ChaoZhang
1
fokus pada
1617
Pengikut
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem pelacakan tren yang menggabungkan beberapa indikator teknis untuk membangun kerangka keputusan perdagangan yang lengkap dengan mengintegrasikan indikator seperti moving average (EMA), relative strength index (RSI), moving average convergence divergence index (MACD), dan Bollinger Bands (BB). Strategi ini menggunakan metode manajemen risiko yang dinamis, termasuk stop loss berdasarkan persentase dan stop loss berdasarkan keuntungan berdasarkan risiko, yang bertujuan untuk mencapai keuntungan yang stabil setelah penyesuaian risiko.
Prinsip Strategi
Logika inti dari strategi ini didasarkan pada analisis pasar multi-lapisan:
- Konfirmasi tren: Menggunakan 200 hari EMA untuk menentukan arah tren jangka panjang, dan pengesahan silang perubahan tren jangka menengah dari EMA cepat (20 hari) dan EMA lambat (50 hari)
- Verifikasi momentum: menggunakan indikator RSI dan MACD untuk melakukan verifikasi ganda terhadap momentum pasar, yang mengharuskan RSI berada di atas 50 (multi-head) atau di bawah 50 (blank head), sementara jalur sinyal MACD mendukung arah yang sesuai
- Kontrol Volatilitas: Pendahuluan tepat waktu perdagangan melalui Brin Belt, mencari peluang untuk melakukan plus di posisi support di bawah rel, mencari peluang untuk melakukan shorting di posisi resistance di atas rel
- Pengelolaan risiko: Menggunakan 2% stop loss setting dan 1,5 kali tingkat stop loss dari risiko-reward rasio, memastikan risiko yang terkendali untuk setiap perdagangan
Keunggulan Strategis
- Analisis multi-dimensi: Mengurangi pengaruh sinyal palsu dengan menggabungkan indikator tren, momentum, dan volatilitas
- Pengendalian risiko yang sempurna: Stop loss dan stop loss level yang di-default memastikan bahwa risiko perdagangan dapat dikendalikan
- Adaptif: Parameter strategi dapat disesuaikan dengan kondisi pasar yang berbeda
- Kejelasan dalam pelaksanaan: kondisi masuk dan keluar yang jelas, mudah diterapkan dan dipantau
- Pengelolaan dana yang wajar: Menggunakan persentase ekuitas akun untuk mengendalikan posisi, menghindari risiko yang berlebihan
Risiko Strategis
- Risiko volatilitas pasar: mungkin memicu stop loss yang sering terjadi pada saat volatilitas tinggi
- Risiko perubahan tren: Kemunduran yang lebih besar mungkin terjadi pada titik perubahan tren
- Risiko optimasi parameter: Optimasi yang berlebihan dapat menyebabkan overfitting
- Eksekusi risiko slippage: kemungkinan slippage yang lebih besar jika likuiditas rendah
- Risiko biaya komisi: sering bertransaksi dapat menghasilkan biaya transaksi yang lebih tinggi
Arah optimasi strategi
- Penyesuaian parameter dinamis: parameter indikator dapat disesuaikan secara otomatis sesuai dengan fluktuasi pasar
- Meningkatkan indikator sentimen pasar: pengenalan indikator seperti volume transaksi meningkatkan keandalan sinyal
- Optimalkan mekanisme stop loss: mencapai tracking stop loss dan meningkatkan kemampuan untuk melindungi profit
- Masukkan penyaringan waktu: penyaringan pada jendela waktu transaksi
- Tambahkan filter volatilitas: Kurangi posisi atau hentikan perdagangan selama periode fluktuasi yang berlebihan
Meringkaskan
Strategi ini membangun sistem perdagangan pelacakan tren yang lengkap dengan menggunakan beberapa indikator teknis secara komprehensif. Strategi ini memiliki kemampuan adaptasi dan stabilitas yang baik melalui manajemen risiko yang ketat dan analisis pasar multi-dimensi. Meskipun ada ruang untuk optimasi, desain kerangka kerja keseluruhan masuk akal dan sesuai sebagai dasar strategi perdagangan jangka menengah dan panjang.
Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2025-01-10 00:00:00
end: 2025-02-09 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Altcoin Long/Short Strategy", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// —————— Inputs ——————
emaFastLength = input.int(20, "Fast EMA")
emaSlowLength = input.int(50, "Slow EMA")
rsiLength = input.int(14, "RSI Length")
bbLength = input.int(20, "Bollinger Bands Length")
riskRewardRatio = input.float(1.5, "Risk/Reward Ratio")
stopLossPerc = input.float(2, "Stop Loss %") / 100
// —————— Indicators ——————
// Trend: EMAs
emaFast = ta.ema(close, emaFastLength)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLength)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Momentum: RSI & MACD
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
// Volatility: Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, bbLength)
dev = ta.stdev(close, bbLength)
upperBand = basis + 2 * dev
lowerBand = basis - 2 * dev
// —————— Strategy Logic ——————
// Long Conditions
longCondition =
close > ema200 and // Long-term bullish
ta.crossover(emaFast, emaSlow) and // EMA crossover
rsi > 50 and // Momentum rising
close > lowerBand and // Bounce from lower Bollinger Band
macdLine > signalLine // MACD bullish
// Short Conditions
shortCondition =
close < ema200 and // Long-term bearish
ta.crossunder(emaFast, emaSlow) and // EMA crossunder
rsi < 50 and // Momentum weakening
close < upperBand and // Rejection from upper Bollinger Band
macdLine < signalLine // MACD bearish
// —————— Risk Management ——————
stopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc)
takeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + (riskRewardRatio * stopLossPerc))
// —————— Execute Trades ——————
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// —————— Plotting ——————
plot(emaFast, "Fast EMA", color=color.blue)
plot(emaSlow, "Slow EMA", color=color.orange)
plot(ema200, "200 EMA", color=color.gray)
plot(upperBand, "Upper Bollinger", color=color.red)
plot(lowerBand, "Lower Bollinger", color=color.green)