Strategi persilangan rata-rata bergerak berdasarkan periode yang berbeda
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi persilangan rata-rata adalah strategi perdagangan kuantitatif yang menghasilkan sinyal perdagangan dengan menggunakan rata-rata bergerak indeks ((EMA) dari periode yang berbeda. Strategi ini menggunakan persilangan tiga EMA 5 siklus, 9 siklus, dan 21 siklus untuk menilai tren pasar dan menghasilkan sinyal beli dan jual. Strategi ini juga menggabungkan 100 siklus dan 200 siklus EMA dari periode yang lebih panjang untuk menilai tren besar.
Prinsip Strategi
Indikator utama strategi ini adalah tiga EMA periode 5, periode 9, dan periode 21. Logika perdagangan didasarkan pada:
5 siklus EMA menembus ke atas melewati 9 siklus EMA menghasilkan sinyal beli; 5 siklus EMA menembus ke bawah melewati 9 siklus EMA menghasilkan sinyal jual.
21 siklus EMA dapat digunakan untuk memverifikasi sinyal perdagangan. Yaitu, sinyal beli lebih efektif jika EMA 5 siklus dan EMA 9 siklus lebih tinggi dari EMA 21 siklus; sinyal jual lebih efektif jika keduanya lebih rendah dari EMA 21 siklus.
100 siklus dan 200 siklus EMA digunakan untuk menilai tren jangka panjang di pasar. Mereka dapat memberikan verifikasi atau peringatan pada tren besar untuk sinyal perdagangan jangka pendek.
Analisis Keunggulan
Strategi ini memiliki beberapa keuntungan:
Operasi sederhana, mudah diterapkan. Perhitungan dan penilaian EMA sangat sederhana.
Sensitivitas terhadap reaksi pasar. EMA siklus 5 dan siklus 9 sangat sensitif terhadap perubahan harga dan dapat dengan cepat menangkap tren jangka pendek.
Mudah untuk mengatur stop loss. EMA sendiri dapat digunakan sebagai mobile stop loss line.
Skalabilitas yang baik. Dapat dengan mudah diperkenalkan EMA berkala lainnya atau indikator teknis untuk memperkaya sistem.
Analisis risiko
Strategi ini juga memiliki risiko utama sebagai berikut:
Risiko sinyal palsu. EMA crossover tidak 100 persen dapat diandalkan, mungkin terjadi penembusan palsu. Harus diputuskan dengan hati-hati dalam kombinasi dengan faktor-faktor lainnya.
Risiko trend reversal. EMA yang cepat mungkin hanya mencerminkan penyesuaian jangka pendek, mengabaikan perubahan tren besar. EMA jangka menengah dan panjang harus dirujuk.
Risiko Parameter Tuning. Pengaturan parameter akan sangat bervariasi dalam berbagai varietas dan kondisi pasar, yang perlu dioptimalkan dan diuji.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dari beberapa sudut pandang:
Menerapkan indikator lain seperti KD, MACD, dan lain-lain untuk mengurangi kemungkinan sinyal palsu.
Meningkatkan stop loss, mengurangi kerugian tunggal. Atau trailing stop dengan stop loss bergerak mengunci keuntungan.
Optimalkan parameter untuk menemukan kombinasi optimal dari parameter siklus. Optimalkan juga secara dinamis menggunakan metode pembelajaran mesin.
Menggabungkan kerangka kuantitatif untuk mengotomatisasi seluruh proses transaksi.
Meringkaskan
Strategi persilangan kesetaraan ini memiliki ide yang jelas, mudah dioperasikan, dan efektif dalam menangkap tren jangka pendek. Namun, masih ada zona buta tertentu yang hanya bergantung pada keputusan persilangan EMA, yang perlu dibantu oleh faktor-faktor lain untuk membuat keputusan, mengurangi risiko. Strategi ini memiliki ruang yang besar untuk dioptimalkan, diharapkan dapat memperkaya konten strategi dengan memperkenalkan lebih banyak indikator atau alat teknis, meningkatkan stabilitas keuntungan.
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © nagversion
//@version=5
strategy("5/9/21 EMA Strategy with 200 and 100 EMA", overlay=true)
// Calculate EMAs
ema5 = ta.ema(close, 5)
ema9 = ta.ema(close, 9)
ema21 = ta.ema(close, 21)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Plot EMAs
plot(ema5, title="5 EMA", color=color.blue)
plot(ema9, title="9 EMA", color=color.yellow)
plot(ema21, title="21 EMA", color=color.red)
plot(ema100, title="100 EMA", color=color.purple)
plot(ema200, title="200 EMA", color=color.green)
// Strategy conditions
longCondition = ta.crossover(ema5, ema9) and ta.crossover(ema9, ema21)
shortCondition = ta.crossunder(ema5, ema9) and ta.crossunder(ema9, ema21)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Set strategy properties if required (like stop loss, take profit, etc.)