Strategi Perdagangan Callback Terobosan

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-02-28 18:01:56
Tag:

Gambaran umum

Strategi perdagangan callback terobosan mewujudkan perdagangan callback terobosan di bawah tren tertentu dengan menghitung indeks kekuatan absolut dan indeks MACD harga. Ini termasuk dalam strategi perdagangan jangka pendek. Strategi ini mengintegrasikan beberapa indikator untuk menilai tren utama, tren jangka menengah dan tren jangka pendek.

Prinsip Strategi

Strategi ini terutama mengandalkan indeks kekuatan mutlak dan indeks MACD harga untuk menerapkan perdagangan callback terobosan. Pertama, menghitung EMA harga 9 periode, 21 periode dan 50 periode untuk menilai arah tren utama; kemudian menghitung indeks kekuatan mutlak harga untuk mencerminkan kekuatan penyesuaian jangka pendek; akhirnya menghitung indeks MACD untuk menilai arah tren jangka pendek.

Secara khusus, tren kenaikan utama varietas membutuhkan EMA 9 hari lebih tinggi dari EMA 21 hari, dan EMA 21 hari lebih tinggi dari EMA 50 hari. Kriteria untuk menilai penyesuaian jangka pendek adalah bahwa perbedaan indeks kekuatan absolut kurang dari 0 dan MACDDIFF kurang dari 0.

Analisis Keuntungan

Strategi ini memiliki keuntungan berikut:

Mengkombinasikan tren utama dan penyesuaian jangka pendek untuk menghindari pecah palsu
Keandalan yang lebih tinggi dengan kombinasi beberapa indikator
Indeks kekuatan mutlak mencerminkan kekuatan penyesuaian untuk menilai kualitas callback
MACD dapat menilai tren jangka pendek dan area overbought/oversold

Analisis Risiko

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:

Penilaian yang salah tentang tren utama dapat menyebabkan kegagalan perdagangan
Penilaian yang salah tentang waktu dan kekuatan callback dapat menyebabkan callback yang tidak valid
Perbedaan indikator dalam kondisi pasar yang ekstrim, menghasilkan sinyal yang salah

Menanggapi risiko di atas, metode seperti mengoptimalkan parameter, menilai indikator siklus yang berbeda, menyesuaikan aturan posisi untuk mengendalikan kerugian tunggal, menggabungkan lebih banyak indikator untuk menyaring sinyal, dan meningkatkan akurasi dapat digunakan untuk meningkatkan strategi.

Arahan Optimasi

Strategi dapat dioptimalkan dalam aspek berikut:

Uji lebih banyak kombinasi indikator untuk menemukan strategi perdagangan yang lebih cocok
Mengoptimalkan parameter indikator untuk meningkatkan sensitivitas indikator
Sesuaikan metode stop loss untuk mengurangi kerugian tunggal maksimum
Meningkatkan kondisi penyaringan untuk mengeluarkan sinyal di area yang lebih efektif
Menggabungkan lebih banyak indikator jangka waktu untuk meningkatkan akurasi penilaian

Ringkasan

Ringkasnya, strategi perdagangan callback terobosan umumnya merupakan strategi perdagangan jangka pendek yang relatif stabil. Strategi ini menggabungkan penilaian tren multi-frame timeframe untuk menghindari transaksi yang salah di pasar yang berosilasi. Pada saat yang sama, penggunaan indikator yang dikombinasikan juga meningkatkan keakuratan penilaian. Melalui pengujian dan pengoptimalan berikutnya, strategi ini dapat menjadi strategi yang stabil yang layak dipegang untuk jangka panjang.

/*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("Divergence Scalper [30MIN]", overlay=true , commission_value=0.04 ) 
message_long_entry = input("long entry message") 
message_long_exit = input("long exit message") 
message_short_entry = input("short entry message") 
message_short_exit = input("short exit message") 
//3x ema 
out9 = ta.ema(close,9) 
out21 = ta.ema(close,21) 
out50 = ta.ema(close,50) 
//abs 
absolute_str_formula( ) => 
    top=0.0 
    bottom=0.0 
    if(close>close[1]) 
        top:= nz(top[1])+(close/close[1]) 
    else 
        top:=nz(top[1]) 
    if(close<=close[1]) 
        bottom:= nz(bottom[1])+(close[1]/close) 
    else 
        bottom:=nz(bottom[1]) 
    if (top+bottom/2>=0) 
        1-1/(1+(top/2)/(bottom/2)) 
abs_partial=absolute_str_formula() 
abs_final = abs_partial - ta.sma(abs_partial,50) 
//macd 
fast_length = input(title="Fast Length", defval=23) 
slow_length = input(title="Slow Length", defval=11) 
src = input(title="Source", defval=open) 
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 6) 
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"]) 
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="SMA", options=["SMA", "EMA"]) 
// Calculating 
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 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length) 
hist = macd - signal 
long= abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50 
short = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50 
long_exit = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50 
short_exit = abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50 
strategy.entry("long", strategy.long, when = long and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_entry) 
strategy.entry("short", strategy.short, when = short and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_entry) 
strategy.close("long", when = long_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_exit) 
strategy.close("short", when = short_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_exit)

Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi