ianzeng123
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem perdagangan yang didasarkan pada indeks bergerak rata-rata jangka menengah dan panjang (EMA), yang menggabungkan manajemen posisi dinamis dan mekanisme pengendalian risiko. Strategi ini mengidentifikasi tren pasar melalui 21 siklus dan 55 siklus EMA, sementara secara dinamis menyesuaikan ukuran posisi perdagangan berdasarkan rasio risiko-penghasilan dan persentase risiko yang disesuaikan oleh pengguna, yang memungkinkan kontrol yang tepat atas risiko.
Prinsip Strategi
Logika inti dari strategi ini didasarkan pada sinyal silang EMA dari dua periode waktu. Ketika 21 siklus EMA naik melintasi 55 siklus EMA, sistem mengidentifikasi sebagai tren naik, memicu banyak sinyal; Ketika 21 siklus EMA turun melintasi 55 siklus EMA, sistem mengidentifikasi sebagai tren menurun, memicu sinyal kosong. Pengaturan stop loss menggunakan titik terendah dari dua garis K terakhir (<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
Keunggulan Strategis
- Manajemen risiko dinamis: Menghitung ukuran posisi secara dinamis untuk memastikan bahwa risiko setiap transaksi dikontrol secara ketat dalam persentase yang ditetapkan.
- Adaptif: Indikator EMA dapat beradaptasi dengan fluktuasi pasar, mengurangi sinyal palsu.
- Tingkat RRR dapat disesuaikan: pengguna dapat mengatur RRR sesuai dengan preferensi risiko mereka sendiri.
- Ilmu Manajemen Posisi: Mengatur posisi secara dinamis berdasarkan ukuran akun dan jarak risiko, menghindari kelebihan leverage.
- Operasi sepenuhnya otomatis: Strategi dapat terus berjalan 24⁄7 tanpa intervensi manusia.
Risiko Strategis
- Risiko pasar bergoyang: Dalam pasar bergoyang horizontal, sinyal silang EMA dapat menghasilkan sinyal palsu yang sering terjadi.
- Risiko slippage: Dalam situasi yang cepat, harga transaksi sebenarnya mungkin memiliki deviasi besar dari harga sinyal.
- Manajemen risiko: Meskipun ada kontrol risiko, kerugian berturut-turut dapat berdampak signifikan pada akun.
- Risiko sistemik: Kejadian besar yang tidak terduga di pasar dapat menyebabkan kegagalan stop loss.
Arah optimasi strategi
- Menambahkan filter tren: Masukkan ADX atau indikator kekuatan tren untuk memfilter tren yang bergoyang.
- Optimalkan Stop Loss: Pertimbangkan untuk menggunakan ATR untuk menyesuaikan jarak stop loss secara dinamis dan meningkatkan kemampuan adaptif stop loss.
- Menambahkan volatilitas: menyesuaikan parameter risiko berdasarkan dinamika volatilitas pasar.
- Penyaringan waktu: Tambahkan penyaringan waktu transaksi untuk menghindari periode likuiditas rendah.
- Indikator energi kuantitatif yang diperkenalkan: Indikator kuantitatif gabungan yang memverifikasi efektivitas tren.
Meringkaskan
Strategi ini membangun sistem perdagangan yang lengkap dengan menggabungkan sinyal tren EMA dan manajemen risiko dinamis. Keunggulan inti dari strategi ini adalah manajemen posisi dan mekanisme kontrol risiko yang ilmiah, namun masih memerlukan pengoptimalan parameter yang sesuai sesuai dengan lingkungan pasar dan preferensi risiko pribadi.
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2024-07-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Carlos Humberto Rodríguez Arias
//@version=5
strategy("EMA Crossover Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// EMA periods
MT_EMA = input.int(21, title="Medium Term EMA")
LT_EMA = input.int(55, title="Long Term EMA")
RR = input.float(2.0, title="Risk-Reward Ratio") // User-defined RR
RiskPercent = input.float(1.0, title="Risk Percentage") // User-defined risk percentage
// Calculate EMAs
Signal_MT_EMA = ta.ema(close, MT_EMA)
Signal_LT_EMA = ta.ema(close, LT_EMA)
// Plot EMAs
plot(Signal_MT_EMA, title="Medium Term EMA", color=color.orange, linewidth=2)
plot(Signal_LT_EMA, title="Long Term EMA", color=color.blue, linewidth=2)
// Determine trend conditions
uptrend = ta.crossover(Signal_MT_EMA, Signal_LT_EMA)
downtrend = ta.crossunder(Signal_MT_EMA, Signal_LT_EMA)
// Stop-Loss Calculations
longStopLoss = ta.lowest(low, 2) // SL for buy = lowest low of last 2 candles
shortStopLoss = ta.highest(high, 2) // SL for sell = highest high of last 2 candles
// Take-Profit Calculations
longTakeProfit = close + (close - longStopLoss) * RR
shortTakeProfit = close - (shortStopLoss - close) * RR
// Calculate Position Size based on Risk Percentage
capital = strategy.equity * (RiskPercent / 100)
longPositionSize = capital / (close - longStopLoss)
shortPositionSize = capital / (shortStopLoss - close)
// Execute Buy Order
if uptrend
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=longPositionSize)
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=longStopLoss, limit=longTakeProfit)
// Execute Sell Order
if downtrend
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=shortPositionSize)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=shortStopLoss, limit=shortTakeProfit)