
Strategi penembusan kaku adalah strategi penembusan yang didasarkan pada indikator kekakuan harga. Strategi ini menilai kekakuan harga dengan menghitung berapa kali harga close-out menembus tren dalam periode tertentu. Ketika indikator kekakuan melebihi set threshold, menilai bahwa pasar akan pecah, melakukan operasi beli; Ketika indikator kekakuan di bawah threshold, menilai bahwa pasar akan kembali, melakukan operasi jual.
Perhitungan rata-rata dan standar deviasi: Pertama menghitung rata-rata bergerak sederhana dari n siklus sebagai dasar atas rel, kemudian menghitung harga 0,2 kali standar deviasi sebagai penyangga bawah rel.
Hitung indikator kekakuan: hitung jumlah hari di mana harga tutup lebih tinggi dari harga naik dalam siklus m, bagi dengan nilai m dari 0-100 dan kemudian dengan n siklus EMA yang halus, dapatkan nilai kekakuan akhir, yang menunjukkan probabilitas harga menembus tren.
Bandingkan ketegangan dengan ambang batas: Ketika penetapan ambang batas yang ditetapkan di atas indikator ketegangan, menunjukkan peningkatan probabilitas penembusan, menghasilkan sinyal beli; Ketika penetapan ambang batas di bawah indikator ketegangan, menunjukkan penurunan probabilitas penembusan, menghasilkan sinyal jual.
Masuk dan keluar: Beli saat harga penutupan menembus tren tinggi, jual saat penembusan gagal mulai turun. Selain melakukan beberapa penembusan, Anda juga dapat melakukan pengulangan udara.
Menangkap waktu terobosan: relativel lebih dapat diandalkan untuk menilai apakah tren akan segera terobosan atau mundur, sehingga masuk ke dalam lapangan lebih awal.
Strategi ini menggunakan penembusan dan penarikan dari indikator rigiditas untuk menangkap peluang over dan under.
Fleksibilitas parameter: pengguna dapat menyesuaikan parameter seperti panjang garis rata-rata, siklus kekakuan, dan penurunan nilai sesuai dengan pasar, sesuai dengan siklus dan karakteristik pasar yang berbeda.
Implementasi sederhana: hanya menggunakan indikator kekakuan dan perbandingan nilai-nilai, tidak ada logika yang rumit, implementasi kode lebih sederhana.
Risiko kegagalan penembusan: Ketika kekakuan melebihi nilai terendah, tidak sepenuhnya menjamin bahwa harga akan menembus lintasan, ada beberapa risiko penembusan palsu.
Rentang risiko pengembalian: Tidak dapat memprediksi ruang lingkup dan lokasi pengembalian spesifik pada saat kosong, ada risiko kerugian yang berlebihan.
Risiko optimasi parameter: Parameter acuan tidak dapat sepenuhnya beradaptasi dengan perubahan pasar, perlu terus diuji dan dioptimalkan sesuai dengan situasi aktual.
Risiko perdagangan yang sering: Strategi ini memiliki frekuensi perdagangan yang tinggi, yang akan meningkatkan biaya transaksi dan kehilangan slippage.
Parameter Optimasi: Anda dapat menguji pengaturan parameter di pasar yang berbeda untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal. Misalnya, menambah panjang garis rata-rata untuk mengurangi frekuensi perdagangan.
Tambahkan Stop Loss: Siapkan logika Stop Loss yang masuk akal untuk mengontrol kerugian tunggal. Anda dapat mengatur Stop Loss berdasarkan atr.
Kombinasi dengan indikator lain: Indikator seperti MACD, KD, dan lain-lain dapat ditambahkan untuk menentukan titik masuk tertentu, mengurangi probabilitas penembusan palsu.
Mengoptimalkan kondisi keluar: dapat menentukan ciri-ciri dari pembalikan tren berdasarkan indikator tren, dan mengatur kondisi keluar yang lebih akurat.
Strategi penembusan kaku secara keseluruhan relatif sederhana dan praktis. Ia dapat menentukan kemungkinan waktu penembusan dan penurunan harga, dan memiliki nilai praktis tertentu. Tetapi kita juga perlu memperhatikan masalah penembusan palsu dan ruang lingkup regresi, untuk mengunci peluang perdagangan yang lebih tepat dengan mengoptimalkan parameter dan menambahkan indikator teknis lainnya.
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Copyright (c) 2020-present, JMOZ (1337.ltd)
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Stiffness Indicator script may be freely distributed under the MIT license.
strategy("Stiffness Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_value=0.075)
maLength = input(title="Moving Average Length", minval=1, defval=100)
stiffLength = input(title="Stiffness Length", minval=1, defval=60)
stiffSmooth = input(title="Stiffness Smoothing Length", minval=1, defval=3)
threshold = input(title="Threshold", minval=1, defval=90)
highlightThresholdCrossovers = input(title="Highlight Threshold Crossovers ?", type=input.bool, defval=false)
bound = sma(close, maLength) - 0.2 * stdev(close, maLength)
sumAbove = sum(close > bound ? 1 : 0, stiffLength)
stiffness = ema(sumAbove * 100 / stiffLength, stiffSmooth)
long_cond = crossover(stiffness, threshold)
long_close = stiffness > threshold and falling(stiffness, 1)
short_cond = crossunder(stiffness, threshold) or stiffness < threshold and falling(stiffness, 1)
short_close = stiffness < threshold and rising(stiffness, 1)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_cond)
strategy.close("Long", when=long_close)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_cond)
strategy.close("Short", when=short_close)
transparent = color.new(color.white, 100)
bgColor = highlightThresholdCrossovers ? stiffness > threshold ? #0ebb23 : color.red : transparent
bgcolor(bgColor, transp=90)
plot(stiffness, title="Stiffness", style=plot.style_histogram, color=#f5c75e, transp=0)
plot(threshold, title="Threshold", color=color.red, transp=0)