ianzeng123
Ringkasan
Strategi pelacakan terobosan adaptasi berdasarkan triple confirmation adalah strategi perdagangan kuantitatif yang menggabungkan teori analisis teknis klasik dengan teknologi manajemen risiko modern. Strategi ini menggabungkan teori terobosan Jesse Livermore, metode konfirmasi tren Ed Seykota, dan prinsip manajemen risiko ATR Paul Tudor Jones, yang bertujuan untuk menangkap peluang terobosan tren dengan probabilitas tinggi melalui penyaringan kondisi ganda dan mekanisme stop loss dinamis.
Prinsip Strategi
Prinsip-prinsip inti dari strategi ini didasarkan pada mekanisme konfirmasi analisis teknis bertingkat-tingkat. Pertama, strategi ini mengidentifikasi resistensi pendukung utama dengan mengidentifikasi titik-titik tinggi dan rendah yang baru-baru ini. Ketika harga menembus posisi-posisi penting ini, keputusan masuk dilakukan dalam kombinasi dengan kondisi konfirmasi tren. Untuk melakukan sinyal ganda, strategi ini meminta harga yang ditutup untuk menembus titik-titik tinggi yang baru-baru ini, sementara harga berada di atas 50 EMA, 20 EMA di atas 200 EMA mengkonfirmasi tren naik, dan volume transaksi saat ini melebihi 20 garis rata-rata bergerak sederhana untuk membuktikan efektivitas penembusan.
Keunggulan Strategis
Strategi ini memiliki beberapa kelebihan teknis, pertama-tama dalam mekanisme pengesahan yang banyak. Dengan tiga kali verifikasi melalui terobosan pivot, penyaringan tren, dan pengesahan volume transaksi, sangat meningkatkan keandalan sinyal perdagangan, mengurangi probabilitas terobosan palsu. Kedua, kinerja strategi yang sangat adaptif, penggunaan indikator ATR memungkinkan tingkat stop loss untuk menyesuaikan secara otomatis sesuai dengan volatilitas pasar, memberikan ruang stop loss yang lebih luas selama gelombang tinggi, pengendalian risiko yang ketat selama gelombang rendah.
Risiko Strategis
Meskipun strategi yang dirancang cukup baik, masih ada beberapa risiko potensial yang perlu diperhatikan. Pertama adalah risiko pasar yang bergoyang-goyang, sering false breakout dapat menyebabkan kerugian kecil berturut-turut ketika pasar berada dalam keadaan menyusun horizontal. Solusi adalah menambahkan filter lingkungan pasar tambahan, seperti indikator ADX untuk menilai kekuatan tren. Kedua adalah risiko sensitivitas parameter, pengaturan parameter yang berbeda dapat menyebabkan perbedaan besar dalam kinerja strategi, yang diperlukan untuk menemukan kombinasi parameter yang paling sesuai melalui pengoptimalan pengembalian.
Arah optimasi strategi
Optimasi strategi harus dimulai dari beberapa dimensi untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan. Pertama, analisis multi-frame dapat diperkenalkan, setelah mengkonfirmasi arah tren dalam jangka waktu yang lebih tinggi, kemudian mencari peluang masuk dalam jangka waktu yang lebih rendah, yang dapat meningkatkan keberhasilan perdagangan dan mengurangi perdagangan yang berlawanan. Kedua, menambahkan modul identifikasi lingkungan pasar, menilai kondisi pasar saat ini melalui indikator volatilitas, indikator kekuatan tren, dan lain-lain.
Meringkaskan
Strategi penelusuran terobosan yang disesuaikan berdasarkan triple verifikasi mewakili aplikasi khas yang menggabungkan analisis teknis dengan perdagangan kuantitatif. Strategi ini membangun sistem perdagangan yang relatif lengkap dengan mengintegrasikan beberapa elemen teknis seperti terobosan pivot, konfirmasi tren, verifikasi volume transaksi dan manajemen risiko ATR.
/*backtest
start: 2024-05-22 00:00:00
end: 2025-05-20 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("V2_Livermore-Seykota Breakout", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === Input Parameters ===
pivotLeft = input.int(5, "Pivot Left Bars", minval=1)
pivotRight = input.int(5, "Pivot Right Bars", minval=1)
emaFastLen = input.int(20, "Fast EMA Length")
emaMainLen = input.int(50, "Main EMA Length")
emaSlowLen = input.int(200, "Slow EMA Length")
volLen = input.int(20, "Volume SMA Length")
atrLen = input.int(14, "ATR Length")
atrStopMul = input.float(3.0, "ATR Stop-Loss Multiplier", step=0.1)
atrTrailOffset = input.float(3.0, "ATR Trailing Offset Multiplier", step=0.1)
atrTrailMul = input.float(3.0, "ATR Trailing Multiplier", step=0.1)
// === Indicator Calculations ===
emaFast = ta.ema(close, emaFastLen)
emaMain = ta.ema(close, emaMainLen)
emaSlow = ta.ema(close, emaSlowLen)
volMA = ta.sma(volume, volLen)
atrVal = ta.atr(atrLen)
// === Detect Nearest Pivot High/Low ===
var float pivotHighVal = na
var float pivotLowVal = na
ph = ta.pivothigh(high, pivotLeft, pivotRight)
pl = ta.pivotlow(low, pivotLeft, pivotRight)
if not na(ph)
pivotHighVal := ph
if not na(pl)
pivotLowVal := pl
// === Entry Conditions ===
longCond = not na(pivotHighVal) and ta.crossover(close, pivotHighVal) and (close > emaMain) and (emaFast > emaSlow) and (volume > volMA)
shortCond = not na(pivotLowVal) and ta.crossunder(close, pivotLowVal) and (close < emaMain) and (emaFast < emaSlow) and (volume > volMA)
// Execute Entry Orders (only one position at a time)
if (longCond and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long)
pivotHighVal := na // reset pivot high after entry
if (shortCond and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Short", strategy.short)
pivotLowVal := na // reset pivot low after entry
// === Stop-Loss Based on ATR ===
longStop = strategy.position_avg_price - atrVal * atrStopMul
shortStop = strategy.position_avg_price + atrVal * atrStopMul
// Exit Orders with ATR-Based Stop-Loss and Trailing Stop
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=longStop, trail_offset=atrVal * atrTrailOffset, trail_points=atrVal * atrTrailMul)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=shortStop, trail_offset=atrVal * atrTrailOffset, trail_points=atrVal * atrTrailMul)