Artikel ini menjelaskan secara rinci tren kuantitatif berikut strategi berdasarkan analisis rasio volume.
I. Logika Strategi
Indikator inti dari strategi ini adalah volume bullish dan bearish.
Hitung total volume harian.
Label volume sebagai volume bull ketika bar harian ditutup, dan volume bear ketika ditutup ke bawah.
Hitung rata-rata bergerak secara terpisah untuk volume bull dan bear.
Sinyal beli dihasilkan ketika bull volume MA melintasi atas bear volume MA, dan sebaliknya.
Indikator tingkat perubahan harga juga digunakan sebagai filter, hanya mengambil perdagangan ketika ada tren yang jelas.
Atur stop loss dan ambil keuntungan berdasarkan sinyal untuk mengunci keuntungan.
Dengan menilai arah tren melalui rasio volume, dan menyaring dengan tingkat perubahan harga, kualitas sinyal dapat ditingkatkan.
II. Keuntungan dari Strategi
Keuntungan terbesar dari strategi ini adalah menggunakan volume untuk menentukan arah tren, yang merupakan salah satu metode trend berikut yang paling dasar. Volume mencerminkan perilaku peserta pasar.
Selain itu, indikator volume dapat mencerminkan sinyal breakout lebih awal, karena relatif sensitif. Dibandingkan hanya menggunakan indikator harga, ini dapat menangkap pembalikan tren lebih awal.
Akhirnya, penyaringan dengan tingkat perubahan harga juga meningkatkan kualitas sinyal.
III. Potensi Risiko
Meskipun strategi ini memiliki kelebihan, risiko berikut harus dipertimbangkan untuk perdagangan langsung:
Pertama, parameter untuk indikator volume harus ditetapkan dengan hati-hati untuk menghindari sinyal palsu.
Kedua, mengandalkan satu indikator saja membuat rentan terhadap pembatalan harga. indikator lain harus digabungkan untuk verifikasi.
Akhirnya, jika stop loss terlalu dekat, risiko berhenti terlalu dini.
IV. Ringkasan
Secara singkat, artikel ini telah menjelaskan strategi kuantitatif yang menggunakan rasio volume untuk menentukan tren. Ini menghasilkan sinyal perdagangan dengan menghitung rata-rata bergerak volume bullish dan bearish. Strategi ini memiliki tingkat kepemimpinan dan sensitivitas tertentu, tetapi perlu dikombinasikan dengan indikator lain untuk verifikasi. Selain itu, penyesuaian parameter yang tepat dan manajemen uang yang bijaksana juga merupakan kunci untuk kelangsungan hidupnya. Secara keseluruhan, ini memberikan pendekatan unik untuk menggunakan volume untuk analisis tren, tetapi membutuhkan peningkatan lebih lanjut.
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Based on Volume Flow v3 indicator by oh92
strategy("Volume Flow BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
maType = input(title="Moving Average Type", options=["Simple", "Exponential", "Double Exponential"], defval="Simple")
length = input(6, title="MA Length")
x = input(3.1, title="Factor For Breakout Candle")
// Basic Volume Calcs //
vol = volume
bull = close>open?vol:0
bear = open>close?vol:0
// Double EMA Function //
dema(src, len) => (2 * ema(src, len) - ema(ema(src, len), len))
// BULL Moving Average Calculation
bullma = maType == "Exponential" ? ema(bull, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bull, length) :
sma(bull, length)
// BEAR Moving Average Calculation //
bearma = maType == "Exponential" ? ema(bear, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bear, length) :
sma(bear, length)
///////////// Rate Of Change /////////////
source = close
roclength = input(12, minval=1)
pcntChange = input(2, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = bullma > bearma and isMoving()
short = bullma < bearma and isMoving()
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(900.0, title='Take Profit %') / 100
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
///////////// Plotting /////////////
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)
plot(bullma, color=color.lime, linewidth=1, transp=0, title="Bull MA", transp=10)
plot(bearma, color=color.red, linewidth=1, transp=0, title="Bear MA", transp=10)