga akan mempengaruhi efek penilaian

Risiko ini dapat dikurangi melalui optimasi parameter.

Arahan Optimasi

Ada beberapa arah yang dapat dioptimalkan untuk strategi ini:

Uji dan optimalkan parameter seperti siklus EMA, lebar saluran, dan periode rata-rata bergerak
Tambahkan aturan penilaian untuk indikator teknis lainnya seperti RSI dan Bollinger Bands
Menggabungkan indikator volume perdagangan energi seperti OBV untuk menentukan keandalan dari breakout
Menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi lain untuk secara otomatis menemukan parameter optimal

Kesimpulan

Dynamic Price Swing Oscillator adalah strategi yang sangat fleksibel dan mudah beradaptasi. Ini dapat beradaptasi secara dinamis dengan perubahan harga dan perdagangan setelah menentukan breakout melalui beberapa penilaian indikator. Meskipun ada beberapa risiko, mereka dapat dikurangi dengan pengoptimalan terus menerus untuk meningkatkan stabilitas dan profitabilitas strategi. Strategi ini layak penelitian mendalam.

/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//@version=4

// ██████╗██████╗ ███████╗ █████╗ ████████╗███████╗██████╗     ██████╗ ██╗   ██╗    
//██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔══██╗╚══██╔══╝██╔════╝██╔══██╗    ██╔══██╗╚██╗ ██╔╝                       
//██║     ██████╔╝█████╗  ███████║   ██║   █████╗  ██║  ██║    ██████╔╝ ╚████╔╝                        
//██║     ██╔══██╗██╔══╝  ██╔══██║   ██║   ██╔══╝  ██║  ██║    ██╔══██╗  ╚██╔╝                         
//╚██████╗██║  ██║███████╗██║  ██║   ██║   ███████╗██████╔╝    ██████╔╝   ██║                          
// ╚═════╝╚═╝  ╚═╝╚══════╝╚═╝  ╚═╝   ╚═╝   ╚══════╝╚═════╝     ╚═════╝    ╚═╝                          
                                                                                                     
//███████╗ ██████╗ ██╗     ██╗   ██╗████████╗██╗ ██████╗ ███╗   ██╗███████╗ ██╗ █████╗ ███████╗ █████╗ 
//██╔════╝██╔═══██╗██║     ██║   ██║╚══██╔══╝██║██╔═══██╗████╗  ██║██╔════╝███║██╔══██╗╚════██║██╔══██╗
//███████╗██║   ██║██║     ██║   ██║   ██║   ██║██║   ██║██╔██╗ ██║███████╗╚██║╚██████║    ██╔╝╚█████╔╝
//╚════██║██║   ██║██║     ██║   ██║   ██║   ██║██║   ██║██║╚██╗██║╚════██║ ██║ ╚═══██║   ██╔╝ ██╔══██╗
//███████║╚██████╔╝███████╗╚██████╔╝   ██║   ██║╚██████╔╝██║ ╚████║███████║ ██║ █████╔╝   ██║  ╚█████╔╝
//╚══════╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ╚═════╝    ╚═╝   ╚═╝ ╚═════╝ ╚═╝  ╚═══╝╚══════╝ ╚═╝ ╚════╝    ╚═╝   ╚════╝ 
                                                                                                     

strategy(shorttitle='DPS',title='Dynamic Price Swing', overlay=true, scale=scale.left, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, calc_on_every_tick=true)


// -----------------  Strategy Inputs -------------------------------------------------------------
//Backtest dates with auto finish date of today
start = input(defval = timestamp("22 June 2021 00:00 -0500"), title = "Start Time")
finish = input(defval = timestamp("31 December 2021 00:00 -0600"), title = "End Time")
window()  => true       // create function "within window of time"

// Strategy Selection - Long, Short, or Both
stratinfo = input(true, "Long/Short for Mixed Market, Long for Bull, Short for Bear")
strat = input(title="Trade Types", defval="Long/Short", options=["Long Only", "Long/Short", "Short Only"])
strat_val = strat == "Long Only" ? 1 : strat == "Long/Short" ? 0 : -1

// Risk Management Inputs
sl= input(10.0, "Stop Loss %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
stoploss = sl/100
tp = input(20.0, "Target Profit %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
TargetProfit = tp/100
ld = input(2, "Stop Trading After This Many Losing Days", type=input.integer, minval=0, maxval=100, step=1)
// strategy.risk.max_cons_loss_days(count=ld)
ml = input(10, "Maximum % of Equity Lost to Halt Trading", type=input.integer, minval=1, maxval=100, step=1)
// strategy.risk.max_drawdown(value=ml, type=strategy.percent_of_equity)

