Strategi Perdagangan Crossover Rata-rata Bergerak
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi perdagangan lintas rata-rata bergerak adalah strategi perdagangan kuantitatif yang sederhana dan efektif. Strategi ini menggunakan indeks bergerak rata-rata ((EMA) dan sinyal lintas rata-rata untuk mengidentifikasi pergerakan harga, menentukan kapan harus membeli dan menjual. Ini lebih sederhana, mudah digunakan, dan mudah dipahami dan diterapkan dibandingkan dengan strategi lain yang lebih kompleks.
Prinsip Strategi
Kunci dari strategi ini adalah dengan menggunakan dua parameter EMA yang berbeda. EMA1 ditetapkan untuk 25 hari, EMA2 ditetapkan untuk 100 hari. Ketika EMA jangka pendek dari bawah melewati EMA jangka panjang, itu adalah sinyal beli; Ketika EMA jangka pendek dari atas melewati EMA jangka panjang, itu adalah sinyal jual.
Untuk memfilter sinyal kesalahan, strategi ini juga menetapkan beberapa kondisi tambahan. Seperti persyaratan untuk pilar Sun adalah negatif, persyaratan untuk crossover terjadi ketika RSI lebih besar dari 50, dll. Ini dapat menghindari kesalahan perdagangan karena kebisingan jangka pendek.
Analisis Keunggulan
Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah sederhana, mudah dipahami dan digunakan. Ini lebih ramah bagi pedagang daripada banyak strategi yang berparameter dan kompleks secara logis.
Kedua, strategi ini menangkap perubahan tren harga dalam jangka pendek dan jangka panjang, dan menggunakan forks berlian yang sejajar dan forks mati yang identifikasi indikator teknis klasik untuk membalikkan harga, sehingga menilai kapan membeli dan menjual. Metode ini bekerja, dan dapat dihindari secara kebetulan, menghindari perdagangan buta ketika tidak ada sinyal yang jelas.
Akhirnya, strategi ini juga mengatur kondisi penyaringan yang tepat. Ini dapat mengurangi probabilitas perdagangan yang salah dan menghindari ditipu oleh kebisingan pasar. Ini memungkinkan strategi untuk mencapai kinerja yang stabil di pasar yang berubah-ubah yang kompleks.
Analisis risiko
Risiko terbesar dari strategi ini adalah bahwa mungkin ada penyimpangan antara tren jangka pendek dan jangka panjang. Harga berfluktuasi tajam dalam jangka pendek, memicu sinyal persilangan rata-rata, tetapi tren jangka panjang tidak berbalik. Ini dapat menyebabkan kerugian perdagangan yang salah.
Pengaturan parameter EMA juga mempengaruhi kinerja strategi. Jika pengaturan siklus EMA tidak tepat, EMA jangka pendek dan jangka panjang akan kehilangan representasi, tidak dapat secara efektif mengidentifikasi tren dan pembalikan tren. Ini juga meningkatkan risiko sinyal dan perdagangan yang salah.
Terakhir, kondisi penyaringan tambahan mungkin terlalu ketat dan melewatkan peluang perdagangan yang efektif. Hal ini dapat menyebabkan penurunan profitabilitas strategi.
Saran untuk Optimasi
Strategi ini dapat dipertimbangkan untuk dioptimalkan dalam kombinasi dengan indikator lain, seperti KDJ, MACD, dan lain-lain, menggunakan lebih banyak faktor untuk menentukan kapan harus membeli atau menjual, untuk mengurangi sinyal yang salah.
Selain itu, Anda dapat menguji parameter yang berbeda untuk menemukan kombinasi siklus EMA yang optimal. Anda juga dapat menyesuaikan parameter kondisi penyaringan untuk mempertimbangkan frekuensi perdagangan dan stabilitas.
Perubahan posisi secara dinamis juga merupakan arah penting untuk meningkatkan strategi. Misalnya, ketika dua EMA lebih jauh, posisi meningkat; ketika dua EMA lebih dekat, posisi berkurang. Dengan demikian, risiko dapat disesuaikan secara fleksibel sesuai dengan tren pasar.
Meringkaskan
Strategi crossover bergerak adalah strategi perdagangan kuantitatif yang sederhana dan praktis. Ini menggunakan sinyal jual beli silang EMA, mengikuti perubahan tren harga jangka pendek dan jangka panjang, untuk menilai waktu perdagangan. Strategi ini mudah dipahami dan diterapkan, meminimalkan kompleksitas, dan merupakan pilihan yang baik untuk pemula yang memulai perdagangan kuantitatif.
/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('EMA Crossover Signal', shorttitle='EMA Crossover Signal', overlay=true)
// Define input for position size as a percentage of equity
position_size_pct = input(1, title='Position Size (%)') / 100
//Input EMA
len1 = input.int(25, minval=1, title='EMA 1')
src1 = input(close, title='Source')
ema1 = ta.ema(src1, len1)
len2 = input.int(100, minval=1, title='EMA 2')
src2 = input(close, title='Source')
ema2 = ta.ema(src2, len2)
//End of format
//Format RSI
lenrsi = input(14, title='RSI length')
outrsi = ta.rsi(close,lenrsi)
bodybar1 = math.abs(close - open)
bodybar2 = math.abs(close[1] - open[1])
// Plot the EMAs
plot(ema1, color=color.new(color.blue, 0), title='EMA 1')
plot(ema2, color=color.new(color.red, 0), title='EMA 2')
// EMA Crossover conditions
emaCrossoverUp = ta.crossover(ema1, ema2)
emaCrossoverDown = ta.crossunder(ema1, ema2)
var entrybar = close // Initialize entrybar with the current close
// Calculate crossovers outside of the if statements
emaCrossoverUpOccured = ta.crossover(close, ema1) and ema1 > ema2 and bodybar1 > bodybar2 and close > entrybar
emaCrossoverDownOccured = ta.crossunder(close, ema1) and ema1 < ema2 and bodybar1 > bodybar2 and close < entrybar
plotshape(series=emaCrossoverUpOccured, location=location.abovebar, color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, title='New Buy Order', size=size.tiny)
plotshape(series=emaCrossoverDownOccured, location=location.belowbar, color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, title='New Sell Order', size=size.tiny)
if emaCrossoverUpOccured
strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if emaCrossoverDownOccured
strategy.entry("Enter Short", strategy.short)