Strategi tren berdasarkan persilangan rata-rata pergerakan
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi tren persilangan rata-rata adalah strategi pelacakan tren yang didasarkan pada sinyal persilangan rata-rata bergerak. Strategi ini menggunakan rata-rata bergerak cepat dan forks emas dari rata-rata bergerak lambat untuk menilai tren pasar, membangun posisi pada tahap awal tren, dan posisi kosong pada saat sinyal akhir tren muncul.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan garis diferensial MACD dan garis sinyal untuk menentukan awal dan akhir tren. Secara khusus, ia menggunakan 12 siklus EMA cepat dan 26 siklus EMA lambat untuk membangun garis diferensial MACD. Ketika garis diferensial melintasi garis sinyal menghasilkan sinyal beli yang menunjukkan awal tren bullish; Ketika sinyal melintasi garis diferensial di bawah menghasilkan sinyal jual yang menunjukkan awal tren bearish.
Pada saat masuk, strategi ini hanya melakukan overtrading pada saat K-line menghasilkan sinyal beli dalam waktu 15 menit, memanfaatkan kesempatan untuk memasuki pasar pada tahap awal tren. Pada posisi stop loss, ketika dead fork muncul di bawah garis diferensial MACD K-line 4 jam yang melintasi garis sinyal, menunjukkan pembalikan tren, yang meluruskan seluruh posisi stop loss.
Analisis Keunggulan
Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah kemampuan untuk menangkap peluang awal tren tepat waktu, tetapi juga dapat menghentikan kerugian tepat waktu melalui sinyal dead fork, sehingga mendapatkan rasio risiko / keuntungan yang baik. Keuntungan spesifiknya adalah sebagai berikut:
- Menggunakan indikator MACD untuk menilai tren lebih dapat diandalkan, tingkat kemenangan lebih tinggi
- Kombinasi dari 15 menit dan lebih dari 4 jam waktu frame, menjamin frekuensi operasi dan mengendalikan risiko
- Stop loss tepat waktu, pengendalian efektif atas penarikan maksimum
Analisis risiko
Strategi ini juga memiliki beberapa risiko, yang terkonsentrasi pada beberapa hal:
- Indikator MACD dapat menghasilkan sinyal palsu yang menyebabkan entry atau stop loss yang tidak perlu
- Pengaturan stop loss mungkin terlalu generik dan tidak dapat mempertimbangkan situasi khusus dari fluktuasi pasar
- Parameter yang dipilih dengan tidak benar dapat mempengaruhi hasil kebijakan
Untuk mengurangi risiko ini, ada beberapa hal yang dapat dioptimalkan:
- Kombinasi dengan indikator lain untuk memfilter sinyal palsu
- Dinamika penyesuaian stop loss
- Pengaturan Parameter Optimasi
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dalam beberapa hal:
- Pertimbangkan untuk memfilter sinyal palsu dengan indikator lain seperti RSI, Bollinger Bands, dan sebagainya untuk meningkatkan akurasi strategi
- Uji lebih banyak kombinasi parameter siklus cepat dan lambat untuk mencari parameter optimal
- Metode Pembelajaran Mesin untuk Melatih Parameter Terbaik
- Optimalisasi pada pengaturan stop loss, pertimbangkan stop loss atau stop loss parsial yang dilacak secara dinamis
- Perluasan ke lebih banyak periode waktu, melakukan kombinasi multi-frame time
Meringkaskan
Strategi tren persilangan rata-rata adalah strategi pelacakan tren yang sederhana dan praktis secara keseluruhan. Ini menentukan awal dan akhir tren melalui persilangan rata-rata MACD yang cepat dan lambat, dan menggunakan kombinasi garis pendek dan garis panjang untuk mendapatkan keuntungan dari tren. Keunggulan strategi ini adalah masuknya tepat waktu, penghentian kerugian yang efektif, dan imbal hasil risiko yang seimbang.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="Moving Average Convergence Divergence", shorttitle="MACD", overlay=true)
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval=1, maxval=50, defval=9)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
// Calculating MACD
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal_line = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
// Entry conditions
longCondition = macd < 0 and ta.crossover(macd, signal_line)
shortCondition = ta.crossover(signal_line, macd)
// Plot signals
plotshape(series=longCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(series=shortCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")
// Strategy
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)