Strategi target harga Fibonacci dan stop loss yang menggabungkan ghost moving average dan momentum
GMA WMA EMA Momentum Oscillator Fibonacci Retracement Trading Dashboard
ianzeng123
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem perdagangan komprehensif yang menggabungkan berbagai indikator teknis, terutama menggabungkan Ghost Moving Average, Momentum Oscillator, dan Fibonacci retracement level untuk membangun kerangka perdagangan yang lengkap. Strategi ini menggunakan Ghost Moving Average untuk menentukan arah tren pasar, menggabungkan indikator momentum untuk memverifikasi kekuatan sinyal, dan menggunakan Fibonacci level untuk secara otomatis mengatur target dan titik berhenti harga, untuk mengotomatiskan manajemen risiko.
Prinsip Strategi
GMA (Ghost Moving Average)Ini adalah komponen inti dari strategi, yang memberikan sinyal tren harga yang lebih sensitif daripada rata-rata bergerak tradisional melalui metode perhitungan khusus. Rumus perhitungan spesifik adalah: pertama menghitung dua kali lipat rata-rata bergerak berbobot setengah periode (WMA) dikurangi rata-rata bergerak berbobot sepanjang periode, dan kemudian menerapkan kembali rata-rata bergerak berbobot satu periode sebagai akar kuadrat dari siklus asli.
Indikator KinerjaStrategi menggunakan perbedaan harga saat ini dengan harga sebelum periode tertentu untuk mengukur pergerakan pasar, dan diproses dengan rata-rata bergerak indeks (EMA), kemudian disatukan dengan standard deviation, sehingga sinyal pergerakan lebih stabil dan dapat diandalkan.
Pengadilan tren: Untuk menentukan tren pasar, perhitungkan slope dari rata-rata bergerak hantu. Slope positif menunjukkan tren naik, slope negatif menunjukkan tren turun.
Target Fibonacci dan Stop LossStrategi ini didasarkan pada harga tertinggi dan terendah dalam periode retrospektif dengan Fibonacci level, menggunakan 0,618, 1,0 dan 1,618 sebagai target harga, dan 0,382 sebagai level stop loss.
Syarat masuk:
- Multi-head entry: harga naik melewati ghost moving average dan mengintegrasikan momentum positif
- Masuk dengan posisi kosong: harga turun melalui rata-rata bergerak berhantu dengan dinamika konsolidasi negatif
Keunggulan Strategis
Pengakuan ganda tentang tren dan momentumStrategi ini dapat secara efektif mengurangi sinyal palsu dengan menggabungkan moving average dan momentum indicator, yang hanya akan memicu sinyal perdagangan jika kedua indikator memenuhi persyaratan secara bersamaan.
Manajemen Risiko Adaptif: Menggunakan Fibonacci Levels untuk secara otomatis menetapkan target harga dan titik stop loss, metode ini secara otomatis menyesuaikan berdasarkan volatilitas pasar, memberikan rasio risiko-reward yang sesuai dalam kondisi pasar yang berbeda.
Dashboard perdagangan visualStrategi built-in dashboard perdagangan secara intuitif menampilkan status tren, sinyal perdagangan, alasan masuk, dan informasi penting seperti target harga dan stop loss untuk membantu pedagang membuat keputusan dengan cepat.
Beradaptasi dengan perubahan pasarPhantom Moving Average lebih sensitif terhadap perubahan harga dibandingkan dengan Moving Average tradisional, sehingga lebih cepat mengidentifikasi perubahan tren dan mengurangi lag.
Aturan transaksi yang jelasStrategi ini memberikan kondisi masuk dan keluar yang jelas, mengurangi penilaian subjektif, dan membantu pedagang untuk tetap disiplin.
Risiko Strategis
Risiko Terlalu Banyak BerdagangDalam pasar yang bergejolak, harga mungkin sering melintasi rata-rata bergerak hantu, yang menyebabkan terlalu banyak sinyal perdagangan. Solusinya adalah menambahkan kondisi penyaringan tambahan, seperti hanya berdagang dalam tren yang jelas atau meningkatkan periode konfirmasi sinyal.
Pengaturan Stop Loss RiskFibonacci stop loss dengan rasio tetap mungkin tidak cukup fleksibel di pasar yang sangat volatile, dan dapat menyebabkan stop loss terlalu longgar atau terlalu ketat. Disarankan untuk menyesuaikan rasio Fibonacci secara dinamis sesuai dengan kondisi pasar yang berbeda.
Parameter SensitivitasKinerja strategi sangat bergantung pada pengaturan beberapa parameter, seperti panjang GMA, siklus momentum, dan lain-lain. Kombinasi parameter yang berbeda mungkin diperlukan untuk pasar dan kerangka waktu yang berbeda.
Penundaan penilaian tren: Meskipun rata-rata bergerak hantu lebih sensitif daripada rata-rata bergerak tradisional, masih ada beberapa keterlambatan dan mungkin kehilangan beberapa peluang di awal tren. Anda dapat mempertimbangkan untuk menggabungkan indikator dengan periode yang lebih pendek untuk menemukan perubahan tren lebih awal.
Kebocoran deteksiFibonacci level strategi didasarkan pada perhitungan data historis, mungkin ada bias ke depan (forward bias). Dalam perdagangan nyata, perhatikan hal ini dan pertimbangkan untuk menggunakan metode yang lebih dinamis untuk menghitung level kritis.
Arah optimasi strategi
Optimasi parameter adaptasiStrategi saat ini menggunakan pengaturan parameter tetap, dan mekanisme adaptasi dapat diperkenalkan untuk secara otomatis menyesuaikan panjang GMA dan siklus momentum sesuai dengan volatilitas pasar, sehingga strategi dapat mempertahankan kinerja optimal dalam kondisi pasar yang berbeda.
Analisis multi-frame waktu: Menambahkan analisis pada beberapa frame waktu, melakukan transaksi hanya ketika sinyal pada beberapa frame waktu konsisten, yang dapat secara signifikan meningkatkan kualitas sinyal dan tingkat keberhasilan.
Target DinamisStrategi saat ini menggunakan tingkat Fibonacci tetap sebagai harga target, dan dapat mempertimbangkan untuk menyesuaikan harga target sesuai dengan dinamika pasar yang berfluktuasi, atau menerapkan strategi tracking stop-loss untuk memaksimalkan potensi keuntungan.
Analisis volume transaksi: Menggabungkan indikator volume transaksi untuk memverifikasi validitas tren harga, hanya melakukan perdagangan jika harga dan volume transaksi dikonfirmasi secara bersamaan, dapat mengurangi sinyal false breakout.
Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan persyaratan masuk dan pilihan parameter, memprediksi peluang perdagangan terbaik dan strategi manajemen risiko melalui model pelatihan data historis.
Integrasi indikator emosi: Menambahkan indikator sentimen pasar, seperti indeks volatilitas atau indikator derivatif lainnya, untuk menyesuaikan perilaku strategis dalam kondisi pasar yang ekstrem dan meningkatkan kemampuan manajemen risiko.
Meringkaskan
Strategi target harga dan stop loss Fibonacci yang dikombinasikan dengan rata-rata bergerak dan dinamika adalah sistem perdagangan analisis teknis yang komprehensif yang menyediakan kerangka perdagangan yang sistematis melalui kombinasi berbagai indikator dan teknologi. Keunggulan inti dari strategi ini adalah mekanisme konfirmasi ganda tren dan dinamika, serta sistem manajemen risiko yang beradaptasi berdasarkan volatilitas pasar. Meskipun ada beberapa risiko yang melekat, seperti sensitivitas parameter dan potensi overtrading, strategi ini dapat meningkatkan stabilitas dan efektivitas strategi secara signifikan melalui arah optimasi yang diusulkan.
/*backtest
start: 2024-04-02 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 3d
basePeriod: 3d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Ghost MA + Momentum + Fib TP/SL + Dashboard", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === INPUTS ===
src = input(close, "Source")
gmaLength = input.int(20, "GMA Length")
momentumLength = input.int(20, "Momentum Length")
momentumSmoothing = input.int(10, "Momentum Smoothing")
swingLookback = input.int(50, "Fibonacci Swing Lookback")
// === GHOST MOVING AVERAGE ===
gma = ta.wma(2 * ta.wma(src, gmaLength / 2) - ta.wma(src, gmaLength), math.round(math.sqrt(gmaLength)))
plot(gma, title="Ghost MA", color=color.teal, linewidth=2)
// === MOMENTUM GHOST OSCILLATOR ===
momentum = src - src[momentumLength]
smoothMomentum = ta.ema(momentum, momentumSmoothing)
normalizedMomentum = smoothMomentum / ta.stdev(momentum, momentumLength)
// === MARKET TREND ===
gmaSlope = gma - gma[1]
marketTrend = gmaSlope > 0 ? "UPTREND" : "DOWNTREND"
// === SWING POINTS FOR FIBONACCI ===
highestHigh = ta.highest(high, swingLookback)
lowestLow = ta.lowest(low, swingLookback)
fibRange = highestHigh - lowestLow
entryPrice = close
// === FIBONACCI TP/SL LEVELS ===
tp1_long = entryPrice + (fibRange * 0.618)
tp2_long = entryPrice + (fibRange * 1.0)
tp3_long = entryPrice + (fibRange * 1.618)
sl_long = entryPrice - (fibRange * 0.382)
tp1_short = entryPrice - (fibRange * 0.618)
tp2_short = entryPrice - (fibRange * 1.0)
tp3_short = entryPrice - (fibRange * 1.618)
sl_short = entryPrice + (fibRange * 0.382)
// === STRATEGY CONDITIONS ===
longCond = ta.crossover(src, gma) and normalizedMomentum > 0
shortCond = ta.crossunder(src, gma) and normalizedMomentum < 0
if (longCond)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL Long", from_entry="Long", limit=tp1_long, stop=sl_long)
if (shortCond)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL Short", from_entry="Short", limit=tp1_short, stop=sl_short)
// === SIGNAL LABELS ON CHART ===
if (longCond)
label.new(bar_index, low, "BUY\n" + str.tostring(close, "#.##"), style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white, size=size.small)
if (shortCond)
label.new(bar_index, high, "SELL\n" + str.tostring(close, "#.##"), style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white, size=size.small)
// === ALERT CONDITIONS ===
alertcondition(longCond, title="Buy Signal", message="Buy Signal Triggered: GMA Cross Up + Momentum Positive")
alertcondition(shortCond, title="Sell Signal", message="Sell Signal Triggered: GMA Cross Down + Momentum Negative")
// === DASHBOARD ===
var table dash = table.new(position.top_right, 1, 8, border_width=1)
if bar_index % 5 == 0
signal = longCond ? "BUY" : shortCond ? "SELL" : "WAIT"
reason = longCond ? "GMA↑ & Momentum+" : shortCond ? "GMA↓ & Momentum−" : "No Clear Signal"
timeframe = timeframe.period
sigColor = signal == "BUY" ? color.new(color.green, 20) : signal == "SELL" ? color.new(color.red, 20) : color.new(color.gray, 60)
trendColor = marketTrend == "UPTREND" ? color.new(color.green, 80) : color.new(color.red, 80)
table.cell(dash, 0, 0, "📊 GHOST TRADING DASHBOARD", text_color=color.black, bgcolor=color.lime, text_size=size.large)
table.cell(dash, 0, 1, "Trend: " + marketTrend, text_color=color.black, bgcolor=trendColor, text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 2, "Timeframe: " + timeframe, text_color=color.black, bgcolor=color.purple, text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 3, "Signal: " + signal + " @ " + str.tostring(close, "#.##"), text_color=color.black, bgcolor=sigColor, text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 4, "Reason: " + reason, text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.yellow, 60), text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 5, signal == "BUY" ? "TP1: " + str.tostring(tp1_long, "#.##") +
" | TP2: " + str.tostring(tp2_long, "#.##") +
" | TP3: " + str.tostring(tp3_long, "#.##")
: signal == "SELL" ? "TP1: " + str.tostring(tp1_short, "#.##") +
" | TP2: " + str.tostring(tp2_short, "#.##") +
" | TP3: " + str.tostring(tp3_short, "#.##") : "-",
text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.green, 80), text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 6, "Reentry: " + str.tostring(gma, "#.##"), text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.orange, 80), text_size=size.normal)
table.cell(dash, 0, 7, signal == "BUY" ? "SL: " + str.tostring(sl_long, "#.##") : signal == "SELL" ? "SL: " + str.tostring(sl_short, "#.##") : "-", text_color=color.black, bgcolor=color.new(color.red, 70), text_size=size.normal)