Strategi Perdagangan Multi-faktor Manajemen Risiko Dinamis Likuiditas

ATR RSI EMA TP/SL LIQ
Tanggal Pembuatan: 2025-03-31 16:41:01 Akhirnya memodifikasi: 2025-03-31 16:41:01
menyalin: 3 Jumlah klik: 322
2
fokus pada
319
Pengikut

Strategi Perdagangan Multi-faktor Manajemen Risiko Dinamis Likuiditas Strategi Perdagangan Multi-faktor Manajemen Risiko Dinamis Likuiditas

Ringkasan

Ini adalah strategi perdagangan kuantitatif inovatif yang menyediakan pedagang dengan metode perdagangan yang terstruktur dengan mengintegrasikan masuk zona likuiditas, ATR volatilitas, dan manajemen risiko dinamis. Strategi ini menggabungkan beberapa indikator analisis teknis yang dirancang untuk mengidentifikasi peluang perdagangan dengan probabilitas tinggi dan secara otomatis menghitung level stop and loss.

Prinsip Strategi

Prinsip-prinsip inti dari strategi ini didasarkan pada elemen-elemen kunci berikut:

  1. Analisis zona likuiditas: mengidentifikasi area dukungan dan resistensi potensial dengan menghitung titik terendah dan tertinggi dalam periode tertentu.
  2. Filter tingkat ATR: Menggunakan rentang rata-rata fluktuasi nyata ((ATR) sebagai threshold dinamis untuk masuk dan manajemen risiko.
  3. Filter tren: mengkonfirmasi tren dan dinamika pasar dengan mengkombinasikan 50 periode indeks bergerak rata-rata (EMA) dan relatif kuat indeks (RSI).
  4. Manajemen risiko dinamis: Menghitung stop loss dan stop loss level secara otomatis berdasarkan ATR, dan memungkinkan fleksibilitas dalam penyesuaian rasio risiko / reward.

Keunggulan Strategis

  1. Generasi sinyal multi-dimensi: menggabungkan fluiditas, volatilitas dan penyaringan tren untuk meningkatkan kualitas sinyal.
  2. Manajemen risiko adaptif: mengadaptasi stop loss secara dinamis untuk mengontrol risiko perdagangan secara efektif.
  3. Konfigurasi parameter yang fleksibel: dapat menyesuaikan panjang ATR, siklus likuiditas, dan waktu transaksi.
  4. Dukungan visualisasi: memberikan tampilan visualisasi pada tingkat garis fluiditas dan garis K pertama.
  5. Pelacakan Kinerja: Tabel statistik perdagangan built-in, menampilkan kemenangan dan kerugian langsung di grafik.

Risiko Strategis

  1. Sensitivitas parameter: kinerja strategi sangat bergantung pada pilihan parameter, yang perlu terus diperiksa dan dioptimalkan.
  2. Adaptasi pasar: kinerja mungkin tidak stabil di pasar dengan tren yang tidak jelas atau sangat berfluktuasi.
  3. Risiko penembusan palsu: kemungkinan terjadinya penembusan di area likuiditas yang mungkin salah.
  4. Frekuensi transaksi: Session filtering dan multiple conditions dapat mengurangi peluang transaksi.
  5. Retrospektif bias: 64% dari data historis mungkin tidak sepenuhnya mewakili kinerja masa depan.

Arah optimasi strategi

  1. Integrasi pembelajaran mesin: memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin untuk secara dinamis menyesuaikan parameter dan menghasilkan sinyal.
  2. Adaptabilitas multi-pasar: mengembangkan pengaturan parameter yang lebih umum untuk pasar dan varietas yang berbeda.
  3. Manajemen risiko yang lebih dalam: memperkenalkan skala posisi yang lebih kompleks dan algoritma distribusi risiko.
  4. Mekanisme Konfirmasi Sinyal: Menambahkan indikator konfirmasi tambahan, seperti volume transaksi atau indikator teknis lainnya.
  5. Pemantauan kinerja real-time: pengembangan evaluasi kinerja real-time dan modul penyesuaian adaptif.

Meringkaskan

Strategi perdagangan ThinkTech AI menyediakan pedagang dengan alat perdagangan kuantitatif yang kuat melalui metode multi-faktor yang inovatif. Strategi ini bertujuan untuk mengidentifikasi peluang perdagangan berkualitas tinggi melalui analisis likuiditas, penyaringan volatilitas, dan manajemen risiko dinamis. Namun, pedagang perlu terus-menerus melakukan pengembalian, pengoptimalan, dan penerapan yang hati-hati untuk memanfaatkan potensi strategi sepenuhnya.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-03-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

if high > ta.highest(high[1], 5)
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if low < ta.lowest(low[1], 5)
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)//@version=6
strategy("ThinkTech AI Signals", overlay=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

//──────────────────────────────
// Input Settings
//──────────────────────────────
riskRewardRatio    = input.float(title="Risk/Reward Ratio", defval=2.0, minval=1.0, step=0.1)

// Inputs from second script
liquidity_period   = input.int(20, title="Liquidity Base Period")
atr_length         = input.int(14, title="ATR Length")
atr_threshold      = input.float(0.3, title="ATR Breakout Threshold")
take_profit_mult   = input.float(0.25, title="Take-Profit Multiplier")
stop_loss_mult     = input.float(0.75, title="Stop-Loss Multiplier")
vol_filter         = input.bool(true, title="Enable Volume Filter")
session_filter     = input.bool(true, title="Limit to Trading Session")

// Additional inputs for further filtering and settings
atrMultiplier      = input.float(title="ATR Multiplier for Stop Loss", defval=1.5, minval=0.1, step=0.1)
retestCushionLong  = input.float(title="Retest Cushion Factor for BUY", defval=1.0, minval=1.0, step=0.001)
retestCushionShort = input.float(title="Retest Cushion Factor for SELL", defval=1.0, minval=0.0, maxval=1.0, step=0.001)
useTrendFilter     = input.bool(title="Use 50 EMA Trend Filter", defval=true)
useRSIFilter       = input.bool(title="Use RSI Filter", defval=false)
rsiPeriod          = input.int(title="RSI Period", defval=14, minval=1)
rsiOversold        = input.float(title="RSI Oversold Level", defval=30.0, minval=1, maxval=50)
rsiOverbought      = input.float(title="RSI Overbought Level", defval=70.0, minval=50, maxval=100)

// Option to remove plotted lines
showLiquidityLines   = input.bool(true, title="Show Liquidity Lines")
showFirstCandleLines = input.bool(true, title="Show First Candle Level Lines")

//──────────────────────────────
// Calculations & Variables (Liquidity & ATR Based)
//──────────────────────────────
price        = close
atr          = ta.atr(atr_length)
vol_condition = volume > ta.sma(volume, 20)

// Define Liquidity Base and Apex for support/resistance
liquidity_base = ta.lowest(low, liquidity_period)
apex           = ta.highest(high, liquidity_period)
// Track recent highs and lows for filtering
hh = ta.highest(high, 30)
ll = ta.lowest(low, 30)

//──────────────────────────────
// Trade Stats Variables
//──────────────────────────────
var float take_profit = na
var float stop_loss   = na
var bool  in_trade    = false
var int   win_count   = 0
var int   loss_count  = 0

//──────────────────────────────
// ENTRY LOGIC (BUY) Based on Liquidity & ATR
//──────────────────────────────
breakout_up      = price > liquidity_base + (atr * atr_threshold)
point_of_release = ta.crossover(price, liquidity_base) and breakout_up
retest_buy       = price > liquidity_base and price < hh and not in_trade

// Session condition (e.g. trading between 9AM–12PM)
session_condition = (hour >= 9 and hour <= 12) or not session_filter

if (point_of_release or retest_buy) and (vol_condition or not vol_filter) and session_condition
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    take_profit := price + (atr * take_profit_mult)
    stop_loss   := liquidity_base - (atr * stop_loss_mult)
    in_trade    := true
    alert("Buy Signal - Price: " + str.tostring(price), alert.freq_once_per_bar)

//──────────────────────────────
// ENTRY LOGIC (SELL) Based on Liquidity & ATR
//──────────────────────────────
breakout_down = price < apex - (atr * atr_threshold)
clean_break   = ta.crossunder(price, apex) and breakout_down
retest_sell   = price < apex and price > ll and not in_trade

if (clean_break or retest_sell) and (vol_condition or not vol_filter) and session_condition
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
    take_profit := price - (atr * take_profit_mult)
    stop_loss   := apex + (atr * stop_loss_mult)
    in_trade    := true
    alert("Sell Signal - Price: " + str.tostring(price), alert.freq_once_per_bar)

//──────────────────────────────
// EXIT LOGIC (For BUY & SELL)
//──────────────────────────────
if strategy.position_size > 0
    if price >= take_profit
        strategy.close("Buy", comment="Take Profit")
        win_count += 1
        in_trade := false
    if price <= stop_loss
        strategy.close("Buy", comment="Stop Loss")
        loss_count += 1
        in_trade := false

if strategy.position_size < 0
    if price <= take_profit
        strategy.close("Sell", comment="Take Profit")
        win_count += 1
        in_trade := false
    if price >= stop_loss
        strategy.close("Sell", comment="Stop Loss")
        loss_count += 1
        in_trade := false

