Strategi Terobosan Harga Perdagangan Kuantitatif
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi perdagangan kuantitatif garis pendek yang didasarkan pada rata-rata bergerak sederhana (SMA), rata-rata bergerak indeks (EMA), saluran Keltner, indikator MACD, indikator acak (Stochastic). Ini didasarkan pada apakah harga akan menembus SMA dan EMA.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan SMA 25 periode, EMA 200 periode untuk membangun indikator rata-rata bergerak ganda. Sinyal beli dihasilkan ketika harga dari bawah ke atas melanggar rata-rata bergerak ganda; Sinyal jual dihasilkan ketika harga dari atas ke bawah melanggar rata-rata bergerak ganda.
Pada saat yang sama, strategi ini menggunakan 10 siklus untuk membangun saluran Keltner, dengan harga untuk menembus saluran atas dan bawah sebagai sinyal tambahan. Indikator MACD menghasilkan sinyal jual beli melalui garis cepat, garis lambat, dan pola pilar MACD. Indikator stokastik melalui garis% K dan% D juga merupakan sinyal kosong.
Secara khusus, ketika harga closeout lebih tinggi dari SMA dan EMA, dan berada di dalam saluran Keltner, grafik pilar MACD adalah negatif, dan Stochastic% K lebih rendah dari 50, menghasilkan sinyal beli, melakukan over; ketika harga closeout lebih rendah dari SMA dan EMA, dan berada di dalam saluran Keltner, grafik pilar MACD adalah positif, dan Stochastic% K lebih tinggi dari 50, menghasilkan sinyal jual, melakukan short.
Keunggulan Strategis
- Penggunaan rata-rata bergerak ganda yang dikombinasikan dengan indikator channel dapat secara efektif memfilter pasar dari terobosan palsu.
- Integrasi berbagai indikator teknis sinyal, dapat meningkatkan keandalan sinyal.
- Aturan sinyal multirumah jelas, dan efisiensi pelaksanaan terprogram tinggi.
- Strategi kuantitatif yang berlaku untuk transaksi frekuensi pendek.
Risiko dan Optimalisasi Strategi
- Sebagai strategi perdagangan jangka pendek, ada risiko frekuensi perdagangan tertentu yang terlalu tinggi.
- Tidak ada mekanisme stop loss, ada risiko kerugian besar.
- Anda dapat mempertimbangkan untuk menambahkan indikator volatilitas untuk mengoptimalkan kondisi posisi dan stop loss.
- Dapat menguji keunggulan dan kelemahan dari berbagai parameter siklus, mencari kombinasi parameter terbaik.
Meringkaskan
Strategi ini mengintegrasikan empat indikator teknis yang umum digunakan, yaitu Moving Average, Channel Indicator, MACD Indicator, dan Stochastic Indicator. Strategi ini merupakan strategi perdagangan kuantitatif garis pendek yang khas. Strategi ini menggunakan penilaian multi-indikator untuk meningkatkan akurasi sinyal dibandingkan dengan indikator tunggal.
/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 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/
// © exlux99
//@version=5
strategy(title="Scalping Trading System Crypto and Stocks", overlay=true)
src = input(low, title="Source")
//sma and ema
len = input.int(25, minval=1, title="Length SMA" , group="Moving Averages")
len2 = input.int(200, minval=1, title="Length EMA", group="Moving Averages")
out = ta.sma(src, len)
out2 = ta.ema(src, len2)
//keltner
lengthk = input.int(10, minval=1, title="Length Keltner Channel",group="Keltner")
mult = input(2.0, "Multiplier",group="Keltner")
BandsStyle = input.string("Average True Range", options = ["Average True Range", "True Range", "Range"], title="Bands Style",group="Keltner")
atrlength = input(14, "ATR Length",group="Keltner")
ma = ta.sma(src, lengthk)
rangema = BandsStyle == "True Range" ? ta.tr(true) : BandsStyle == "Average True Range" ? ta.atr(atrlength) : ta.rma(high - low, lengthk)
upper = ma + rangema * mult
lower = ma - rangema * mult
//stoch
periodK = input.int(10, title="%K Length", minval=1,group="Stochastic")
smoothK = input.int(1, title="%K Smoothing", minval=1,group="Stochastic")
periodD = input.int(1, title="%D Smoothing", minval=1,group="Stochastic")
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = ta.sma(k, periodD)
//macd 1
fast_length = input(title="Fast Length MACD", defval=4,group="MACD Fast")
slow_length = input(title="Slow Length MACD", defval=34,group="MACD Fast")
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing MACD", minval = 1, maxval = 50, defval = 5,group="MACD Fast")
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type MACD", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"],group="MACD Fast")
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type MACD", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"],group="MACD Fast")
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
long= close > out and close < upper and close > lower and hist < 0 and k < 50 and close > out2
short= close < out and close < upper and close > lower and hist > 0 and k > 50 and close < out2
strategy.entry("long",strategy.long,when= long)
strategy.entry("short",strategy.short,when=short)