// Price Movement Inputs
PriceInfo = input(true, "Number of bars to look back on to calculate price swings.")
lkbk = input(5,"Max Lookback Period")
high_source = input(high,"High Source")
low_source= input(low,"Low Source")

// Trend Inputs
TrendInfo = input(true, "Trend uses Fast and Slow EMA to prevent going the wrong direction")
length = input(14, "RSI Length", minval=1)
fastLength = input(12, minval=1, title="EMA Fast Length")
slowLength = input(26, minval=1, title="EMA Slow Length")

// Trigger Selection
usePrice = input(true, "Use Average Price Channel Only")
useMA = input(false, "Use Price Moving Average Only")
useFib = input(false, "Use Price Fibonacci Average Only")


// Trend Direction Calculation
rsi_ema = ema(rsi(close, length), length)
emaA = ema(rsi_ema, fastLength)                                     
emaFast = 2 * emaA - ema(emaA, fastLength)
emaB = ema(rsi_ema, slowLength)                                     
emaSlow = 2 * emaB - ema(emaB, slowLength) 


bullishRule =emaFast > emaSlow and rsi_ema >=rsi_ema[1]
bearishRule =emaFast < emaSlow and rsi_ema <= rsi_ema[1]


// Price Channel

lasthigh = highest(high_source, lkbk)
lastlow = lowest(low_source, lkbk)


// Fibonacci and Moving Average
MA1 = sma(close,5),HA1 = sma(high,5),LA1 = sma(low,5),
MA2 = sma(close,8),HA2 = sma(high,8),LA2 = sma(low,8),
MA3 = sma(close,13),HA3 = sma(high,13),LA3 = sma(low,13),
MA4 = sma(close,21),HA4 = sma(high,21),LA4 = sma(low,21),
MA5 = sma(close,34),HA5 = sma(high,34),LA5 = sma(low,34),
MA6 = sma(close,55),HA6 = sma(high,55),LA6 = sma(low,55),
MA7 = sma(close,89),HA7 = sma(high,89),LA7 = sma(low,89),

CMA = (MA1+MA2+MA3+MA4+MA5+MA6+MA7)/7,
HMA = (HA1+HA2+HA3+HA4+HA5+HA6+HA7)/7,
HMA2 = CMA + (atr(lkbk)*1.618)

LMA = (LA1+LA2+LA3+LA4+LA5+LA6+LA7)/7,
LMA2 = CMA - (atr(lkbk)*1.618)


plot(CMA, title="CMA", color=color.new(#00ffaa, 70), linewidth=2)
plot(HMA, title="HMA", color=color.maroon, linewidth=2)
plot(HMA2, title="HMA Fib", color=color.red, linewidth=3)
plot(LMA, title="LMA", color=color.green, linewidth=2)
plot(LMA2, title="LMA Fib", color=color.teal, linewidth=3)

    

// -------------------------------- Entry and Exit Logic ------------------------------------

// Entry Logic

Channel_Sell = close >= lasthigh[1] and bearishRule and window()
Channel_Buy =  close <= lastlow[1] and bullishRule and window()

MA_Sell = high>HMA and window()
MA_Buy = low<LMA and window()

Fib_Sell = high>HMA2 and window()
Fib_Buy = low<LMA2 and window()

qty = strategy.equity/close


// Strategy Entry and Exit with built in Risk Management
if(strategy.opentrades==0 and strat_val>-1)
    GoLong = usePrice ? Channel_Buy : useMA ? MA_Buy : useFib ? Fib_Buy : false
    if (GoLong)
        strategy.entry("LONG", strategy.long, qty)

if(strategy.opentrades==0 and strat_val<1)
    GoShort = usePrice ? Channel_Sell : useMA ? MA_Sell : useFib ? Fib_Sell : false
    if (GoShort) 
        strategy.entry("SHORT", strategy.short, qty)


longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss)
longTakePrice  = strategy.position_avg_price * (1 + TargetProfit)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + stoploss)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - TargetProfit)

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="Exit Long", from_entry = "LONG", stop = longStopPrice, limit = longTakePrice)
    
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="Exit Short", from_entry = "SHORT", stop = shortStopPrice, limit = shortTakePrice)

CloseShort= usePrice ? Channel_Buy : useMA ? MA_Buy : useFib ? Fib_Buy : false
CloseLong = usePrice ? Channel_Sell : useMA ? MA_Sell : useFib ? Fib_Sell : false

if(CloseLong and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("LONG")
        

if(CloseShort and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("SHORT")

Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi