Strategi Algoritma Double EMA Golden Cross
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menghasilkan sinyal perdagangan silang emas dan silang mati dengan menghitung persimpangan EMA garis cepat dan EMA garis lambat. Ketika EMA garis cepat melewati EMA garis lambat, menghasilkan sinyal beli. Ketika EMA garis cepat melewati EMA garis lambat, menghasilkan sinyal jual.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan dua parameter EMA yang berbeda. EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA dengan parameter EMA.
Dengan prinsip persimpangan garis EMA yang cepat dan lambat, strategi ini dapat menangkap waktu yang tepat untuk mengubah tren pasar dan dapat menghasilkan sinyal perdagangan yang tepat waktu. Pada saat yang sama, indikator EMA sendiri memiliki kemampuan untuk memanaskan sinyal palsu dan menghindari sering membuka posisi ketika pasar bergejolak. Ini memungkinkan strategi ini untuk menangkap titik-titik pergeseran pasar sambil mengurangi perdagangan yang salah dan memiliki keuntungan yang lebih tinggi.
Analisis Keunggulan
- Menggunakan EMA crossover prinsip, menangkap titik balik pasar, profitabilitas yang kuat
- Garis EMA cepat dan EMA lambat bekerja sama untuk memanfaatkan keuntungan masing-masing
- EMA sendiri memiliki efek filter yang dapat mengurangi kesalahan perdagangan
- Hal ini dilakukan dengan cara membuat konten yang mudah dipahami dan dioptimalkan.
- Skalabilitas yang kuat, dapat dioptimalkan lebih lanjut dengan memasukkan indikator tambahan lainnya
Analisis risiko
- EMA ganda yang bersilang dapat menyebabkan kesalahan sinyal yang sering terjadi di kota yang bergoyang
- Parameter EMA yang tidak tepat dapat melewatkan titik balik pasar
- Ada beberapa keterlambatan, kemungkinan kehilangan kesempatan untuk operasi jalur pendek.
- Tidak mampu menghadapi perubahan yang dramatis
Untuk risiko di atas, dapat dioptimalkan dengan memperkenalkan indikator tambahan, seperti meningkatkan kondisi penyaringan perdagangan, menghindari sinyal salah dalam kombinasi dengan indikator MACD, menggunakan kecepatan respons indikator yang dipercepat oleh EMA adaptif, dll. Selain itu, stop loss yang masuk akal dan stop aktif juga diperlukan.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dengan:
- Meningkatkan penyaringan posisi terbuka: misalnya dengan mengkombinasikan indikator volume transaksi untuk menghindari terobosan palsu dengan volume rendah
- Menggabungkan indikator tambahan seperti MACD untuk menghindari sinyal yang salah lebih jauh
- Memperkenalkan EMA adaptif, menyesuaikan parameter EMA secara dinamis sesuai dengan kondisi pasar
- Operasi gabungan multi-frame, memanfaatkan EMA periode yang berbeda
- Optimalkan strategi stop loss untuk mengunci keuntungan melalui stop loss bergerak, stop loss rasio, dan lainnya
- Mengoptimalkan parameter secara otomatis dengan teknologi seperti Deep Learning
Meringkaskan
Strategi ini menggunakan dua EMA fast slow line crossing prinsip, menangkap pasar titik balik yang penting, dengan efek yang kuat. Bergabung dengan indikator tambahan dan pengoptimalan stop loss, dapat lebih meningkatkan stabilitas strategi.
/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Backtest single EMA cross", overlay=true)
qty = input(100000, "Buy quantity")
testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testStartMin = input(0, "Backtest Start Minute")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, testStartHour, testStartMin)
testStopYear = input(2099, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ?
#00FF00 : na
testPeriod() => true
ema1 = input(10, title="Select EMA 1")
ema2 = input(20, title="Select EMA 2")
expo = ema(close, ema1)
ma = ema(close, ema2)
avg_1 = avg(expo, ma)
s2 = cross(expo, ma) ? avg_1 : na
//plot(s2, style=plot.style_line, linewidth=3, color=color.red, transp=0)
p1 = plot(expo, color=#00FFFF, linewidth=2, transp=0)
p2 = plot(ma, color=color.orange, linewidth=2, transp=0)
fill(p1, p2, color=color.white, transp=80)
longCondition = crossover(expo, ma)
shortCondition = crossunder(expo, ma)
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
plotshape(longCondition, title = "Buy Signal", text ="BUY", textcolor =#FFFFFF , style=shape.labelup, size = size.normal, location=location.belowbar, color = #1B8112, transp = 0)
plotshape(shortCondition, title = "Sell Signal", text ="SELL", textcolor = #FFFFFF, style=shape.labeldown, size = size.normal, location=location.abovebar, color = #FF5733, transp = 0)