ChaoZhang
1
fokus pada
1617
Pengikut
Ringkasan
Ini adalah strategi pelacakan tren garis rata tiga yang didasarkan pada metodologi perdagangan Oliver Valez. Strategi ini menggunakan sinyal silang dari rata-rata bergerak 20 siklus, 50 siklus, dan 200 siklus untuk mengidentifikasi tren pasar dan peluang perdagangan. Garis rata-rata 200 siklus berfungsi sebagai filter tren utama, sedangkan silang antara garis rata-rata 20 siklus dan 50 siklus digunakan untuk menghasilkan sinyal perdagangan tertentu.
Prinsip Strategi
Logika inti dari strategi ini terdiri dari tiga tingkatan utama:
- Identifikasi tren: menggunakan 200 periodic mean line sebagai garis pembatas tren. Ketika harga berada di atas 200 mean line, dianggap sebagai tren naik; Ketika harga berada di bawah 200 mean line, dianggap sebagai tren turun.
- Sinyal perdagangan: dalam tren naik, ketika 20 siklus rata-rata naik melewati 50 siklus rata-rata, memicu sinyal multi; dalam tren turun, ketika 20 siklus rata-rata turun melewati 50 siklus rata-rata, memicu sinyal kosong.
- Pengendalian risiko: Strategi ini menetapkan default 2% stop loss dan 4% stop loss, sementara secara otomatis melonggarkan posisi jika terjadi sinyal silang terbalik.
Keunggulan Strategis
- Multiple confirmation mechanism (MCM): Melalui penggunaan kombinasi tiga garis yang sama, memberikan sinyal perdagangan yang lebih andal.
- Filter tren: Fungsi filter tren 200 garis rata secara efektif mengurangi risiko terobosan palsu.
- Fleksibilitas: Dukungan untuk beralih antara SMA dan EMA, parameter dapat disesuaikan sesuai dengan karakteristik pasar yang berbeda.
- Manajemen risiko yang baik: mekanisme penghentian kerugian internal, perlindungan keamanan dana.
- Efek visualisasi: menampilkan status tren secara intuitif dengan perubahan warna latar belakang.
Risiko Strategis
- Keterlambatan: Moving Average pada dasarnya merupakan indikator keterlambatan, yang dapat menyebabkan keterlambatan waktu masuk atau keluar.
- Pasar bergoyang tidak berlaku: Pada tahap penyusunan lateral, persilangan rata-rata yang sering dapat menghasilkan sinyal palsu.
- Risiko Stop Loss Terbatas: Penggunaan Stop Loss Persentase Terbatas mungkin tidak cocok untuk semua kondisi pasar.
- Sensitivitas parameter: Pengaturan siklus rata-rata yang berbeda dapat menghasilkan hasil yang berbeda secara signifikan.
Arah optimasi strategi
- Pengenalan analisis lalu lintas: dapat menambahkan indikator konfirmasi lalu lintas untuk meningkatkan keandalan sinyal.
- Pengaturan Stop Loss Dinamis: Pertimbangkan untuk menggunakan ATR atau indikator volatilitas untuk menyesuaikan posisi Stop Loss secara dinamis.
- Menambahkan filter kekuatan tren: Indikator kekuatan tren seperti ADX dapat diperkenalkan, memfilter lingkungan tren yang lemah.
- Optimalkan waktu masuk: Kombinasi bentuk harga dan titik resistensi dukungan untuk meningkatkan akurasi masuk.
- Tambahkan filter waktu: Anda dapat mengatur jendela waktu perdagangan untuk menghindari periode yang lebih berfluktuasi.
Meringkaskan
Ini adalah strategi pelacakan tren yang terstruktur dan logis dengan jelas. Dengan kerja sama sinergis dengan garis rata tiga, ini menjamin akurasi identifikasi tren dan memberikan sinyal perdagangan yang jelas.
Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2024-02-10 00:00:00
end: 2025-02-08 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Oliver Valez Triple MA Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
// Inputs
ma20_length = input.int(20, "20-period MA Length", minval=1)
ma50_length = input.int(50, "50-period MA Length", minval=1)
ma200_length = input.int(200, "200-period MA Length", minval=1)
use_ema = input.bool(false, "Use EMA Instead of SMA")
sl_percent = input.float(2.0, "Stop Loss %", minval=0.0)
tp_percent = input.float(4.0, "Take Profit %", minval=0.0)
// Calculate MAs
ma20 = use_ema ? ta.ema(close, ma20_length) : ta.sma(close, ma20_length)
ma50 = use_ema ? ta.ema(close, ma50_length) : ta.sma(close, ma50_length)
ma200 = use_ema ? ta.ema(close, ma200_length) : ta.sma(close, ma200_length)
// Plot MAs
plot(ma20, "MA 20", color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(ma50, "MA 50", color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2)
plot(ma200, "MA 200", color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)
// Trend Filter
bullish_trend = close > ma200
bearish_trend = close < ma200
// Entry Conditions
long_condition = ta.crossover(ma20, ma50) and bullish_trend
short_condition = ta.crossunder(ma20, ma50) and bearish_trend
// Exit Conditions
exit_long = ta.crossunder(ma20, ma50)
exit_short = ta.crossover(ma20, ma50)
// Risk Management
stop_loss = strategy.position_avg_price * (1 - sl_percent/100)
take_profit = strategy.position_avg_price * (1 + tp_percent/100)
// Execute Trades
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("XL", "Long", stop=stop_loss, limit=take_profit)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("XS", "Short", stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Close trades on opposite signals
if (exit_long)
strategy.close("Long")
if (exit_short)
strategy.close("Short")
// Plot Signals
plotshape(long_condition, "Buy", shape.labelup, location.belowbar, color=color.green, text="BUY", textcolor=color.white)
plotshape(short_condition, "Sell", shape.labeldown, location.abovebar, color=color.red, text="SELL", textcolor=color.white)
// Background Color for Trend
bgcolor(bullish_trend ? color.new(color.green, 90) : bearish_trend ? color.new(color.red, 90) : na)