ChaoZhang
Ringkasan
Strategi perdagangan reversal tiga standar deviasi adalah metode perdagangan kuantitatif yang didasarkan pada prinsip-prinsip statistik. Strategi ini memanfaatkan karakteristik harga yang berfluktuasi di sekitar garis rata-rata untuk menentukan kisaran fluktuasi harga yang tidak normal dengan menghitung standar deviasi dan melakukan perdagangan mundur ketika harga mencapai deviasi ekstrem.
Prinsip Strategi
Prinsip inti dari strategi ini adalah menggunakan moving average (MA) dan standard deviation (SD) untuk membangun batas atas dan bawah dari fluktuasi harga. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
- Hitung rata-rata bergerak sederhana (SMA) untuk periode yang ditentukan (default 20).
- Perhitungan selisih standar dari harga periode yang sama.
- Perkalian standar deviasi dengan 3 (perkalian yang dapat disesuaikan), ditambah dan dikurangi ke rata-rata bergerak, membentuk batas atas dan bawah.
- Ketika harga menembus batas bawah, dianggap sebagai oversold dan menghasilkan sinyal beli.
- Ketika harga menembus batas atas, dianggap sebagai overbought dan menghasilkan sinyal jual.
Metode ini mengasumsikan bahwa harga dalam kebanyakan kasus akan berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata, dan kemungkinan besar akan terjadi kemunduran nilai rata-rata ketika harga menyimpang dari nilai rata-rata hingga 3 standar.
Keunggulan Strategis
Dasar-dasar statistik: Strategi ini didasarkan pada prinsip-prinsip statistik yang kuat, menggunakan standar deviasi untuk mengukur tingkat abnormal dari fluktuasi harga, dengan dukungan teoretis.
Adaptif: Strategi dapat beradaptasi dengan karakteristik fluktuasi dalam kondisi pasar yang berbeda dengan cara menghitung rata-rata bergerak dan standar deviasi secara dinamis.
Operasi berlawanan arah: Masuk ketika sentimen pasar mencapai ekstremitas, membantu menangkap peluang untuk membalikkan harga, dengan ruang potensi keuntungan yang lebih besar.
Fleksibilitas tinggi: Parameter strategi (seperti siklus MA, standar deviasi ganda) dapat disesuaikan secara optimal sesuai dengan varietas perdagangan dan kerangka waktu yang berbeda.
Visual friendly: Strategi ini menandai sinyal jual beli dan pergerakan harga secara jelas pada grafik, sehingga memudahkan trader untuk memahami keadaan pasar secara intuitif.
Risiko Strategis
Risiko False Breakthrough: Dalam pasar yang sangat berfluktuasi, harga mungkin sering menembus batas tetapi tidak membentuk pembalikan nyata, yang menyebabkan perdagangan yang sering dan potensi kerugian.
Performa Pasar Tren yang Buruk: Dalam pasar tren yang kuat, harga mungkin beroperasi di luar batas untuk waktu yang lama, dan strategi mungkin melewatkan tren besar atau sering beraksi mundur.
Sensitivitas parameter: Kinerja strategi sangat bergantung pada pilihan moving averages dan standar deviasi kelipatan, pengaturan parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan penurunan kinerja yang signifikan.
Slippoint dan biaya transaksi: Dalam periode waktu yang singkat, transaksi yang sering dapat menghadapi slippoint dan biaya transaksi yang lebih tinggi, yang mengikis keuntungan.
Risiko Black Swan: Harga bisa berfluktuasi jauh di luar batas normal saat berita besar atau pasar bergejolak, menyebabkan kerugian besar.
Arah optimasi strategi
Memperkenalkan filter tren: Menggabungkan indikator tren jangka panjang (seperti rata-rata bergerak dengan periode yang lebih lama), hanya melakukan perdagangan di arah tren untuk mengurangi operasi berlawanan arah.
Perkalian standar deviasi yang disesuaikan secara dinamis: Perkalian standar deviasi disesuaikan secara otomatis sesuai dengan fluktuasi pasar, meningkatkan sensitivitas pada periode fluktuasi rendah dan meningkatkan nilai ambang pada periode fluktuasi tinggi.
Meningkatkan indikator konfirmasi: Dalam kombinasi dengan indikator teknis lainnya (seperti RSI atau MACD) sebagai konfirmasi tambahan, meningkatkan keandalan sinyal masuk.
Mengimplementasikan manajemen posisi sebagian: Mengimplementasikan masuk dan keluar secara bertahap berdasarkan intensitas sinyal atau tingkat penyimpangan harga, mengoptimalkan manajemen risiko.
Tambahkan Stop Loss dan Stop Loss Bergerak: Tetapkan posisi Stop Loss yang masuk akal dan gunakan Stop Loss Bergerak saat Anda menang, untuk melindungi keuntungan yang telah diperoleh.
Pilihan siklus waktu yang optimal: Memilih kerangka waktu tertentu yang paling sesuai dengan strategi dengan mengevaluasi kinerja dari berbagai siklus waktu.
Pertimbangkan faktor volatilitas: menyesuaikan parameter strategi atau menghentikan perdagangan dalam lingkungan dengan volatilitas rendah untuk menyesuaikan diri dengan kondisi pasar yang berbeda.
Meringkaskan
Strategi perdagangan reversal tiga standar deviasi adalah metode perdagangan kuantitatif yang didasarkan pada prinsip statistik untuk mencari peluang perdagangan dengan menangkap deviasi ekstrim dari harga. Strategi ini memiliki keunggulan yang signifikan dalam dasar teoretis, fleksibilitas, dan fleksibilitas, terutama untuk pasar yang sangat volatil dan perdagangan jangka pendek. Namun, pengguna perlu memperhatikan risiko potensial seperti false breakout, kinerja pasar tren, dan sensitivitas parameter.
/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MikEy Scali 3 STD Dev Buy/Sell Strategy", overlay=true)
// Input parameters
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length", minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(3.0, title="Standard Deviation Multiplier", step=0.1)
// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(src, length)
std_dev = ta.stdev(src, length)
// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + (std_dev * mult)
lower_band = ma - (std_dev * mult)
// Buy and Sell conditions
// Buy when the price is below the lower band (3 std devs below MA)
buyCondition = ta.crossover(src, lower_band)
// Sell when the price is above the upper band (3 std devs above MA)
sellCondition = ta.crossunder(src, upper_band)
// Plot the buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Execute buy and sell orders based on the conditions
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
strategy.close("Buy")
// Plot the moving average and the bands
plot(ma, color=color.blue, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Band (3 STD)")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Band (3 STD)")
// Optional: Plot the source
plot(src, color=color.gray, title="Source")
// Add labels for clarity
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.green, 90) : na, offset=-1, title="Buy Signal Background")
bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na, offset=-1, title="Sell Signal Background")