
Strategi penembusan dukungan dinamis gelombang kuantum adalah sistem perdagangan inovatif yang menggabungkan tingkat dukungan dinamis dan rata-rata bergerak gelombang kuantum (SHMA). Strategi ini berfokus pada situasi di mana harga menembus level dukungan kritis dan mengoptimalkan waktu keluar melalui indikator SHMA eksklusif. Metode ini tidak hanya memanfaatkan konsep penembusan dukungan dalam analisis teknis, tetapi juga memperkenalkan prinsip komputasi kuantum untuk meningkatkan kualitas keputusan melalui mekanisme umpan balik gelombang.
Prinsip inti dari strategi ini didasarkan pada dua komponen utama: pengenalan dukungan dinamis dan rata-rata bergerak gelombang kuantum (SHMA).
Pertama, strategi menggunakan mekanisme identifikasi dukungan dinamis untuk menentukan tingkat dukungan dengan mencari titik pivot rendah yang baru-baru ini. Secara khusus, ia menggunakan fungsi ta.pivotlow untuk mengidentifikasi posisi dukungan dengan mengkonfigurasi jumlah garis K di sebelah kiri dan kanan (setiap 5 secara default).
Kedua, strategi ini mengadopsi metode yang inovatif, yaitu dengan menggunakan gelombang kuantum bergerak rata-rata (SHMA) sebagai filter dan alat keluar. SHMA menggabungkan gelombang rata-rata (HMA) dengan fungsi gelombang kuantum (psi) untuk menangkap fluktuasi kecil dalam harga.
Kondisi masuk yang jelas: Bila harga close out naik melewati garis support, maka akan terjadi beberapa sinyal. Ada tiga situasi untuk keluar:
Seluruh strategi disesuaikan secara fleksibel dengan parameter yang dapat dikonfigurasi oleh pengguna, termasuk parameter deteksi dukungan, tingkat stop loss, panjang SHMA, dan nilai alfa kuantum.
Adaptasi Pasar yang Dinamis: Menggunakan identifikasi dukungan dinamis, bukan tingkat tetap, memungkinkan strategi untuk beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda dan perubahan struktur harga.
Optimalisasi Filter KuantumIndikator SHMA meningkatkan kualitas sinyal dengan memperkenalkan prinsip filtering kuantum untuk menangkap fluktuasi harga kecil yang mungkin diabaikan oleh rata-rata bergerak tradisional.
Mekanisme FleksibelStrategi ini menawarkan beberapa pilihan untuk keluar, baik untuk keluar langsung setelah mencapai titik tolak atau menunggu sinyal silang SHMA untuk mengkonfirmasi pembalikan tren, meningkatkan fleksibilitas strategi.
Seluruhnya dapat disesuaikanSemua parameter penting dapat disesuaikan dengan input pengguna, termasuk sensitivitas, tingkat pengembalian risiko, dan karakteristik SHMA dari pengujian dukungan, yang memungkinkan trader untuk mengoptimalkan berdasarkan preferensi risiko pribadi dan kondisi pasar.
KeaslianIni bukan sekumpulan indikator sederhana, tetapi metode inovatif untuk menerapkan prinsip kuantum pada analisis teknis, yang memberikan perspektif baru untuk keputusan perdagangan.
Visualisasi yang jelasStrategi: Garis dukungan dan garis SHMA dipetakan pada grafik sehingga trader dapat memahami sinyal masuk dan keluar secara intuitif.
Risiko Penembusan Palsu: Penembusan dukungan dinamis dapat menghasilkan sinyal palsu, terutama di pasar yang sangat fluktuatif. Solusinya adalah dengan menambahkan indikator konfirmasi atau menyesuaikan parameter yang terdeteksi oleh dukungan ((meningkatkan jumlah garis K kiri dan kanan) untuk mengurangi kebisingan.
Parameter SensitivitasParameter alpha dan panjang SHMA memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil, pengaturan yang tidak tepat dapat menyebabkan overfitting atau sinyal lag. Disarankan untuk mengoptimalkan parameter dalam kondisi pasar yang berbeda melalui retrospeksi sejarah.
Keterbatasan Strategi Satu ArahSebagai strategi multi-head murni, mungkin tidak bekerja dengan baik di pasar tren menurun. Anda dapat mempertimbangkan untuk menambahkan filter tren atau mekanisme identifikasi status pasar, dan hanya mengaktifkan strategi di lingkungan yang menguntungkan.
Risiko pemicu kerusakanJika stop loss terlalu ketat, mungkin akan dipicu oleh fluktuasi pasar normal. Tingkat stop loss harus diatur dengan hati-hati sesuai dengan karakteristik fluktuasi pasar target.
Kompleksitas model kuantumModel gelombang kuantum meningkatkan kompleksitas strategi, dapat membuat perilaku strategi menjadi kurang intuitif, meningkatkan kesulitan untuk menyesuaikan parameter. Pemula harus meluangkan waktu untuk memahami cara kerja SHMA.
Tambahkan filter trenPertimbangkan untuk menambahkan indikator tren yang lebih luas (seperti rata-rata bergerak jangka panjang atau ADX) untuk memfilter sinyal dan hanya berdagang dalam tren naik yang dikonfirmasi. Ini akan mengurangi risiko perdagangan berlawanan dan meningkatkan tingkat keberhasilan secara keseluruhan.
