1. Persegi
  2. Bollinger Bands dan Moving Average dikombinasikan dengan Relative Strength Index Trading Strategy

Bollinger Bands dan Moving Average dikombinasikan dengan Relative Strength Index Trading Strategy

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-03-11 11:02:44
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menggunakan tiga indikator teknis: Bollinger Bands, 3-day Exponential Moving Average (EMA), dan Relative Strength Index (RSI), menggabungkan sinyal silang mereka untuk membangun sistem perdagangan yang lengkap. Ketika harga menembus Bollinger Band bagian bawah saat melintasi EMA 3 hari, dan RSI di bawah 30, sinyal beli dihasilkan; ketika harga menembus Bollinger Band bagian atas saat melintasi EMA 3 hari, dan RSI di atas 70, sinyal jual dihasilkan.

Prinsip Strategi

  1. Bollinger Bands terdiri dari tiga garis: garis tengah adalah rata-rata pergerakan harga, dan band atas dan bawah dihitung berdasarkan standar deviasi harga.

  2. EMA 3 hari adalah rata-rata bergerak eksponensial berdasarkan harga penutupan 3 hari terakhir, yang dapat dengan cepat merespons perubahan harga dan merupakan indikator tren jangka pendek.

  3. RSI mengukur besarnya dan kecepatan perubahan harga selama periode tertentu untuk menilai kondisi overbought dan oversold saham. Ketika RSI di bawah 30, itu menunjukkan kondisi oversold; ketika RSI di atas 70, itu menunjukkan kondisi overbought.

  4. Logika strategi adalah sebagai berikut:

    • Ketika harga penutupan melintasi di atas Bollinger Band bawah saat melintasi di atas EMA 3 hari, dan RSI di bawah 30, dianggap bahwa saham mungkin akan berbalik dan naik, menghasilkan sinyal beli.
    • Ketika harga penutupan melintasi di bawah Bollinger Band atas saat melintasi di bawah EMA 3 hari, dan RSI di atas 70, dianggap bahwa saham mungkin akan berbalik dan jatuh, menghasilkan sinyal jual.
    • Pada saat yang sama memuaskan sinyal Bollinger Bands, EMA, dan RSI dapat secara efektif menyaring banyak sinyal palsu dan meningkatkan akurasi perdagangan.

Analisis Keuntungan

  1. Bollinger Bands dapat mengukur volatilitas pasar, EMA 3 hari mengikuti pergerakan harga secara dekat, dan RSI dapat menentukan kondisi overbought dan oversold.

  2. Dengan menggabungkan sinyal dari ketiga indikator secara bersamaan, kondisi perdagangan yang ketat dapat menghindari perdagangan yang sering, sehingga mengurangi biaya transaksi.

  3. Hal ini dapat menangkap peluang perdagangan yang baik baik di pasar tren dan osilasi, dengan aplikasi yang kuat.

  4. Logika kode jelas dan dapat ditafsirkan, membuatnya mudah dipahami dan dioptimalkan.

Analisis Risiko

  1. Di pasar tren unilateral, frekuensi perdagangan strategi ini mungkin rendah, kehilangan beberapa keuntungan tren.

  2. Untuk pasar intraday dengan fluktuasi drastis, sinyal perdagangan mungkin sedikit tertinggal.

  3. Pilihan parameter strategi akan memiliki dampak yang signifikan pada hasil perdagangan dan perlu dioptimalkan sesuai dengan aset dasar yang berbeda dan karakteristik pasar.

  4. Strategi ini tidak menetapkan tingkat stop loss dan take profit, yang dapat membawa risiko yang lebih besar ketika pasar berfluktuasi secara drastis.

Untuk mengatasi risiko di atas, kita dapat mempertimbangkan untuk memperkenalkan indikator penilaian tren untuk meningkatkan kinerja di pasar tren, mengoptimalkan frekuensi data saat menghitung sinyal, melakukan analisis mendalam rentang parameter optimal, dan menetapkan kondisi mengambil keuntungan dan stop-loss yang wajar.

Arah Optimalisasi

  1. Memperkenalkan indikator teknis yang lebih efektif, seperti indikator tren MACD, untuk secara efektif menangkap peluang perdagangan di pasar osilasi dan tren.

  2. Mengoptimalkan pemilihan parameter dengan melakukan backtesting yang komprehensif pada data historis untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal dan meningkatkan stabilitas dan profitabilitas strategi.

  3. Pertimbangkan untuk menambahkan aturan manajemen posisi dan manajemen modal untuk mengontrol proporsi dana dalam satu transaksi dan menyesuaikan posisi secara dinamis untuk mengontrol risiko dengan lebih baik.

  4. Menetapkan kondisi mengambil keuntungan dan stop loss yang wajar untuk mengurangi kerugian maksimum dari satu transaksi dan memungkinkan perdagangan yang menguntungkan untuk mendapatkan keuntungan penuh.

  5. Merancang mekanisme respons untuk kondisi pasar yang berbeda, seperti mengurangi frekuensi perdagangan di pasar osilasi dan meningkatkan waktu penyimpanan di pasar tren.

Melalui optimalisasi di atas, rasio risiko-manfaat dari strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut untuk lebih beradaptasi dengan perubahan lingkungan pasar.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan strategi trading berdasarkan Bollinger Bands, EMA 3 hari, dan indikator RSI. Dengan menggunakan sinyal crossover dari ketiga indikator, strategi ini membangun kondisi jual beli yang ketat yang dapat secara efektif menyaring sebagian besar sinyal palsu. Logika strategi jelas dan berlaku untuk pasar tren dan osilasi, dengan penerapan yang luas. Namun, strategi ini juga memiliki beberapa keterbatasan, seperti frekuensi perdagangan yang rendah di pasar tren dan kurangnya manajemen posisi dan mekanisme stop-loss / take-profit. Oleh karena itu, masih perlu terus dioptimalkan dan ditingkatkan dalam praktek untuk mendapatkan kinerja trading yang lebih kuat. Secara keseluruhan, strategi ini menyediakan kerangka kerja perdagangan berdasarkan crossover beberapa indikator, menawarkan ide-ide baru bagi pedagang kuantitatif.

/*backtest
start: 2024-03-09 00:00:00
end: 2024-03-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Custom Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input(20, title="Bollinger Bands Length")
src = input(close, title="Source")
mult = input(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")

// Bollinger Bands
basis = ta.sma(src, length)
upper_band = basis + mult * ta.stdev(src, length)
lower_band = basis - mult * ta.stdev(src, length)

// 3 EMA
ema3 = ta.ema(close, 3)

// RSI
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
rsi_source = close
rsi_value = ta.rsi(rsi_source, rsi_length)

// Strategy logic
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=ta.crossover(close, lower_band) and ta.crossover(close, ema3) and rsi_value < 30)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=ta.crossover(close, upper_band) and ta.crossunder(close, ema3) and rsi_value > 70)

// Plotting
plot(upper_band, color=color.blue)
plot(lower_band, color=color.blue)
plot(ema3, color=color.green, title="3 EMA")
hline(70, "Overbought", color=color.red)
hline(30, "Oversold", color=color.green)
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi