Menggunakan Strategi Pembalikan Rata-rata Pergerakan Ganda
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi perdagangan garis pendek yang menggunakan dua garis rata untuk menilai pembalikan pasar. Ini menilai hubungan penutupan tiga garis K terdepan untuk mengetahui apakah saat ini sedang dalam tren naik atau tren turun.
Prinsip Strategi
Strategi ini terutama menilai indikator sebagai hubungan harga penutupan tiga garis K pertama. Jika tiga garis K pertama adalah negatif, maka penilaian saat ini berada dalam tren turun; Jika tiga garis K pertama adalah positif, maka penilaian saat ini berada dalam tren naik.
Logika penilaian spesifik untuk melakukan over adalah: Jika tiga garis K terdahulu adalah garis negatif, dan garis K terakhir adalah garis negatif besar, maka lakukan over. Logika penilaian posisi datar adalah posisi datar saat harga mencapai titik tertinggi dari garis K sebelumnya.
Logika penghakiman spesifik untuk melakukan blanko adalah: jika tiga garis K terdahulu adalah garis matahari, dan garis K terakhir adalah garis matahari besar, dan harga lebih rendah dari rata-rata bergerak sederhana. Logika penghakiman posisi datar adalah posisi datar ketika harga jatuh ke titik terendah dari garis K sebelumnya.
Panjang rata-rata bergerak dan ukuran amplitudo dari garis besar dan garis tengah ditentukan oleh input pengguna.
Keunggulan Strategis
Menggunakan bentuk garis K untuk menentukan titik balik pasar, menghindari saling mengejar dalam tren, mengurangi kerugian.
Dengan menggunakan filter moving average, Anda dapat menghindar dari kebocoran di baris di atas target.
Strategi logisnya sederhana dan jelas, mudah dipahami dan dimodifikasi.
Parameter yang dapat disesuaikan untuk varietas dan periode waktu yang berbeda.
Dalam kondisi tertentu, ini akan membantu untuk menangkap peluang penyesuaian jangka pendek tepat waktu.
Risiko Strategis
Pasar mungkin akan mengalami pembalikan palsu dari tiga garis besar yang berturut-turut atau garis besar yang berturut-turut, di mana masuk akan dikurung. Kondisi pembalikan yang lebih ketat dapat diatur untuk mengurangi risiko ini.
Kegagalan untuk berbalik dapat menyebabkan penurunan. Anda dapat mengatur stop loss untuk mengendalikan risiko.
Pengaturan parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan terlalu sering masuk atau kehilangan peluang. Perlu berulang kali menguji parameter optimasi.
Pada saat mainframe bergoyang, mudah untuk dipukul.
Optimasi Strategi
Dengan menggunakan indikator yang lebih kompleks yang digabungkan dengan penghakiman bentuk K, seperti BOLL, MACD, dan lain-lain, dapat meningkatkan akurasi penghakiman.
Meningkatkan volume atau volatilitas indikator dengan kombinasi bentuk K-line, menghindari volume kosong.
Tambahkan Stop Loss Logic. Atur Stop Loss atau Tracking Stop Loss.
Optimalkan parameter untuk menemukan kombinasi optimal.
Untuk menguji lebih banyak varietas dan siklus data, mencari lingkungan yang optimal.
Meringkaskan
Strategi ini secara keseluruhan adalah strategi garis pendek yang lebih umum untuk menangkap pembalikan pasar jangka pendek menggunakan indikator sederhana. Kelebihannya adalah mudah dipahami, logika jelas, dan dengan beberapa pengoptimalan dapat mencapai efek yang baik. Namun ada juga beberapa risiko strategi pembalikan khas, yang perlu dikendalikan dengan cara seperti pengaturan stop loss, penilaian kondisi pembalikan yang ketat.
/*backtest
start: 2023-12-07 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 5m
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/
// © stormis
// Based on strategy by hackertrader (original idea by QuantpT)
//@version=5
strategy(title="Mean reversion", shorttitle="MeanRev", precision=16 , overlay=true)
moveLimit = input(70)
maLength = input(200)
ma = ta.sma(close, maLength)
downBar = open > close
isThreeDown = downBar and downBar[1] and downBar[2]
isThreeUp = not downBar and not downBar[1] and not downBar[2]
isBigMoveDown = ((open - close) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0
isBigMoveUp = ((close - open) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0
isLongBuy = isThreeDown and isBigMoveDown
isLongExit = close > high[1]
isShortBuy = isThreeUp and isBigMoveUp
isShortExit = close < low[1]
strategy.entry("Entry Long", strategy.long, when=isLongBuy)
strategy.close("Entry Long", when=isLongExit)
strategy.entry("Entry Short", strategy.short, when=close < ma and isShortBuy)
strategy.close("Entry Short", when=isShortExit)
plot(ma, color=color.gray)