Mekanisme Stop Loss DinamisStrategi saat ini menggunakan stop loss persentase tetap, dan dapat mempertimbangkan untuk melakukan stop loss dinamis berdasarkan ATR atau volatilitas historis, lebih sesuai dengan karakteristik volatilitas dalam kondisi pasar yang berbeda.
Menambahkan konfirmasi volume transaksiReliabilitas sinyal penembusan yang didukung dapat ditingkatkan dengan konfirmasi volume transaksi. Ketika penembusan terjadi, disertai dengan peningkatan volume transaksi yang signifikan, yang biasanya menunjukkan bahwa penembusan lebih dapat diandalkan.
Analisis multi-frame waktuDengan mengintegrasikan informasi tren dari kerangka waktu yang lebih tinggi, kualitas keputusan masuk dapat ditingkatkan. Misalnya, mencari peluang multipel pada kerangka waktu yang lebih rendah hanya dengan mengkonfirmasi tren naik di grafik garis matahari.
Optimalkan parameter SHMAStudi yang lebih mendalam tentang pengoptimalan panjang dan parameter alfa SHMA, mungkin untuk membuat parameter set untuk kondisi pasar yang berbeda. Khususnya mempertimbangkan bagaimana parameter alfa mempengaruhi intensitas koreksi energi, dan dampaknya pada kinerja strategi.
Menambahkan analisis statistik: Menambahkan lebih banyak fitur analisis statistik ke strategi, seperti perhitungan real-time dari indikator seperti win rate, loss rate, dan maximum withdrawal, membantu pedagang untuk lebih memahami kinerja strategi.
Strategi penembusan dukungan dinamis gelombang kuantum adalah sistem perdagangan multi-head inovatif yang mengoptimalkan keputusan masuk dan keluar dengan menggabungkan identifikasi dukungan dinamis dan rata-rata bergerak gelombang kuantum ((SHMA)). Keunggulan inti dari strategi ini adalah adaptasi dinamisnya dan sensitivitas terhadap fluktuasi harga yang sangat kecil, berkat prinsip gelombang kuantum SHMA. Meskipun strategi menghadapi risiko seperti penembusan palsu dan sensitivitas parameter, risiko ini dapat dikelola secara efektif dengan pengaturan parameter yang masuk akal dan arah optimasi yang disarankan.
Strategi ini sangat cocok untuk pedagang yang mencari metode analisis teknis yang inovatif, dan investor yang tertarik pada perdagangan kuantitatif. Dengan memperkenalkan konsep komputasi kuantum ke dalam analisis teknis, strategi ini mewakili arah baru yang menarik dalam analisis pasar keuangan. Namun, seperti semua strategi perdagangan, penarikan dan penilaian risiko yang memadai dilakukan dengan menggunakan antecedent dan digunakan sebagai bagian dari rencana perdagangan yang lebih luas, bukan digunakan secara terpisah.
/*backtest
start: 2024-07-14 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=6
strategy("SHMA + Cassure de Support (Long Only)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === ⬇️ PARAMÈTRES UTILISATEUR ===
leftBars = input.int(5, "Bougies à gauche", minval=1)
rightBars = input.int(5, "Bougies à droite", minval=1)
takeProfitPerc = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
useShmaExit = input.bool(true, "Attendre croisement SHMA après TP ?")
// === ⬇️ PARAMÈTRES SHMA ===
shmaLength = input.int(21, minval=1, title="Longueur SHMA")
shmaAlpha = input.float(0.5, title="Alpha SHMA", minval=0.01, maxval=1.0)
// === ⬇️ FONCTION SHMA QUANTIQUE ===
hma(src, len) =>
sumInv = 0.0
for i = 0 to len - 1
sumInv += 1 / nz(src[i], 1)
len / sumInv
shma(src, len, alpha) =>
base = hma(src, len)
psi = math.sin(2 * math.pi * (src - base) / src)
energy = ta.ema(psi, len)
base + alpha * energy * src
shmaLine = shma(close, shmaLength, shmaAlpha)
plot(shmaLine, title="SHMA", color=color.orange, linewidth=2)
// === ⬇️ DÉTECTION DU SUPPORT (pivot bas dynamique) ===
pivotLow = ta.pivotlow(low, leftBars, rightBars)
var float support = na
support := na(pivotLow) ? support[1] : pivotLow
plot(support, title="Support", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// === ⬇️ CONDITIONS D'ENTRÉE LONGUE ===
longCondition = ta.crossover(close, support)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === ⬇️ GESTION DES NIVEAUX TP / SL
var float entryPrice = na
if (strategy.opentrades > 0 and na(entryPrice))
entryPrice := strategy.position_avg_price
takeLevel = entryPrice * (1 + takeProfitPerc / 100)
stopLevel = entryPrice * (1 - stopLossPerc / 100)
tpReached = close >= takeLevel
slCondition = close <= stopLevel
// === ⬇️ SORTIE CONDITONNELLE (SL / TP / SHMA)
var bool waitForShma = false
if (tpReached and useShmaExit)
waitForShma := true
exitShmaCondition = waitForShma and ta.crossunder(close, shmaLine)
shouldExit = (tpReached and not useShmaExit) or slCondition or exitShmaCondition
if (shouldExit)
strategy.close("Long")
entryPrice := na
waitForShma := false
// Réinitialisation si aucune position
if (strategy.opentrades == 0)
entryPrice := na