ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem perdagangan otomatis berdasarkan sinyal persilangan rata-rata pergerakan, yang mengoptimalkan kinerja perdagangan dengan menetapkan rasio risiko-pengembalian tetap. Strategi ini menggunakan persilangan rata-rata pergerakan cepat (Fast MA) dan rata-rata pergerakan lambat (Slow MA) untuk menentukan arah tren pasar, dan menggabungkan titik stop loss dan target keuntungan yang telah ditetapkan sebelumnya untuk mengelola risiko posisi.
Prinsip Strategi
Logika inti dari strategi ini didasarkan pada sinyal persilangan yang dihasilkan oleh dua rata-rata pergerakan dalam periode yang berbeda (10 periode dan 30 periode). Ketika garis cepat melintasi garis lambat, sistem menghasilkan sinyal panjang; ketika garis cepat melintasi garis lambat, sistem menghasilkan sinyal pendek. Setelah setiap posisi dibuka, sistem akan secara otomatis menghitung posisi stop loss berdasarkan rasio stop loss 2% yang telah ditetapkan, dan menetapkan target keuntungan berdasarkan rasio risiko-imbal hasil 2,5 kali. Pendekatan ini memastikan bahwa setiap perdagangan memiliki profil risiko-pengembalian yang tetap.
Keunggulan Strategis
- Sistematisasi manajemen risiko: manajemen dana terstandarisasi dicapai melalui rasio stop loss dan rasio risiko-pengembalian yang tetap
- Mekanisme perdagangan objektif: sistem sinyal berdasarkan persilangan rata-rata bergerak, menghindari bias yang disebabkan oleh penilaian subjektif
- Kemampuan penyesuaian parameter yang kuat: parameter utama seperti rasio stop loss, rasio risiko-pengembalian, dll. dapat disesuaikan secara fleksibel sesuai dengan kondisi pasar
- Tingkat otomatisasi eksekusi yang tinggi: otomatisasi dicapai dari pembuatan sinyal hingga manajemen posisi, mengurangi kesalahan operasional manusia
Risiko Strategis
- Risiko pasar yang bergejolak: Dalam pasar yang bergerak menyamping, sinyal persilangan moving average dapat menghasilkan penembusan palsu yang sering terjadi
- Risiko tergelincir: Dalam kondisi pasar yang cepat, harga transaksi aktual dapat menyimpang secara signifikan dari harga sinyal.
- Risiko stop loss tetap: rasio stop loss tunggal mungkin tidak cocok untuk semua kondisi pasar
- Biaya komisi: Perdagangan yang sering dapat mengakibatkan biaya transaksi yang lebih tinggi
Arah optimasi strategi
- Perkenalkan filter tren: Anda dapat menambahkan rata-rata pergerakan periode lebih panjang atau indikator tren lainnya untuk menyaring sinyal palsu
- Mekanisme stop loss dinamis: menyesuaikan rasio stop loss secara dinamis sesuai dengan volatilitas pasar untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi strategi
- Tambahkan konfirmasi volume: Gabungkan indikator volume untuk memverifikasi validitas breakout
- Optimalkan waktu pembukaan: Anda dapat menunggu panggilan balik setelah rata-rata pergerakan melintasi sebelum memasuki pasar, yang meningkatkan efisiensi harga masuk
Meringkaskan
Strategi ini membangun sistem perdagangan lengkap dengan menggabungkan metode analisis teknis klasik dengan konsep manajemen risiko modern. Meskipun ada keterbatasan tertentu, melalui pengoptimalan dan perbaikan berkelanjutan, strategi ini diharapkan dapat mempertahankan kinerja yang stabil di berbagai lingkungan pasar. Kuncinya adalah terus menyesuaikan pengaturan parameter berdasarkan hasil perdagangan aktual dan menemukan konfigurasi yang paling sesuai dengan lingkungan pasar saat ini.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SOL 15m 2.5 R:R Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//---------------------------------------------------
// User Inputs
//---------------------------------------------------
// sym = input.symbol("swap", "Symbol")
timeframe = input.timeframe("15", "Timeframe")
fastLength = input.int(10, "Fast MA Length")
slowLength = input.int(30, "Slow MA Length")
stopLossPerc = input.float(2.0, "Stop Loss %", step=0.1) // This is an example; adjust to achieve ~45% win rate
RR = input.float(2.5, "Risk to Reward Ratio", step=0.1)
//---------------------------------------------------
// Data Sources
//---------------------------------------------------
price = request.security("swap", timeframe, close)
// Compute moving averages
fastMA = ta.sma(price, fastLength)
slowMA = ta.sma(price, slowLength)
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
//---------------------------------------------------
// Stop Loss and Take Profit Calculation
//---------------------------------------------------
var entryPrice = 0.0
if (strategy.position_size == 0) // not in a position
if longCondition
// Long entry
entryPrice := price
strategy.entry("Long", strategy.long)
if shortCondition
// Short entry
entryPrice := price
strategy.entry("Short", strategy.short)
if strategy.position_size > 0
// We are in a long position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size > 0
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100)
longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if strategy.position_size < 0
// We are in a short position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size < 0
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100)
shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)
//---------------------------------------------------
// Plotting
//---------------------------------------------------
plot(fastMA, color=color.new(color.teal, 0), title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.new(color.orange, 0), title="Slow MA")