Strategi Perdagangan Keseimbangan Kekuatan yang Didorong Ambang Momentum

BOP TA MA RSI THRESHOLD momentum LEVERAGE EQUITY
Tanggal Pembuatan: 2025-02-24 09:35:40 Akhirnya memodifikasi: 2025-02-27 16:50:22
menyalin: 1 Jumlah klik: 368
2
fokus pada
319
Pengikut

Strategi Perdagangan Keseimbangan Kekuatan yang Didorong Ambang Momentum Strategi Perdagangan Keseimbangan Kekuatan yang Didorong Ambang Momentum

Ringkasan

Strategi ini adalah sistem perdagangan berbasis momentum, terutama menggunakan indikator Balance of Power untuk berdagang pada periode waktu 4 jam. Dengan mengukur kekuatan lawan dari kedua belah pihak, sinyal perdagangan dipicu ketika indikator menembus ambang batas yang ditentukan. Strategi ini mencakup manajemen posisi dinamis, manajemen leverage yang dapat disesuaikan, dan pelacakan perdagangan visual, yang dapat secara efektif menangkap titik-titik perubahan tren pasar.

Prinsip Strategi

Inti dari strategi ini adalah untuk mengukur keseimbangan kekuatan jual beli pasar dengan menghitung ((harga penutupan - harga pembukaan) / ((harga tertinggi - harga terendah). Ketika nilai mendekati 1 menunjukkan kekuatan bullish yang kuat, dan mendekati -1 menunjukkan tekanan bearish yang kuat. Logika perdagangan spesifik adalah sebagai berikut:

  • Kondisi untuk membuka posisi: Ketika indikator kekuatan keseimbangan memakai 0,8, menunjukkan kekuatan pembeli yang kuat, masuk ke pasar untuk melakukan lebih banyak
  • Kondisi Posisi Tetap: Ketika Indeks Kekuatan Keseimbangan Menembus -0.8, Ini Menunjukkan Tekanan Penjual Meningkat, Posisi Tetap Di Luar
  • Manajemen Posisi: Beradaptasi secara dinamis berdasarkan kepentingan dan kewajiban akun, dan dapat mengatur kelipatan leverage

Keunggulan Strategis

  1. Kepastian sinyal: menggunakan pemicu dengan nilai ambang tetap, menghindari perdagangan yang sering, fokus pada sinyal dengan kepastian tinggi
  2. Kendali risiko: manajemen risiko yang fleksibel dengan posisi dinamis dan leverage yang dapat disesuaikan
  3. Visibilitas yang kuat: menyediakan tanda transaksi dan riwayat untuk strategi pelacakan dan optimasi
  4. Adaptif: Cocok untuk lingkungan pasar yang lebih berfluktuasi, dapat menangkap perubahan tren tepat waktu

Risiko Strategis

  1. Risiko slippage: kemungkinan slippage yang lebih besar pada saat volatilitas tinggi
  2. Risiko penembusan palsu: mungkin memicu sinyal penembusan palsu yang menyebabkan kerugian
  3. Trend Dependency: Performa di Pasar yang Bergolak Mungkin Lebih Buruk
  4. Risiko Leverage: Leverage Terlalu Tinggi Bisa Memicu Kerugian Besar

Arah optimasi strategi

  1. Memperkenalkan filter tren: menentukan arah tren besar dalam kombinasi dengan indikator teknis lainnya
  2. Pengaturan optimasi threshold: penyesuaian threshold sesuai dengan dinamika lingkungan pasar yang berbeda
  3. Memperbaiki mekanisme penghentian kerugian: Meningkatkan sarana pengendalian risiko seperti pelacakan penghentian kerugian
  4. Meningkatkan waktu penyaringan: pertimbangkan faktor waktu seperti publikasi data ekonomi penting

Meringkaskan

Strategi ini menangkap perubahan dinamika pasar melalui indikator kekuatan keseimbangan, yang dikombinasikan dengan manajemen posisi dinamis dan pengendalian risiko, untuk membangun sistem perdagangan yang relatif utuh. Meskipun ada risiko tertentu, stabilitas dan profitabilitas strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut melalui optimasi dan perbaikan berkelanjutan.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2024-02-25 00:00:00
end: 2025-02-22 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Balance of Power for US30 4H", format=format.price, precision=2, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true, commission_value=0.01, max_labels_count=500, max_lines_count = 500)

leverage = input.float(5, "Leverage 1:", tooltip="Multiply your equity (100%) times the leverage.")

p = (close - open) / (high - low)
qty = strategy.equity * leverage / close

if ta.crossover(p, 0.8)
    strategy.entry("L", strategy.long, qty=qty)

if ta.crossunder(p, -0.8)
    strategy.close("L")

green   = color.new(#0097a7, 0)
red     = color.new(#ff195f, 0)
green90 = color.new(#0097a7, 85)
red90   = color.new(#ff195f, 85)

if strategy.position_size > strategy.position_size[1]
    label.new(bar_index, low * 0.999, text="▲", textcolor=green, size=size.normal, textalign=text.align_center, color=green90, style=label.style_text_outline)
    label.new(bar_index, low * 0.999, text="Buy", textcolor=green, size=size.tiny, textalign=text.align_center, color=green90, style=label.style_label_up)

if strategy.position_size < strategy.position_size[1]
    label.new(bar_index, high * 1.001, text="▼", textcolor=red, size=size.normal, textalign=text.align_center, color=red90, style=label.style_text_outline)
    label.new(bar_index, high * 1.001, text="Close", textcolor=red, size=size.tiny, textalign=text.align_center, color=red90, style=label.style_label_down)


var float tradeEntryPrice = na
var int   tradeEntryBar   = na

if strategy.position_size > 0 and strategy.position_size[1] == 0
    tradeEntryPrice := close
    tradeEntryBar   := bar_index


if strategy.position_size == 0 and strategy.position_size[1] > 0
    exitPrice = close
    exitBar   = bar_index
    tradeColor = (exitPrice - tradeEntryPrice > 0) ? green : red

    topPrice    = math.max(tradeEntryPrice, exitPrice)
    bottomPrice = math.min(tradeEntryPrice, exitPrice)

    box.new(tradeEntryBar, topPrice, exitBar, bottomPrice, border_width=0, bgcolor=color.new(tradeColor, 85))
    line.new(tradeEntryBar, topPrice, exitBar, topPrice, color=tradeColor, width=1)
    line.new(tradeEntryBar, bottomPrice, exitBar, bottomPrice, color=tradeColor, width=1)