1. Persegi
  2. Strategi Trading Crypto MACD

Strategi Trading Crypto MACD

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-01-26 14:20:04
Tag:

img

Gambaran umum

Ini adalah strategi perdagangan crypto MACD yang sederhana namun efisien yang dirancang khusus untuk pasar cryptocurrency dan cocok untuk grafik jangka waktu yang lebih tinggi seperti 1 jam, 4 jam, 1 hari dll. Strategi ini menggunakan indikator MACD untuk menentukan arah tren pasar dan sinyal perdagangan dihasilkan dengan rata-rata bergerak sederhana. Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah sederhana, efisien dan mudah dipahami dan diimplementasikan, terutama cocok untuk pasar crypto yang sangat fluktuatif. Namun ada juga beberapa risiko yang membutuhkan optimasi dan perbaikan lebih lanjut.

Logika Strategi

Strategi ini menggunakan indikator MACD untuk menentukan tren pasar dan menghasilkan sinyal perdagangan. MACD terdiri dari garis cepat, garis lambat dan histogram MACD. Garis cepat adalah rata-rata bergerak jangka pendek dan garis lambat adalah rata-rata bergerak jangka panjang. Ketika garis cepat melintasi di atas garis lambat, itu adalah sinyal beli. Ketika garis cepat melintasi di bawah garis lambat, itu adalah sinyal jual.

Analisis Keuntungan

Keuntungan terbesar dari strategi sederhana namun efisien ini adalah:

  1. Menggunakan MACD untuk menentukan arah pasar, indikator teknis yang matang dan dapat diandalkan untuk menilai tren dengan akurat;

  2. Menggabungkan rata-rata bergerak sederhana untuk penyaringan sinyal, menghindari sinyal palsu dan meningkatkan akurasi;

  3. Dirancang khusus untuk pasar kripto yang sangat volatile di mana MACD berkinerja terbaik;

  4. Logika sederhana dan jelas, mudah dimengerti dan diterapkan, hambatan rendah untuk adopsi;

  5. Dapat berjalan dalam jangka waktu yang lebih lama untuk mengurangi frekuensi perdagangan dan mengurangi biaya perdagangan.

Analisis Risiko

Namun ada juga beberapa risiko dari strategi ini:

  1. Menggunakan rata-rata bergerak sederhana untuk penyaringan mungkin kehilangan harga masuk terbaik dalam beberapa kondisi pasar;

  2. Tidak ada mengambil keuntungan atau menghentikan kerugian di tempat dapat menyebabkan kerugian perdagangan tunggal yang besar;

  3. Sinyal keterlambatan dan sinyal palsu yang mungkin dapat menyebabkan kerugian yang tidak perlu;

  4. Tidak mempertimbangkan dampak jangka waktu dan frekuensi perdagangan pada profitabilitas keseluruhan.

Risiko-risiko ini perlu ditangani dengan optimalisasi lebih lanjut.

Arahan Optimasi

Berdasarkan risiko yang disebutkan di atas, strategi dapat ditingkatkan dalam arah berikut:

  1. Uji kombinasi parameter dan indikator yang berbeda untuk menemukan pengaturan yang optimal;

  2. Tambahkan logika stop loss dan profit taking untuk membatasi kerugian perdagangan tunggal maksimal;

  3. Mengoptimalkan logika masuk dengan konfirmasi sinyal yang lebih ketat untuk memastikan sinyal berkualitas tinggi;

  4. Pertimbangkan dampak jangka waktu dan frekuensi perdagangan yang berbeda pada profitabilitas keseluruhan.

Melalui optimalisasi di arah ini, stabilitas, profitabilitas dan kelayakan strategi ini dapat ditingkatkan secara signifikan.

Ringkasan

Singkatnya, ini adalah strategi perdagangan MACD dengan nilai praktis yang sangat besar. Ini sederhana, efisien dan mudah diterapkan, sempurna untuk orang-orang yang ingin memulai dengan perdagangan algo dengan cepat. Pada saat yang sama ada ruang yang cukup untuk pengoptimalan lebih lanjut untuk mengubahnya menjadi algoritma menghasilkan uang yang stabil yang cocok untuk perdagangan langsung jangka panjang.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © SoftKill21

//@version=4
strategy("MACD crypto strategy", overlay=true)

// Getting inputs
//fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
//slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
//src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
//signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
//sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=true)
//sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)

fast_length = 12
slow_length = 26
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = 9
sma_source = true
sma_signal = false

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal



longcondition = hist > 0 
shortcondition = hist < 0 

//sl = input(0.5, title="SL")
//tp = input(0.1, title="tp")

strategy.entry("long",1,when=longcondition)
strategy.entry("short",0,when=shortcondition)

//strategy.exit("x_long", "long" ,loss = close * sl / syminfo.mintick, profit = close * tp / syminfo.mintick , alert_message = "closelong")
//strategy.entry("short",0, when= loss = close * sl / syminfo.mintick)

//strategy.exit("x_short", "short" , loss = close * sl / syminfo.mintick, profit  = close * tp / syminfo.mintick,alert_message = "closeshort")

// risk = input(2, type=input.float,title="Risk percentage of BALANCE")
// strategy.risk.max_intraday_loss(risk, strategy.percent_of_equity)
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi