Strategi Perdagangan Jangka Pendek Golden Cross dan Death Cross


Tanggal Pembuatan: 2024-01-12 11:22:33 Akhirnya memodifikasi: 2024-01-12 11:22:33
menyalin: 0 Jumlah klik: 2189
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi Perdagangan Jangka Pendek Golden Cross dan Death Cross

Ringkasan

Strategi ini menilai waktu masuk dan keluar dengan menghitung 20 hari moving average sederhana (EMA20) dan 50 hari moving average sederhana (EMA50). Ketika EMA20 memakai EMA50, lakukan lebih banyak; Ketika EMA20 memakai EMA50, kosong.

Prinsip Strategi

Indikator utama dari strategi ini adalah 20 hari EMA dan 50 hari EMA. EMA20 mewakili tren jangka pendek, EMA50 mewakili tren jangka menengah. Ketika tren jangka pendek melewati tren jangka menengah, berarti pasar berubah dari turun ke atas, dan melakukan lebih banyak untuk mendapatkan keuntungan; Ketika tren jangka pendek melewati tren jangka menengah, berarti pasar berubah dari atas ke bawah, dan melakukan lebih banyak untuk mendapatkan keuntungan. Oleh karena itu, masuk dan keluar dari peluang dinilai melalui EMA20 dan EMA50 bentuk garpu emas.

Secara khusus, pertama-tama menghitung nilai EMA 20 hari dan EMA 50 hari. Kemudian menggambar garis EMA 20 dan EMA 50 di grafik. Ketika terjadi EMA 20 di atas EMA 50, lakukan over; Ketika terjadi EMA 20 di bawah EMA 50, kosong.

Analisis Keunggulan

Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:

  1. Menggunakan EMA Gold Fork Dead Fork untuk menentukan waktu masuk, Anda dapat secara efektif menangkap titik balik tren.
  2. Peraturan untuk membuat lebih banyak ruang kosong jelas, sederhana, dan mudah dioperasikan.
  3. Menggunakan stop loss untuk mengontrol risiko-reward rasio, membantu untuk mendapatkan keuntungan yang stabil.
  4. Efisiensi dalam penggunaan dana, tidak perlu memegang saham untuk waktu yang lama.

Analisis risiko

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:

  1. EMA memiliki keterlambatan dan mungkin melewatkan waktu terbaik untuk membalikkan harga.
  2. Stop loss yang tidak tepat dapat menyebabkan kerugian yang tidak perlu.
  3. Kejadian tak terduga dapat menyebabkan EMA menghasilkan sinyal yang salah.
  4. Risiko pencocokan data retesting. Efek hard disk mungkin berbeda dengan hasil retesting.

Arah optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:

  1. Uji kombinasi EMA dari parameter yang berbeda untuk mencari parameter yang optimal.

  2. Filter dan verifikasi sinyal dalam kombinasi dengan indikator lainnya.

  3. Beradaptasi secara dinamis dengan rasio stop loss. Dalam situasi yang berbeda, dapat digunakan pengaturan stop loss yang berbeda.

  4. Mempersingkat periode kepemilikan saham secara tepat. Menurunkan kemungkinan terkena dampak dari peristiwa yang tidak terduga.

Meringkaskan

Strategi perdagangan short line EMA Gold Fork Dead Fork, dengan indikator sederhana untuk menentukan waktu masuk, menggunakan stop loss untuk mengendalikan risiko. Sangat mudah dioperasikan, cocok untuk perdagangan short line aktif. Namun, ada beberapa masalah, dengan cara pengoptimalan parameter, pemfilteran sinyal, dan lain-lain, faktor keuntungan strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Swing Trading with 20/50 EMA Cross", shorttitle = "EMA Cross", overlay = true)

// Define input for stop-loss and take-profit levels
var float stopLossPct = input.float(1, title = "Stop Loss (%)") / 100
var float rewardRiskRatio = input.float(2, title = "Risk-Reward Ratio")
takeProfitPct = stopLossPct * rewardRiskRatio

// Calculate EMA values
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)

// Plot EMAs on the chart
plot(ema20, title = "20 EMA", color = color.blue)
plot(ema50, title = "50 EMA", color = color.red)

// Trading conditions
longCondition = ta.crossover(ema20, ema50)
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema50)

// Execute long and short trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = shortCondition)

// Calculate stop-loss and take-profit levels based on risk-reward ratio
stopLossPrice = close * (1 - stopLossPct)
takeProfitPrice = close * (1 + takeProfitPct)

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", stop = stopLossPrice, limit = takeProfitPrice)