1. Persegi
  2. Strategi SMA dan PSAR untuk perdagangan spot

Strategi SMA dan PSAR untuk perdagangan spot

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-12-18 10:31:31
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini disebut SMA dan PSAR Spot Trading Strategy. Ini menggabungkan keuntungan dari Simple Moving Average (SMA) dan Parabolic SAR (PSAR) untuk menentukan arah tren pasar dan menghasilkan sinyal perdagangan. Ketika SMA menunjukkan tren naik dan PSAR berada di bawah harga, itu dianggap sebagai waktu beli. Ketika SMA menunjukkan tren menurun dan PSAR berada di atas harga, itu dianggap sebagai waktu jual.

Logika Strategi

Strategi ini menggunakan SMA 100 periode untuk menentukan arah tren secara keseluruhan. Ketika harga dekat menembus SMA 100 ke atas, itu didefinisikan sebagai tren naik. Ketika harga dekat menembus SMA 100 ke bawah, itu didefinisikan sebagai tren menurun.

Pada saat yang sama, indikator PSAR dihitung untuk menentukan titik masuk rinci. Nilai awal PSAR ditetapkan pada 0,02, nilai peningkatan adalah 0,01, dan nilai maksimum adalah 0,2. Ketika dalam tren naik, jika PSAR berada di bawah harga penutupan, sinyal beli dihasilkan. Sementara dalam tren menurun, jika PSAR berada di atas harga penutupan, sinyal jual dihasilkan.

Singkatnya, ketika dinilai sebagai tren naik, jika PSAR lebih rendah dari harga penutupan, sinyal beli dihasilkan.

Untuk mengurangi risiko perdagangan, strategi juga menetapkan waktu keluar untuk menutup posisi setelah 5 menit.

Analisis Keuntungan

Strategi ini menggabungkan indikator SMA dan PSAR untuk menentukan tren dan titik masuk, yang dapat secara efektif memanfaatkan keuntungan dari kedua indikator untuk meningkatkan akurasi keputusan. SMA dapat digunakan untuk menentukan tren utama, sementara PSAR lebih sensitif terhadap titik masuk yang terperinci. Menggunakan keduanya saling melengkapi dan membuat strategi lebih kuat.

Selain itu, pengaturan waktu keluar membantu mengendalikan risiko perdagangan individu dan menghindari kerugian yang berlebihan. Secara keseluruhan, strategi ini stabil dan dapat diandalkan, cocok untuk sebagian besar lingkungan pasar.

Analisis Risiko

  • SMA dan PSAR dapat menghasilkan sinyal yang salah, yang menyebabkan kerugian perdagangan yang tidak perlu.

  • Pengaturan waktu keluar pendek, mungkin tidak sepenuhnya menangkap gerakan tren.

  • Pengaturan parameter (seperti periode SMA, parameter PSAR, dll.) mungkin tidak sesuai dengan beberapa produk tertentu, yang membutuhkan optimasi.

  • Lingkungan pasar berubah dalam perdagangan langsung, kinerja strategi mungkin tidak sebaik backtest.

Arahan Optimasi

  • Uji parameter periode SMA yang berbeda untuk menemukan nilai yang lebih cocok untuk produk tertentu.

  • Uji dan optimalkan parameter PSAR untuk membuatnya menilai entri rinci dengan lebih akurat.

  • Perpanjang waktu keluar parameter, dengan tepat meningkatkan waktu memegang pada premis mengambil keuntungan yang cukup.

  • Tambahkan strategi stop loss untuk lebih mengontrol kerugian maksimum per perdagangan.

Kesimpulan

Strategi ini secara komprehensif menggunakan indikator seperti SMA dan PSAR untuk menentukan tren pasar dan titik masuk, yang stabil dan dapat diandalkan, cocok untuk sebagian besar lingkungan pasar. Sementara itu, pengaturan waktu keluar membantu mengendalikan risiko. Strategi ini dapat ditingkatkan lebih lanjut melalui optimasi parameter, strategi stop loss dll untuk mendapatkan kinerja langsung yang lebih baik.

/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="SMA and Parabolic SAR Strategy with Time-Based Exit", shorttitle="SMA+PSAR", overlay=true)

// Define the parameters for the Parabolic SAR
psarStart = 0.02
psarIncrement = 0.01
psarMax = 0.2

// Calculate the 100-period SMA
sma100 = sma(close, 1000)

// Calculate the Parabolic SAR
sar = sar(psarStart, psarIncrement, psarMax)

// Determine the trend direction
isUpTrend = close < sma100

// Buy condition: Up trend and SAR below price
buyCondition = isUpTrend and sar < close

// Sell condition: Down trend and SAR above price
sellCondition = not isUpTrend and sar > close

// Plot the SMA and Parabolic SAR
plot(sma100, color=color.blue, title="100-period SMA")
plot(sar, color=color.red, title="Parabolic SAR")

// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// Strategy entry
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)

// Time-based exit after 5 minutes
strategy.exit("Close Buy", from_entry = "Buy", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5))

strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)

// Time-based exit after 5 minutes
strategy.exit("Close Sell", from_entry = "Sell", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5))
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi