ianzeng123
Ringkasan
Strategi pelacakan tren pivot yang dinamis adalah strategi perdagangan kuantitatif yang komprehensif yang menggabungkan konsep inti dari tiga master perdagangan legendaris: teknologi pivot Jesse Livermore, metode pengesahan tren Ed Seykota, dan prinsip manajemen risiko Paul Tudor Jones. Strategi ini mengidentifikasi terobosan harga utama, menggabungkan mekanisme pengesahan ganda, untuk melakukan masuk yang tepat dalam peluang perdagangan dengan probabilitas tinggi.
Prinsip Strategi
Prinsip kerja strategi didasarkan pada kerangka analisis teknis bertingkat-tingkat. Pertama, strategi menggunakan titik-titik tinggi dan rendah untuk mengidentifikasi titik-titik resistensi pendukung yang penting, yang sering mewakili harga psikologis yang penting di pasar. Ketika harga menembus titik-titik penting ini, seringkali menandakan dimulainya tren baru atau kelanjutan dari tren yang ada. Untuk sinyal multihead, strategi tersebut meminta harga menutup untuk menembus titik-titik tinggi aksial yang dekat dan harga berada di atas periode 50 EMA, sementara 20 EMA harus berada di atas periode 200 EMA untuk mengkonfirmasi tren naik.
Keunggulan Strategis
Strategi ini memiliki beberapa keuntungan yang signifikan. Pertama, mekanisme konfirmasi ganda secara signifikan meningkatkan akurasi sinyal perdagangan, menghindari sinyal palsu yang mungkin dihasilkan oleh satu indikator. Kedua, sistem manajemen risiko ATR yang dinamis dapat secara otomatis menyesuaikan tingkat stop loss dan tracking stop loss sesuai dengan volatilitas pasar.
Risiko Strategis
Meskipun strategi dirancang dengan hati-hati, masih ada beberapa risiko potensial yang perlu diperhatikan. Pertama, dalam pasar yang bergoyang, strategi dapat mengalami penembusan palsu yang sering terjadi, yang menyebabkan kerugian kecil berturut-turut. Meskipun mekanisme konfirmasi ganda membantu mengurangi situasi ini, tidak dapat dihindari sepenuhnya. Kedua, strategi bergantung pada keberadaan pasar tren, yang mungkin berkinerja buruk pada tahap penyusunan horizontal jangka panjang.
Arah optimasi strategi
Strategi ada beberapa arah yang dapat dioptimalkan untuk meningkatkan kinerjanya. Pertama, sistem parameter adaptasi dapat diperkenalkan, menyesuaikan siklus EMA dan kelipatan ATR secara dinamis sesuai dengan volatilitas pasar dan intensitas tren, yang akan membuat strategi lebih beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda. Kedua, modul pengenalan status pasar dapat ditambahkan, membedakan pasar tren dan pasar getaran, menerapkan logika perdagangan yang berbeda dalam keadaan yang berbeda.
Meringkaskan
Strategi pelacakan tren yang terobosan pada poros dinamis adalah strategi perdagangan kuantitatif yang komprehensif dan kuat dengan dasar teoritis yang kuat. Ini berhasil menggabungkan konsep analisis teknis klasik dengan teknologi manajemen risiko modern untuk membentuk sistem perdagangan yang relatif sempurna.
/*backtest
start: 2024-05-22 00:00:00
end: 2025-05-20 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Livermore-Seykota Breakout Strategy", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// ----- Inputs -----
emaMainLen = input.int(50, title="Main EMA (e.g., 50)")
emaFastLen = input.int(20, title="Fast EMA (Seykota)")
emaSlowLen = input.int(200, title="Slow EMA (Seykota)")
pivotLen = input.int(3, title="Left/Right Bars for Pivot (Livermore)")
atrLen = input.int(14, title="ATR Length")
stopATRmult = input.float(3.0, title="ATR Multiplier for Stop-Loss", step=0.1)
trailATRmult = input.float(2.0, title="ATR Multiplier for Trailing Stop", step=0.1)
volSmaLen = input.int(20, title="SMA of Volume")
// ----- Indicators -----
emaMain = ta.ema(close, emaMainLen)
emaFast = ta.ema(close, emaFastLen)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLen)
volSMA = ta.sma(volume, volSmaLen)
atr = ta.atr(atrLen)
// ----- Livermore Pivot High/Low -----
ph = ta.pivothigh(high, pivotLen, pivotLen)
pl = ta.pivotlow(low, pivotLen, pivotLen)
var float lastPivotHigh = na
var float lastPivotLow = na
if (not na(ph))
lastPivotHigh := ph
if (not na(pl))
lastPivotLow := pl
// ----- Entry Conditions -----
// Livermore Breakout: price breaks above last pivot high and is above main EMA
buyCondition = not na(lastPivotHigh) and close > lastPivotHigh and close > emaMain
// Seykota Trend Filter: EMA20 > EMA200 (uptrend)
buyTrend = emaFast > emaSlow
// Volume Confirmation: volume > SMA(volume)
buyVolume = volume > volSMA
// Livermore Breakdown: price breaks below last pivot low and is below main EMA
sellCondition = not na(lastPivotLow) and close < lastPivotLow and close < emaMain
// Seykota Trend Filter: EMA20 < EMA200 (downtrend)
sellTrend = emaFast < emaSlow
// Volume Confirmation for Short: volume > SMA(volume)
sellVolume = volume > volSMA
// Entry logic for Long/Short positions
if (buyCondition and buyTrend and buyVolume)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (sellCondition and sellTrend and sellVolume)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// ----- Stop-loss and Trailing Stop (Paul Tudor Jones style) -----
// Initial Stop-Loss based on ATR
stopLevelLong = strategy.position_avg_price - atr * stopATRmult
stopLevelShort = strategy.position_avg_price + atr * stopATRmult
// Trailing Stop Distance based on ATR
trailPoints = atr * trailATRmult
// Apply stop and trailing exit rules
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=stopLevelLong, trail_points=0, trail_offset=trailPoints)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=stopLevelShort, trail_points=0, trail_offset=trailPoints)