Strategi perdagangan mata uang kripto berdasarkan indikator MACD dan Stokastik
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi perdagangan cryptocurrency yang didasarkan pada kombinasi indikator MACD dengan indikator acak. Ini menghasilkan sinyal perdagangan untuk menangkap perubahan tren di pasar cryptocurrency dengan menghitung indikator MACD harga bitcoin dan menerapkan indikator acak padanya.
Prinsip Strategi
Strategi ini pertama-tama menghitung indikator MACD. MACD mewakili moving average convergence divergence, sebuah indikator pelacakan tren. Ini terdiri dari garis cepat dan lambat, garis cepat adalah rata-rata bergerak indeks jangka pendek, garis lambat adalah rata-rata bergerak indeks jangka panjang.
Setelah menghitung indikator MACD, strategi ini menerapkan indikator acak% K pada indikator MACD itu sendiri. Rumus perhitungan untuk indikator acak% K adalah:
%K = (harga penutupan saat ini - harga minimum N hari) / (harga maksimum N hari - harga minimum N hari) * 100
Indikator acak mencerminkan perubahan harga saham dari kisaran terbaru. Nilai% K yang berfluktuasi antara 20-80 mewakili pergerakan harga saham dalam kisaran konsolidasi. Ketika% K melintasi garis 20 dari bawah ke atas, sinyal untuk membeli. Ketika% K melintasi garis 80 dari atas ke bawah, sinyal untuk menjual.
Strategi ini menggabungkan sinyal perdagangan MACD dan% K acak untuk melakukan perdagangan di pasar cryptocurrency. Ini menghasilkan sinyal beli ketika% K acak naik melewati 20 dan menghasilkan sinyal jual ketika% K acak turun melewati 80.
Keunggulan Strategis
Strategi ini menggabungkan analisa tren dan indikator overbought oversold untuk mengidentifikasi titik-titik penting di pasar. Penggunaan kombinasi%K dan MACD dapat meningkatkan keandalan sinyal dan mengurangi sinyal palsu dibandingkan dengan penggunaan MACD atau indikator acak.
Selain itu, strategi ini menerapkan indikator teknis yang umum digunakan di pasar saham untuk perdagangan cryptocurrency, yang merupakan penggunaan lintas pasar. Indikator ini juga berlaku di pasar mata uang digital, bahkan akan mendapatkan efek yang lebih baik karena volatilitas tinggi mata uang digital.
Risiko dan Solusi
Risiko terbesar dari strategi ini adalah bahwa pasar cryptocurrency sangat berfluktuasi, mudah menghasilkan sinyal palsu yang menyebabkan kerugian perdagangan. Selain itu, saat indikator teknis mengirim sinyal, harga mungkin telah menghasilkan perubahan besar, dan ada risiko bahwa tidak dapat menangkap tren secara penuh pada awal.
Untuk mengontrol risiko ini, disarankan untuk mengadopsi stop loss bergerak untuk mengunci keuntungan dan menghindari kerugian yang lebih besar. Selain itu, parameter dapat disesuaikan dengan baik, menggunakan panjang siklus yang berbeda untuk mengeksplorasi lebih banyak peluang potensial.
Arah optimasi strategi
Pertama, strategi ini dapat mencoba untuk menggunakan moving averages dalam kombinasi dengan indikator volatilitas, seperti Brin’s Belt, dengan parameter volatilitas yang ditetapkan untuk mengidentifikasi efektivitas terobosan dan menghindari sinyal palsu.
Kedua, model pembelajaran mesin dapat diperkenalkan untuk melatih data historis, membangun model hutan acak atau jaringan saraf LSTM, untuk membantu menilai keefektifan sinyal indikator.
Ketiga, meningkatkan mekanisme stop loss. Stop loss dilakukan secara otomatis untuk mengendalikan risiko ketika harga bergerak ke arah yang tidak menguntungkan lebih dari tingkat tertentu.
Meringkaskan
Strategi ini menggabungkan indikator MACD dan indikator acak% K, menggunakan metode dua indikator saling memverifikasi sinyal, untuk membuat strategi perdagangan cryptocurrency. Strategi indikator kombinasi ini, dapat meningkatkan akurasi sinyal sampai batas tertentu. Tetapi kita juga perlu waspada terhadap kombinasi indikator yang terlalu rumit yang dapat menyebabkan efek noise dan lagging. Pengaturan parameter dan kontrol risiko sama pentingnya, perlu disesuaikan dan dioptimalkan sesuai dengan lingkungan pasar yang berbeda untuk mendapatkan kinerja strategi yang lebih baik.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Schaff Trend Cycle Strategy", shorttitle="STC Backtest", overlay=true)
fastLength = input(title="MACD Fast Length", defval=23)
slowLength = input(title="MACD Slow Length", defval=50)
cycleLength = input(title="Cycle Length", defval=10)
d1Length = input(title="1st %D Length", defval=3)
d2Length = input(title="2nd %D Length", defval=3)
src = input(title="Source", defval=close)
highlightBreakouts = input(title="Highlight Breakouts ?", type=bool, defval=true)
macd = ema(src, fastLength) - ema(src, slowLength)
k = nz(fixnan(stoch(macd, macd, macd, cycleLength)))
d = ema(k, d1Length)
kd = nz(fixnan(stoch(d, d, d, cycleLength)))
stc = ema(kd, d2Length)
stc := stc > 100 ? 100 : stc < 0 ? 0 : stc
upper = input(75, defval=75)
lower = input(25, defval=25)
long = crossover(stc, lower) ? lower : na
short = crossunder(stc, upper) ? upper : na
long_filt = long and not short
short_filt = short and not long
prev = 0
prev := long_filt ? 1 : short_filt ? -1 : prev[1]
long_final = long_filt and prev[1] == -1
short_final = short_filt and prev[1] == 1
//alertcondition(long_final, "Long", message="Long")
//alertcondition(short_final,"Short", message="Short")
//plotshape(long_final, style=shape.arrowup, text="Long", color=green, location=location.belowbar)
//plotshape(short_final, style=shape.arrowdown, text="Short", color=red, location=location.abovebar)
strategy.entry("long", strategy.long, when = long )
strategy.entry("short", strategy.short, when = short)