ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini didasarkan pada bias tren pada grafik satu jam, sinyal silang dari indikator MACD pada grafik lima belas menit, dan tingkat fluktuasi cepat dan celah pada grafik lima menit untuk menentukan titik masuk. Dengan menggunakan beberapa indikator pada periode waktu yang berbeda, strategi ini bertujuan untuk menangkap tren pasar jangka panjang, momentum menengah, dan volatilitas jangka pendek untuk menghasilkan perkiraan pasar yang lebih akurat.
Prinsip Strategi
Prinsip inti dari strategi ini adalah menggabungkan indikator teknis dari periode waktu yang berbeda untuk menganalisis pasar secara lebih komprehensif.
- Pada grafik satu jam, bias tren jangka panjang ditentukan dengan membandingkan harga close out dan moving average 50 periode.
- Pada grafik lima belas menit, polymorphisme periode menengah dikonfirmasi oleh sinyal silang dari indikator MACD.
- Pada grafik lima menit, titik masuk potensial ditemukan dengan melihat fluktuasi cepat (dihitung dengan menggunakan rata-rata rentang nyata) dan celah harga.
Dengan menggabungkan sinyal dari tiga periode waktu yang berbeda, strategi ini dapat lebih memahami tren pasar secara keseluruhan, sekaligus memanfaatkan fluktuasi jangka pendek untuk mengoptimalkan titik masuk, sehingga meningkatkan akurasi perdagangan dan potensi keuntungan.
Keunggulan Strategis
- Analisis periode waktu ganda: Dengan menggunakan beberapa indikator pada periode waktu yang berbeda, strategi ini memungkinkan analisis pasar yang lebih komprehensif, menangkap berbagai tingkat tren dan sinyal momentum.
- Pengakuan tren: Dengan membandingkan harga penutupan dan rata-rata bergerak pada grafik satu jam, strategi ini dapat mengidentifikasi deviasi tren jangka panjang dan memberikan dukungan kuat untuk keputusan perdagangan.
- Sinyal momentum: Menggunakan indikator MACD pada grafik lima belas menit, dapat menangkap perubahan momentum pasar yang tepat waktu, memberikan dasar lebih lanjut untuk konfirmasi tren.
- Masuk dengan Tepat: Strategi ini dapat menemukan titik masuk yang lebih optimal dan meningkatkan efisiensi perdagangan dengan melihat fluktuasi cepat dan celah harga pada grafik lima menit.
- Pengendalian risiko: Strategi ini menggunakan pengaturan stop-loss, dengan mempertimbangkan faktor leverage, untuk mengontrol risiko potensial sambil mengejar keuntungan.
Risiko Strategis
- Optimasi parameter: Kinerja strategi ini mungkin lebih sensitif terhadap pilihan parameter, seperti pengaturan parameter indikator MACD, siklus rata-rata bergerak, dan lain-lain, yang memerlukan pengembalian dan optimasi yang memadai.
- Volatilitas pasar: Efektivitas strategi ini dapat terpengaruh dalam situasi pasar yang sangat berfluktuasi atau perubahan tren.
- Risiko Leverage: Meskipun strategi ini mempertimbangkan faktor leverage, terlalu tinggi leverage masih dapat menyebabkan kerugian yang lebih besar. Perlu hati-hati memilih kelipatan leverage dan ketat mengontrol risiko.
Arah optimasi strategi
- Optimasi parameter dinamis: pertimbangkan untuk menggunakan pembelajaran mesin atau algoritma optimasi, menyesuaikan parameter strategi secara dinamis sesuai dengan kondisi pasar untuk menyesuaikan dengan lingkungan pasar yang berbeda.
- Manajemen posisi multi-kaca: Strategi manajemen posisi yang lebih canggih dapat diperkenalkan, seperti penyesuaian ukuran posisi secara dinamis sesuai dengan volatilitas pasar atau intensitas tren, untuk mengendalikan risiko dan mengoptimalkan keuntungan dengan lebih baik.
- Menambahkan Indikator Lainnya: Pertimbangkan untuk memperkenalkan indikator teknis atau fundamental lainnya, seperti Relative Strength Index (RSI), Market Sentiment Indicator, dan lain-lain, untuk lebih meningkatkan kehandalan dan fleksibilitas strategi.
Meringkaskan
Strategi ini membangun sistem perdagangan multi-siklus, multi-indikator dengan menggabungkan bias tren pada grafik satu jam, sinyal momentum MACD pada grafik lima belas menit, dan volatilitas cepat dan kesenjangan harga pada grafik lima menit. Metode ini memungkinkan analisis pasar yang lebih komprehensif, menangkap tren dan peluang di berbagai tingkatan, sambil mengendalikan risiko. Namun, kinerja strategi mungkin lebih sensitif terhadap pilihan parameter, dan mungkin menghadapi tantangan pada saat pasar tertentu bergejolak.
/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("H1 Bias + M15 MSS + M5 FVG", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// H1 Bias
h1_bias = request.security(syminfo.tickerid, "60", close)
h1_ma = ta.sma(h1_bias, 50)
// M15 MSS
[m15_macd_line, m15_macd_signal, _] = ta.macd(request.security(syminfo.tickerid, "15", close), 12, 26, 9)
// M5 FVG Entry
m5_volatility = ta.atr(14)
// Entry conditions for long and short positions
long_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001
short_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001
// Exit conditions
exit_long_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal
exit_short_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal
// Strategy
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exit_long_condition)
strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
strategy.close("Short")
// Take-Profit and Stop-Loss settings considering leverage
leverage = 10.0 // Leverage as a float
tp_percentage = 15.0 // TP percentage without leverage as a float
sl_percentage = 5.0 // SL percentage without leverage as a float
tp_level = strategy.position_avg_price * (1.0 + (tp_percentage / 100.0 / leverage)) // TP considering leverage as a float
sl_level = strategy.position_avg_price * (1.0 - (sl_percentage / 100.0 / leverage)) // SL considering leverage as a float
strategy.exit("TP/SL", "Long", limit=tp_level, stop=sl_level)
strategy.exit("TP/SL", "Short", limit=tp_level, stop=sl_level)
// Plotting
plot(h1_ma, color=color.blue, linewidth=2)
plotshape(long_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(short_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)