Strategi Perdagangan Osilasi Rata-rata Bergerak Ganda
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi perdagangan bergoyang dua rata-rata dengan menggunakan kombinasi rata-rata bergerak indeks 2⁄20 dan indikator bergoyang pita harga yang beradaptasi, membentuk sinyal perdagangan, dan menghasilkan keuntungan dalam situasi bergoyang. Strategi ini terutama berlaku untuk pasar dengan karakteristik bergoyang yang jelas seperti indeks saham, valuta asing, komoditas, dan mata uang digital.
Prinsip Strategi
Strategi perdagangan bergoyang-goyang linear ganda terdiri dari dua bagian:
2⁄20 Indeks Moving Average. Indikator ini menghasilkan sinyal beli ketika harga naik melampaui garis 20 hari dan turun tidak melampaui garis 2 hari; menghasilkan sinyal jual ketika harga turun melampaui garis 2 hari dan naik tidak melampaui garis 20 hari.
Indikator ini membangun pita harga berdasarkan kisaran fluktuasi harga, menilai titik pivot pasar melalui harga yang melintasi pita harga ke atas dan ke bawah, menghasilkan sinyal beli dan jual.
Strategi perdagangan osilasi dua rata-rata menghasilkan sinyal perdagangan yang sebenarnya dan memungkinkan strategi perdagangan. Ini dapat secara efektif menyaring beberapa sinyal yang tidak efektif dan meningkatkan kualitas sinyal.
Analisis Keunggulan
Strategi perdagangan bergoyang rata ganda yang menggabungkan keuntungan dari indikator rata rata dan indikator volatilitas, memiliki karakteristik sebagai berikut:
Sinyal perdagangan yang dapat diandalkan. Verifikasi indikator ganda meningkatkan kualitas sinyal, memfilter sinyal yang tidak efektif.
Adaptasi terhadap situasi yang bergolak. Kombinasi menggunakan garis rata-rata dan indikator pita harga, dapat menentukan dengan akurat titik balik dalam situasi yang bergolak.
Frekuensi operasi sedang. Strategi moving average dengan indeks ganda dapat mengurangi kemungkinan transaksi yang tidak valid.
Mudah untuk menerapkan perdagangan otomatis. Aturan sinyal jelas, parameter yang ditetapkan sederhana, mudah untuk memprogram untuk mencapai perdagangan otomatis.
Analisis risiko
Strategi perdagangan bergoyang-goyang dua kali rata-rata juga memiliki risiko sebagai berikut:
Tanda keterlambatan mungkin lebih besar. Kombinasi indikator ganda memfilter sinyal dan mungkin melewatkan kesempatan untuk membalikkan harga dengan cepat.
Strategi bergantung pada situasi yang bergolak. Jika kondisi yang bergolak, sinyal perdagangan dan ruang untuk keuntungan akan berkurang.
Efek optimasi parameter sangat signifikan. Pengaturan parameter indikator akan memiliki dampak yang lebih besar pada hasil transaksi, dan perlu dilakukan pengoptimalan sistem untuk menentukan parameter optimal.
Untuk risiko di atas, Anda dapat menggunakan metode penyesuaian parameter dinamis untuk menanggapi perubahan lingkungan pasar, sambil mengatur strategi stop loss untuk mengendalikan risiko kerugian.
Arah optimasi
Strategi perdagangan bergoyang dua rata-rata dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Uji lebih banyak kombinasi parameter garis rata-rata dan pita harga. Uji secara sistematis garis rata-rata dan parameter pita harga dengan panjang yang berbeda untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal.
Menambahkan sinyal penyaring indikator volume transaksi. Menyaring sinyal harga rata-rata dengan sinyal volume transaksi yang tidak normal, dapat meningkatkan kualitas sinyal.
Setting dynamic stop loss mechanism. Ketika volatilitas pasar melemah, stop loss harus diperketat dengan tepat untuk mengurangi kerugian tunggal.
Menggunakan model pembelajaran mendalam seperti LSTM untuk memvalidasi sinyal perdagangan, membuat strategi lebih cerdas.
Meringkaskan
Strategi perdagangan osilasi linier ganda menghasilkan sinyal perdagangan osilasi berkualitas tinggi melalui kombinasi rata-rata bergerak indeks 2 / 20 dan indikator osilasi pita harga yang beradaptasi, yang dapat beradaptasi dengan pasar yang lebih berfluktuasi seperti indeks saham, valuta asing, komoditas, dan sering melakukan arbitrage perdagangan dalam zona osilasi. Strategi ini memiliki kualitas sinyal yang tinggi, mudah untuk diimplementasikan secara otomatis, dan lain-lain.
/*backtest
start: 2023-11-03 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 02/03/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
// The adaptive price zone (APZ) is a volatility-based technical indicator that helps investors
// identify possible market turning points, which can be especially useful in a sideways-moving
// market. It was created by technical analyst Lee Leibfarth in the article “Identify the
// Turning Point: Trading With An Adaptive Price Zone,” which appeared in the September 2006 issue
// of the journal Technical Analysis of Stocks and Commodities.
// This indicator attempts to signal significant price movements by using a set of bands based on
// short-term, double-smoothed exponential moving averages that lag only slightly behind price changes.
// It can help short-term investors and day traders profit in volatile markets by signaling price
// reversal points, which can indicate potentially lucrative times to buy or sell. The APZ can be
// implemented as part of an automated trading system and can be applied to the charts of all tradeable assets.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
pos = 0.0
xPrice = close
xXA = ta.ema(xPrice, Length)
nHH = math.max(high, high[1])
nLL = math.min(low, low[1])
nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
pos
APZ(nPeriods,nBandPct) =>
pos = 0.0
xHL = high - low
nP = math.ceil(math.sqrt(nPeriods))
xVal1 = ta.ema(ta.ema(close,nP), nP)
xVal2 = ta.ema(ta.ema(xHL,nP), nP)
UpBand = nBandPct * xVal2 + xVal1
DnBand = xVal1 - nBandPct * xVal2
pos := low < DnBand ? 1 : high > UpBand ? -1 : pos[1]
pos
strategy(title='Combo 2/20 EMA & Adaptive Price Zone', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ Adaptive Price Zone ═════●'
nPeriods = input(20)
nBandPct = input(2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosAPZ = APZ(nPeriods,nBandPct)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosAPZ == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosAPZ == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
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 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)