ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi pelacakan tren yang didasarkan pada sinyal oversold RSI, tren rata-rata jangka pendek, dan konfirmasi volume transaksi. Ini terutama membangun posisi multihead dengan mengidentifikasi peluang oversold jangka pendek dalam tren naik jangka panjang, sambil menggunakan amplifikasi volume transaksi untuk mengkonfirmasi efektivitas sinyal perdagangan. Strategi ini menggunakan indikator RSI 10 periode, sistem dua garis rata-rata 250 dan 500 siklus, dan garis rata-rata volume transaksi 20 periode sebagai kombinasi indikator inti.
Prinsip Strategi
Logika inti dari strategi ini didasarkan pada tiga kondisi penting:
- RSI oversold signal ((RSI<=30): digunakan untuk menangkap peluang pasar oversold untuk rebound
- Dua baris berurutan (SMA250>SMA500): Konfirmasi tren naik jangka panjang
- Konfirmasi volume transaksi: Volume transaksi saat ini > 20 siklus volume transaksi rata-rata*2.5): Memverifikasi efektivitas perubahan harga
Ketika ketiga kondisi di atas terpenuhi secara bersamaan, strategi memasuki posisi multihead. Sinyal posisi kosong dipicu oleh garis rata-rata jangka pendek yang melewati garis rata-rata jangka panjang (dead fork). Selain itu, strategi menetapkan stop loss 5% untuk mengendalikan risiko.
Keunggulan Strategis
- Mekanisme konfirmasi ganda mengurangi sinyal palsu: kombinasi RSI, garis rata-rata dan volume transaksi triple filter, secara signifikan meningkatkan keandalan sinyal perdagangan
- Fitur mengikuti tren: menilai tren besar dengan garis rata-rata jangka panjang, menghindari perdagangan berlawanan
- Pengendalian risiko yang sempurna: pengaturan stop loss tetap, pengendalian risiko perdagangan tunggal yang efektif
- Adaptif: Parameter strategi dapat disesuaikan secara fleksibel dengan karakteristik pasar yang berbeda
- Seleksi yang ketat untuk peluang perdagangan: Filter multi-kondisi memastikan hanya masuk pada waktu terbaik
Risiko Strategis
- Risiko keterbelakangan: rata-rata jangka panjang tertinggal secara signifikan dan mungkin melewatkan tren awal
- Risiko over-hype: beberapa peluang perdagangan yang efektif mungkin terlewatkan oleh beberapa kondisi yang ketat
- Risiko pasar yang bergoyang: sinyal palsu dapat sering dipicu dalam pasar yang bergoyang
- Stop loss setup risk: Stop loss fixed rate mungkin tidak cocok untuk semua kondisi pasar
- Risiko optimalisasi parameter: Optimalisasi yang berlebihan dapat menyebabkan strategi berkinerja buruk dalam perdagangan nyata.
Arah optimasi strategi
- Optimalisasi stop loss dinamis: mekanisme stop loss dinamis yang dapat dipertimbangkan berdasarkan ATR atau volatilitas
- Kuantitas kekuatan tren: memperkenalkan indikator kekuatan tren seperti ADX, meningkatkan akurasi penilaian tren
- Optimalisasi manajemen posisi: Rasio kepemilikan posisi disesuaikan dengan kekuatan sinyal dan dinamika volatilitas pasar
- Perbaikan mekanisme keluar: mekanisme keluar yang fleksibel seperti peningkatan target keuntungan dan pergerakan stop loss
- Filter waktu: Tambahkan filter waktu transaksi untuk menghindari periode transaksi yang tidak efisien
Meringkaskan
Ini adalah strategi pelacakan tren yang dirancang secara rasional dan logis, yang secara efektif menyeimbangkan keuntungan dan risiko melalui penggunaan kombinasi dari beberapa indikator teknis. Keunggulan inti dari strategi ini adalah mekanisme pengakuan sinyal dan sistem kontrol risiko yang baik, tetapi juga menghadapi tantangan seperti kelebihan dan keterbelakangan. Dengan arah optimasi yang disarankan, strategi ini diharapkan untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik dalam aplikasi nyata.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © wielkieef
//@version=5
strategy(title=' Rsi Long-Term Strategy [15min]', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)
// Rsi
rsi_lenght = input.int(10, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)
rsi_overs = rsi_value <= 30
rsi_overb = rsi_value >= 70
// Volume
vol_sma_length = input.int(20, title='Volume lenght ', minval=1)
Volume_condt = volume > ta.sma(volume, vol_sma_length) * 2.5
//SMA1
lengthSMA1 = input(250, title="Lenght SMA 1")
SMA1 = ta.sma(close, lengthSMA1)
//plot(SMA1, color=color.rgb(245, 108, 3), linewidth=1, title="SMA250")
//SMA2
lengthSMA2 = input(500, title="Lenght SMA 2")
SMA2 = ta.sma(close, lengthSMA2)
//plot(SMA2, color=#9803f5, linewidth=1, title="SMA500")
//Entry Logic
Long_cond = (rsi_overs and SMA1 > SMA2 and Volume_condt )
if Long_cond
strategy.entry('Long', strategy.long)
//Close Logic
Long_close = ta.crossunder(SMA1,SMA2)
if Long_close
strategy.close("Long")
//Bar colors
Bar_color = Volume_condt ? #fc9802 : SMA1 > SMA2 ? color.rgb(84, 252, 0) : SMA1 < SMA2 ? color.maroon : color.gray
barcolor(color=Bar_color)
// Rsi value Plotshapes
plotshape(rsi_value < 30 and SMA1 > SMA2 and Volume_condt, title='Buy', color=color.new(color.green, 0), style=shape.circle, location=location.belowbar, size=size.tiny, textcolor=color.new(color.black, 0))
plotshape(rsi_value > 70 and SMA1 < SMA2 and Volume_condt, title='Sell', color=color.new(color.red, 0), style=shape.circle, location=location.abovebar, size=size.tiny, textcolor=color.new(color.black, 0))
plotshape(ta.crossunder(SMA1,SMA2) , title='DEATH CROSS', color=#000000, style=shape.xcross, location=location.abovebar, size=size.small, textcolor=color.new(color.black, 0))
//Stop-Loss// this code is from author RafaelZioni, modified by wielkieef
pera(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss = input.float(title=' stop loss', defval=5.0, minval=0.5)
los = pera(stoploss)
strategy.exit('SL', loss=los)
// by wielkieef