Strategi kombinasi rata-rata pergerakan pembalikan tren ganda
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi kombinasi moving average reversal trend ganda. Strategi ini menggabungkan strategi 123 reversal dan strategi Bill Williams Average, menggunakan kombinasi sinyal dari kedua strategi untuk mendapatkan sinyal perdagangan yang lebih akurat.
Prinsip Strategi
Strategi ini terdiri dari dua bagian:
123 Strategi pembalikan: Jika harga penutupan dua hari berturut-turut lebih tinggi dari harga penutupan hari sebelumnya, dan garis K lambat di bawah 50 pada hari ke-9; Jika harga penutupan dua hari berturut-turut lebih rendah dari harga penutupan hari sebelumnya, dan garis K cepat di atas 50 pada hari ke-9;
Strategi rata-rata Bill Williams: menghitung rata-rata pergerakan harga rata-rata pada hari ke-13, ke-8 dan ke-5, melakukan over saat melewati rata-rata bergerak jangka panjang di atas rata-rata bergerak jangka pendek; melakukan minus saat melewati rata-rata bergerak jangka panjang di bawah rata-rata bergerak jangka pendek.
Akhirnya, jika arah sinyal dari kedua strategi sesuai maka akan menghasilkan sinyal perdagangan yang sebenarnya, dan jika tidak sesuai maka tidak ada perdagangan.
Analisis Keunggulan
Strategi ini menggabungkan penilaian tren ganda untuk mengurangi sinyal palsu dan meningkatkan akurasi sinyal. Selain itu, penambahan rata-rata bergerak juga dapat menyaring sebagian dari kebisingan.
Analisis risiko
Strategi ini memiliki risiko sebagai berikut:
- Sinyal penyaringan ganda dapat menyebabkan kehilangan peluang perdagangan yang lebih baik
- Portfolio Moving Average yang tidak tepat dapat salah menilai tren pasar
- Strategi pembalikan itu sendiri memiliki risiko kerugian.
Risiko dapat dikurangi dengan menyesuaikan parameter moving average atau mengoptimalkan logika entry-exit.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
- Uji kombinasi rata-rata bergerak dari parameter yang berbeda untuk menemukan parameter terbaik
- Meningkatkan strategi stop loss untuk menghindari kerugian besar
- Indikator lalu lintas gabungan untuk mengidentifikasi kualitas sinyal
- Parameter yang dioptimalkan secara otomatis menggunakan metode pembelajaran mesin
Meringkaskan
Strategi ini mengintegrasikan penilaian tren ganda dengan indikator rata-rata bergerak, dapat secara efektif menyaring sinyal noise, meningkatkan akurasi keputusan perdagangan. Namun, ada juga risiko tertentu, perlu terus-menerus menguji dan mengoptimalkan masuk dan keluar logika, agar dapat stabil keuntungan di lapangan.
/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 18/06/2019
// This is combo strategies for get
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator calculates 3 Moving Averages for default values of
// 13, 8 and 5 days, with displacement 8, 5 and 3 days: Median Price (High+Low/2).
// The most popular method of interpreting a moving average is to compare
// the relationship between a moving average of the security's price with
// the security's price itself (or between several moving averages).
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset,MOffset, SOffset ) =>
xLSma = sma(hl2, LLength)[LOffset]
xMSma = sma(hl2, MLength)[MOffset]
xSSma = sma(hl2, SLength)[SOffset]
pos = 0
pos := iff(close < xSSma and xSSma < xMSma and xMSma < xLSma, -1,
iff(close > xSSma and xSSma > xMSma and xMSma > xLSma, 1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Bill Williams Averages. 3Lines", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LLength = input(13, minval=1)
MLength = input(8,minval=1)
SLength = input(5,minval=1)
LOffset = input(8,minval=1)
MOffset = input(5,minval=1)
SOffset = input(3,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posBillWilliamsAverages = BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset, MOffset, SOffset)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posBillWilliamsAverages == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posBillWilliamsAverages == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )