ianzeng123
Ringkasan
Strategi ini menggunakan sistem grid dinamis berdasarkan ATR (Average True Range) untuk menentukan titik masuk yang optimal dan memastikan eksekusi perdagangan yang akurat. Strategi ini mengintegrasikan penyaringan tingkat fluktuasi dan mekanisme konfirmasi berdasarkan RSI (Relatively Weak Index) untuk meningkatkan akurasi sinyal dan mengurangi kesalahan masuk. Strategi ini dioptimalkan khusus untuk perdagangan garis pendek dan dapat menyesuaikan tingkat perdagangan sesuai dengan kondisi pasar saat ini.
Prinsip Strategi
Prinsip inti dari strategi ini adalah penggunaan kombinasi sistem grid dinamis berdasarkan perhitungan ATR dengan filter RSI. Strategi ini pertama-tama menghitung nilai ATR 10 periode, kemudian menggunakan faktor grid ((default 0.2) untuk membuat 15 harga grid. Harga grid ini membentuk kerangka dasar untuk keputusan perdagangan.
Logika transaksi dibagi menjadi empat bagian utama:
- Perhitungan Grid: Menggunakan harga penutupan saat ini ditambah nilai ATR dengan faktor grid untuk menghasilkan 15 harga grid secara dinamis, yang disesuaikan dengan fluktuasi pasar.
- Filter fluktuasiDengan menghitung rasio pergerakan harga terhadap harga, pastikan bahwa perdagangan dilakukan hanya ketika volatilitas pasar cukup besar, dan hindari perdagangan di zona rendah.
- RSI dikonfirmasi: Menggunakan 14 siklus RSI sebagai syarat konfirmasi transaksi tambahan. Perdagangan multihead membutuhkan RSI di bawah 30 (overbought), perdagangan kosong membutuhkan RSI di atas 70 (overbought).
- Logika inputKondisi masuk ke headline adalah harga di bawah level grid pertama, volatilitas pasar lebih tinggi dari nilai yang ditetapkan untuk zona bebas, dan RSI lebih rendah dari 30. Kondisi masuk ke headline adalah harga di atas level grid terakhir, volatilitas memenuhi persyaratan, dan RSI lebih tinggi dari 70.
Setelah perdagangan dipicu, strategi menetapkan target profit dan stop loss berdasarkan ATR. Target profit ditetapkan secara default sebesar 0,2%, sedangkan stop loss berdasarkan ATR digunakan sebagai bias, untuk menyesuaikan volatilitas pasar dan melindungi profit yang diperoleh.
Keunggulan Strategis
Dengan menganalisis kode strategi ini secara mendalam, kita dapat menyimpulkan keuntungan yang signifikan sebagai berikut:
Adaptasi DinamisStrategi menggunakan ATR untuk menghitung level grid, sehingga dapat disesuaikan dengan dinamika volatilitas pasar saat ini. Ini berarti bahwa pada periode fluktuasi tinggi, selang grid akan meluas, sedangkan pada periode fluktuasi rendah, selang grid akan menyempit, sehingga strategi dapat beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda.
Mekanisme multi-filterStrategi ini menggabungkan grid harga, filter volatilitas, dan indikator RSI sebagai syarat masuk. Mekanisme penyaringan multi-lapisan ini secara signifikan mengurangi sinyal palsu dan meningkatkan kualitas perdagangan.
Titik Masuk yang TepatSistem grid didefinisikan di awal untuk level entry, menghindari pengejaran transaksi pada tingkat harga yang tidak diinginkan, dan meningkatkan disiplin dalam pelaksanaan.
Integrasi Manajemen RisikoStrategi ini memiliki target keuntungan dan mekanisme untuk melacak stop loss, memastikan bahwa setiap perdagangan memiliki aturan manajemen risiko yang jelas, yang sangat penting untuk perdagangan frekuensi tinggi.
Overbuying dan overselling menangkapDengan kombinasi RSI, strategi ini dapat melakukan perdagangan di zona overbought atau oversold, meningkatkan tingkat keberhasilan perdagangan balasan.
Bantuan visual: Kode ini mencakup level grid dan visualisasi tanda masuk perdagangan, yang memungkinkan pedagang untuk secara intuitif melihat bagaimana strategi bekerja, untuk memudahkan analisis dan penyesuaian strategi.
Risiko Strategis
Meskipun strategi ini dirancang dengan baik, ada beberapa faktor risiko yang perlu diperhatikan:
Risiko sering bertransaksiSebagai strategi frekuensi tinggi, mungkin menghasilkan banyak transaksi yang menyebabkan biaya transaksi tinggi, terutama di pasar dengan biaya yang lebih tinggi. Solusinya adalah dengan menyesuaikan faktor grid dan target keuntungan, mengurangi frekuensi transaksi atau meningkatkan pendapatan per unit.
Risiko resesi di pasar yang sedang trenStrategi ini pada dasarnya adalah strategi penangkapan mundur, yang dapat sering memicu perdagangan berlawanan di pasar tren yang kuat, yang menyebabkan kerugian berturut-turut. Solusinya adalah menambahkan filter tren dan menghentikan perdagangan berlawanan ketika tren yang kuat teridentifikasi.
Parameter SensitivitasEfektivitas strategi sangat bergantung pada pengaturan parameter seperti panjang ATR, faktor grid, dan target laba. Kombinasi parameter yang berbeda mungkin diperlukan untuk pasar dan periode waktu yang berbeda.
Sensitivitas pengaturan zona bebas perdaganganNilai zona bebas yang terlalu tinggi dapat menyebabkan kehilangan peluang yang baik, sedangkan nilai yang terlalu rendah dapat menyebabkan transaksi yang tidak diinginkan dalam lingkungan yang rendah. Parameter ini harus disesuaikan dengan karakteristik volatilitas yang khas di pasar tertentu.
Mekanisme penangguhan kerugian tidak sempurnaMeskipun strategi ini mencakup tracking stop loss, namun tidak memiliki hard stop loss setting yang dapat menanggung kerugian yang lebih besar dalam kondisi pasar yang ekstrim. Disarankan untuk menambahkan hard stop loss limit berdasarkan poin atau persentase tetap.
Arah optimasi strategi
Berdasarkan analisis kode, strategi ini dapat dioptimalkan dari beberapa arah:
Menambahkan filter trenMengintegrasikan indikator tren jangka menengah dan panjang (seperti Moving Average Crossover atau MACD) untuk menghindari perdagangan mundur di pasar yang sedang tren kuat. Hal ini dapat secara signifikan mengurangi jumlah perdagangan yang merugikan, karena strategi penarikan biasanya lebih baik dalam mengikuti tren utama.
Target laba dinamisTarget laba saat ini adalah 0,2% tetap, dapat diubah menjadi nilai dinamis berdasarkan ATR, sehingga memungkinkan untuk menetapkan target yang lebih tinggi pada periode fluktuasi tinggi, dan target yang lebih konservatif pada periode fluktuasi rendah. Ini akan meningkatkan kemampuan adaptasi strategi dalam berbagai kondisi pasar.
Filter waktuTambahkan filter jendela waktu perdagangan untuk menghindari perdagangan pada saat pembukaan dan penutupan pasar yang tidak stabil atau saat data ekonomi penting diumumkan. Hal ini dapat mengurangi sinyal palsu yang disebabkan oleh fluktuasi yang tidak normal dalam jangka pendek.
Kondisi RSI yang diukurSaat ini, RSI menggunakan 30⁄70 yang tetap, dan Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan tren yang dinamis, seperti menghitung rata-rata dan standar deviasi RSI, yang memicu sinyal ketika RSI menyimpang dari rata-rata dan standar deviasi tertentu. Metode ini dapat lebih sesuai dengan karakteristik RSI dari berbagai pasar.
Meningkatkan Konfirmasi Volume TransaksiTermasuk dalam persyaratan masuk adalah konfirmasi volume transaksi untuk memastikan bahwa transaksi hanya dilakukan jika volume transaksi signifikan, yang dapat meningkatkan kualitas sinyal dan mengurangi kesalahan transaksi yang disebabkan oleh kebisingan pasar.
Optimalkan kepadatan gridStrategi saat ini menggunakan 15 titik grid tetap, dapat dipertimbangkan untuk menyesuaikan jumlah dan kepadatan grid sesuai dengan dinamika pasar yang berfluktuasi. Di pasar yang berfluktuasi tinggi, kepadatan grid dapat ditingkatkan, di pasar yang berfluktuasi rendah, titik grid dapat dikurangi, meningkatkan fleksibilitas strategi.
Meringkaskan
Strategi perdagangan kuantitatif yang ditangkap oleh retracement grid ATR dinamis adalah sistem perdagangan frekuensi tinggi yang menggabungkan retracement ATR dinamis dan penyaringan RSI yang dirancang khusus untuk menangkap retracement pasar jangka pendek. Ini memastikan perdagangan pada tingkat harga yang masuk akal secara teknis dengan menggunakan sistem grid dinamis berdasarkan volatilitas pasar, sekaligus meningkatkan kualitas sinyal melalui penyaringan RSI dan deteksi volatilitas.
Keunggulan utama dari strategi ini adalah kemampuan untuk beradaptasi secara dinamis dengan berbagai lingkungan pasar dan aturan perdagangan yang ketat, tetapi mungkin menghadapi tantangan di pasar yang sedang tren. Strategi ini dapat ditingkatkan lebih lanjut untuk meningkatkan robustitas dan kinerja dengan langkah-langkah seperti menambahkan filter tren, mengoptimalkan kepadatan grid, dan menerapkan target keuntungan dinamis.
Strategi ini memberikan cara sistematis untuk menangkap harga yang mundur, terutama untuk pasar yang lebih berfluktuasi. Namun, seperti semua strategi perdagangan, pengembalian dan pengoptimalan parameter yang memadai harus dilakukan sebelum diterapkan, dan digunakan dalam kombinasi dengan aturan manajemen dana yang tepat.
/*backtest
start: 2024-04-07 00:00:00
end: 2025-04-06 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Smart Grid Scalping (Pullback) Strategy[BullByte]", overlay=true, shorttitle="SGS Scalping")
// ===== Input Parameters =====
atrLength = input(10, title="ATR Length") // ATR period for volatility measurement
gridFactor = input(0.2, title="Grid Factor") // Multiplier to determine grid spacing based on ATR
profitTarget = input(0.002, title="Profit Target (0.1% = 0.001)")
noTradeZone = input(0.005, title="No Trade Zone (%)") // Defines a price range where trades are avoided
// ===== ATR Calculation =====
atrValue = ta.atr(atrLength)
// ===== Grid Level Calculation =====
gridLevels = array.new_float(15) // Create an array to hold 15 grid levels
for i = 0 to 14
array.set(gridLevels, i, close + (i + 1) * atrValue * gridFactor)
// ===== Trading Logic =====
// Additional RSI filter for extra confirmation
rsiValue = ta.rsi(close, 14)
// Conditions for entry:
// - Long: Price is below the first grid level, volatility is above the no trade zone, and RSI indicates oversold (<30).
// - Short: Price is above the last grid level, volatility is above the no trade zone, and RSI indicates overbought (>70).
longCondition = close < array.get(gridLevels, 0) and (high - low) / low > noTradeZone and rsiValue < 30
shortCondition = close > array.get(gridLevels, 14) and (high - low) / high > noTradeZone and rsiValue > 70
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// ===== Take Profit with Trailing Stop Logic =====
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit", "Long",
limit=close * (1 + profitTarget),
trail_price=close * (1 + profitTarget * 0.5),
trail_offset=atrValue)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Take Profit", "Short",
limit=close * (1 - profitTarget),
trail_price=close * (1 - profitTarget * 0.5),
trail_offset=atrValue)
// ===== Plot Trade Entry Labels =====
// Plot labels only on the bar where the position is initiated
longEntry = strategy.position_size > 0 and (strategy.position_size[1] <= 0)
shortEntry = strategy.position_size < 0 and (strategy.position_size[1] >= 0)
plotshape(longEntry, location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0), style=shape.labelup, text="LONG", textcolor=color.white, size=size.normal)
plotshape(shortEntry, location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0), style=shape.labeldown, text="SHORT", textcolor=color.white, size=size.normal)