//──────────────────────────────
// Plot Liquidity Lines (Support/Resistance)
//──────────────────────────────
plot(showLiquidityLines ? liquidity_base : na, color=color.green, title="Liquidity Base (Support)")
plot(showLiquidityLines ? apex : na, color=color.red, title="Apex (Resistance)")

//──────────────────────────────
// Debugging Signal Shapes
//──────────────────────────────
plotshape(series=point_of_release, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, title="Buy Signal")
plotshape(series=clean_break, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, title="Sell Signal")

//──────────────────────────────
// Win/Loss Table Display
//──────────────────────────────
var table t = table.new(position.top_right, 1, 2)
if bar_index == last_bar_index
    table.cell(t, 0, 0, "Wins: " + str.tostring(win_count), bgcolor=color.new(color.green, 80))
    table.cell(t, 0, 1, "Losses: " + str.tostring(loss_count), bgcolor=color.new(color.red, 80))

//──────────────────────────────
// Alert Conditions for Entries and Exits
//──────────────────────────────
alertcondition(point_of_release, title="Buy Alert", message="Buy Signal Triggered")
alertcondition(clean_break, title="Sell Alert", message="Sell Signal Triggered")
var int lastClosedTrades = 0
var bool exitSignal = false
if strategy.closedtrades > lastClosedTrades
    exitSignal := true
    lastClosedTrades := strategy.closedtrades
alertcondition(exitSignal, title="EXIT Signal", message="EXIT signal triggered: Trade has closed (TP or SL reached).")

//──────────────────────────────
// FIRST 15-MINUTE CANDLE CAPTURE (9:30–9:45 AM EST)
//──────────────────────────────
newDay = dayofmonth != dayofmonth[1]
var float fHigh = na
var float fLow  = na
var bool  firstCandleCaptured = false
if newDay
    fHigh := high
    fLow  := low
    firstCandleCaptured := true

//──────────────────────────────
// Additional Filters & Calculations
//──────────────────────────────
// Trend Filter: 50 EMA
ema50       = ta.ema(close, 50)
longFilter  = not useTrendFilter or (close > ema50)
shortFilter = not useTrendFilter or (close < ema50)

// ATR-Based Stop Loss Buffer
atrValue       = ta.atr(14)
stopLossBuffer = atrValue * atrMultiplier

// RSI Calculation (if enabled)
rsiValue = ta.rsi(close, rsiPeriod)

//──────────────────────────────
// ENTRY CONDITIONS (15-Minute Candle Retest)
//──────────────────────────────
// Breakout/Breakdown based on the first candle levels
buyBreakout   = firstCandleCaptured and ta.crossover(close, fHigh)
sellBreakdown = firstCandleCaptured and ta.crossunder(close, fLow)
// Retest conditions: price must retest the level after the breakout/breakdown
buyRetest  = firstCandleCaptured and (low <= fHigh) and (close > fHigh)
sellRetest = firstCandleCaptured and (high >= fLow) and (close < fLow)
// Final entry signals (with optional RSI filter)
buySignal  = buyBreakout and buyRetest and longFilter and (strategy.position_size == 0) and (not useRSIFilter or (rsiValue < rsiOversold))
sellSignal = sellBreakdown and sellRetest and shortFilter and (strategy.position_size == 0) and (not useRSIFilter or (rsiValue > rsiOverbought))

//──────────────────────────────
// Trade Parameters for 15-Minute Candle Retest
//──────────────────────────────
candleRange    = fHigh - fLow
stopLossBuy    = fLow - stopLossBuffer
takeProfitBuy  = fHigh + (candleRange * riskRewardRatio)
stopLossSell   = fHigh + stopLossBuffer
takeProfitSell = fLow - (candleRange * riskRewardRatio)

//──────────────────────────────
// Execute Trades for 15-Minute Candle Retest
//──────────────────────────────
if buySignal
    strategy.entry("BUY", strategy.long)
    strategy.exit("TP/SL BUY", "BUY", stop=stopLossBuy, limit=takeProfitBuy)

if sellSignal
    strategy.entry("SELL", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL SELL", "SELL", stop=stopLossSell, limit=takeProfitSell)

//──────────────────────────────
// Plot First Candle Level Lines (Optional)
//──────────────────────────────
plot(showFirstCandleLines and firstCandleCaptured ? fHigh : na, title="First Candle High", color=color.blue, linewidth=2)
plot(showFirstCandleLines and firstCandleCaptured ? fLow : na, title="First Candle Low", color=color.red, linewidth=2)