Strategi mengikuti tren berdasarkan Indeks Momentum Stokastik
ChaoZhang
Ringkasan
Artikel ini membahas strategi untuk melacak tren saham berdasarkan indikator Stochastics Momentum Index (SMI). Strategi ini disebut strategi Momentum Surfer.
Prinsip Strategi
Indikator SMI digunakan untuk mengidentifikasi area overbought dan oversold dari saham. Ketika indikator SMI memasuki area merah, itu berarti saham oversold, dan ketika area hijau berarti saham oversold.
Secara khusus, sinyal beli dihasilkan ketika SMI melewati garis EMA di atas indikator dan saat ini nilai SMI berada di daerah oversold di bawah -40. Sinyal jual dihasilkan ketika SMI melewati garis EMA di bawah indikator dan saat ini nilai SMI berada di daerah oversold di atas 40.
Dengan demikian, strategi ini dapat menangkap sinyal tepat waktu ketika harga saham berbalik, untuk mencapai tujuan jual beli rendah. Dengan demikian, Anda dapat melacak tren turunnya saham secara berurutan.
Analisis Keunggulan Strategi
Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah dapat melacak tren saham secara berurutan. Karena menggunakan indikator SMI untuk mengidentifikasi waktu masuk dan keluar, sinyal dapat ditangkap ketika harga saham berbalik.
Selain itu, indikator SMI sendiri memiliki karakteristik harga yang merata. Ini lebih merata dalam menanggapi perubahan harga dibandingkan dengan indikator seperti rata-rata bergerak sederhana. Ini juga membuat sinyal perdagangan yang dihasilkan lebih andal dan tidak mudah dipengaruhi oleh kebisingan pasar jangka pendek.
Secara keseluruhan, strategi ini berhasil memanfaatkan keunggulan indikator SMI untuk melacak tren saham secara efektif. Ini dapat membantu investor mendapatkan keuntungan, dan sangat cocok untuk perdagangan otomatis.
Analisis risiko
Strategi ini bergantung pada indikator SMI, sehingga ada beberapa risiko yang terkait dengan SMI.
Pertama, indikator SMI sangat sensitif terhadap pengaturan parameter. Jika parameter tidak diatur dengan benar, maka efek sinyal perdagangan yang dihasilkan akan sangat terdiskon. Ini membutuhkan pengujian berulang oleh investor untuk menentukan kombinasi parameter terbaik.
Selain itu, SMI sendiri juga tidak dapat sepenuhnya menghindari munculnya sinyal perdagangan yang salah. Ketika pasar mengalami fluktuasi besar, ia dapat menghasilkan sinyal palsu yang menyebabkan kerugian yang tidak perlu. Ini perlu digunakan dengan kombinasi indikator lain untuk mengkonfirmasi sinyal perdagangan dan mengurangi kemungkinan perdagangan yang salah.
Akhirnya, strategi ini tidak dapat mengubah risiko pasar saham secara keseluruhan. Strategi ini masih sulit untuk menghindari kerugian besar ketika pasar secara keseluruhan memasuki bear market. Ini adalah risiko sistematis yang tidak dapat sepenuhnya dihindari oleh semua strategi analisis teknis.
Arah optimasi strategi
Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dalam beberapa hal:
Kombinasi dengan indikator lain, memanfaatkan keunggulan dari kombinasi indikator untuk mengurangi probabilitas sinyal perdagangan yang salah, meningkatkan probabilitas keuntungan. Misalnya, faktor yang dapat ditambahkan ke dasar, indikator volatilitas, dll.
Mengoptimalkan parameter SMI secara otomatis dengan menggunakan metode pembelajaran mesin. Melalui banyak latihan data historis, mencari kombinasi parameter yang optimal.
Meningkatkan strategi penutupan kerugian. Penutupan kerugian yang wajar dapat mengurangi dampak kerugian tunggal dan mengurangi risiko.
Bergabung dengan strategi pilihan saham kuantitatif, meningkatkan kualitas keseluruhan dari kolam saham. Kualitas kolam saham yang baik akan langsung meningkatkan stabilitas strategi.
Meringkaskan
Artikel ini membahas strategi Momentum Surfer yang didasarkan pada indikator SMI untuk pelacakan tren. Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah kemampuan untuk menangkap harga yang berbalik dan mengikuti perubahan tren saham.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Stochastics Momentum Index Strategy", shorttitle="Stoch_MTM_Doan", overlay=true)
// Input parameters
a = input.int(10, "Percent K Length")
b = input.int(3, "Percent D Length")
ob = input.int(40, "Overbought")
os = input.int(-40, "Oversold")
// Range Calculation
ll = ta.lowest(low, a)
hh = ta.highest(high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh+ll)/2
avgrel = ta.ema(ta.ema(rdiff,b),b)
avgdiff = ta.ema(ta.ema(diff,b),b)
// SMI calculations
SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0
SMIsignal = ta.ema(SMI,b)
emasignal = ta.ema(SMI, 10)
// Color Definition for Stochastic Line
col = SMI >= ob ? color.green : SMI <= os ? color.red : color.white
plot(SMIsignal, title="Stochastic", color=color.white)
plot(emasignal, title="EMA", color=color.yellow)
level_40 = ob
level_40smi = SMIsignal > level_40 ? SMIsignal : level_40
level_m40 = os
level_m40smi = SMIsignal < level_m40 ? SMIsignal : level_m40
plot(level_40, "Level ob", color=color.red)
plot(level_40smi, "Level ob SMI", color=color.red, style=plot.style_line)
plot(level_m40, "Level os", color=color.green)
plot(level_m40smi, "Level os SMI", color=color.green, style=plot.style_line)
//fill(level_40, level_40smi, color=color.red, transp=ob, title="OverSold")
//fill(level_m40, level_m40smi, color=color.green, transp=ob, title="OverBought")
// Strategy Tester
longCondition = ta.crossover(SMIsignal, emasignal) and (SMI < os)
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
shortCondition = ta.crossunder(SMIsignal, emasignal) and (SMI > ob)
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)