Strategi Mengikuti Tren Rata-rata Pergerakan Kaufman Adaptif
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menggunakan indikator Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) untuk melacak tren harga, mencapai harga murah dan harga tinggi, dan menghasilkan keuntungan.
Prinsip Strategi
Kaufman Adapted Moving Average (KAMA) adalah:
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (Close - nz(nAMA[1]))
其中:
nsmooth = (nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend)^2
nefratio = nsignal / nnoise
nsignal = |Close - Close[Length]|
nnoise = sum(|Close - Close[1]|, Length)
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
Indikator ini mencakup volatilitas pasar dan tren perubahan harga, sehingga dapat lebih cepat melacak tren harga.
- Ketika pasar berfluktuasi sedikit, nsmooth mendekati nslowend, dan garis KAMA berubah lambat, untuk menekan kebisingan pasar.
- Ketika pasar berfluktuasi dan muncul tren, nsmooth mendekati nfastend, dan garis KAMA berubah dengan cepat, mengikuti tren.
Dengan membandingkan harga dengan hubungan KAMA, Anda dapat melihat arah tren harga dan memutuskan untuk melakukan lebih banyak shorting.
Keunggulan Strategis
Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah penggunaan indikator rata-rata bergerak yang dapat beradaptasi untuk melacak perubahan tren harga, yang dapat secara efektif mengurangi dampak kebisingan, dan pelacakan yang efektif. Keuntungan spesifiknya adalah sebagai berikut:
- Indeks KAMA dapat mengurangi kebisingan pasar dan mengurangi kombinasi transaksi yang tidak perlu.
- Indikator KAMA dapat merespons dengan cepat perubahan tren harga dan melacak hasilnya dengan baik.
- Aturan pengambilan keputusan strategis sederhana dan jelas, mudah dipahami dan diterapkan.
- Trading reverse dapat dikonfigurasi untuk menyesuaikan dengan kondisi pasar yang berbeda.
Risiko Strategis
Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:
- Dalam situasi getaran, indikator KAMA mungkin menunjukkan sinyal kesalahan. Efek indikator dapat dioptimalkan dengan menyesuaikan parameter.
- Ada keterlambatan dalam pelacakan, kemungkinan terlewatkan pembalikan harga jangka pendek. Diagnosis dapat dikombinasikan dengan indikator lain jika diperlukan.
- Jika tidak mempertimbangkan biaya transaksi dan slippage, efek disk akan lebih lemah dari pengembalian.
Arah optimasi strategi
Strategi ini juga dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
- Optimalkan parameter KAMA untuk meningkatkan sensitivitas pelacakan indikator.
- Menambahkan mekanisme stop loss untuk mengendalikan kerugian maksimum dalam satu transaksi.
- Ini akan meningkatkan keakuratan pengambilan keputusan, dikombinasikan dengan sinyal penyaringan dari indikator lainnya.
- Menambahkan mekanisme re-admission untuk lebih memantau tren.
Meringkaskan
Strategi ini menggunakan Kaufman Adaptive Moving Average Indicator untuk melacak tren harga, aturan pengambilan keputusan sederhana dan jelas, operasi langsung mudah. Indikator ini menekan kebisingan dan bereaksi cepat terhadap perubahan harga, pelacakan yang efektif, adalah strategi pelacakan tren yang disarankan.
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 25/08/2017
// Everyone wants a short-term, fast trading trend that works without large
// losses. That combination does not exist. But it is possible to have fast
// trading trends in which one must get in or out of the market quickly, but
// these have the distinct disadvantage of being whipsawed by market noise
// when the market is volatile in a sideways trending market. During these
// periods, the trader is jumping in and out of positions with no profit-making
// trend in sight. In an attempt to overcome the problem of noise and still be
// able to get closer to the actual change of the trend, Kaufman developed an
// indicator that adapts to market movement. This indicator, an adaptive moving
// average (AMA), moves very slowly when markets are moving sideways but moves
// swiftly when the markets also move swiftly, change directions or break out of
// a trading range.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Kaufman Moving Average Adaptive (KAMA)", shorttitle="Kaufman Moving Average Adaptive (KAMA)", overlay = true)
Length = input(21, minval=1)
xPrice = close
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
reverse = input(false, title="Trade reverse")
nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = sum(xvnoise, Length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
pos = iff(close[1] > nAMA, 1,
iff(close[1] < nAMA, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nAMA, color=blue, title="KAMA")