Strategi Crossover EMA SMA Rata-rata Bergerak
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi perdagangan sederhana yang didasarkan pada persilangan rata-rata bergerak cepat dan rata-rata bergerak lambat. Ini menggunakan persilangan mata uang dan mata uang bergerak untuk mengirimkan sinyal beli dan jual.
Prinsip Strategi
Strategi ini terutama didasarkan pada persilangan Rapid Exponential Moving Average (REMA) dan Slow Simple Moving Average (SMA) sebagai sinyal perdagangan. Pertama menghitung Rapid EMA dan Slow SMA, dengan siklus EMA Rapid yang disetel ke 13, dan siklus SMA Lambat yang disetel ke 30. Kemudian, ketika EMA Rapid melewati SMA Lambat, sinyal yang banyak dikeluarkan; Ketika EMA Rapid melewati SMA Lambat, sinyal yang kosong dikeluarkan.
Secara khusus, strategi menghitung EMA cepat dan EMA lambat melalui maFast dan maSlow. Selanjutnya, strategi menentukan enterLong dan exitLong untuk menentukan waktu pembelian dan penjualan. Ketika maFast> maSlow, yaitu EMA cepat di atas SMA lambat, atur enterLong = true, sinyal multiply; Ketika maSlow> maFast, yaitu EMA cepat di bawah SMA lambat, atur exitLong=true, sinyal posisi kosong.
Dengan demikian, ketika tren kenaikan harga jangka pendek lebih kuat dari tren jangka panjang, EMA cepat akan naik melalui SMA lambat, menghasilkan sinyal beli; ketika tren penurunan jangka pendek lebih kuat dari tren jangka panjang, EMA cepat akan turun melalui SMA lambat, menghasilkan sinyal jual. Dengan menangkap pergeseran tren harga periode yang berbeda, dapat dibeli di titik rendah relatif dan dijual di titik tinggi relatif.
Analisis Keunggulan
Strategi crossover rata-rata bergerak ini memiliki keuntungan sebagai berikut:
Sederhana, mudah dipahami dan diterapkan. Moving Average adalah indikator teknis yang umum digunakan dan efektif, dengan prinsip-prinsip simplistik dan intuitif. Hal ini membuat strategi ini mudah dipahami dan diterapkan oleh pedagang.
Fleksibilitas tinggi, parameter yang dapat disesuaikan. Strategi memungkinkan untuk menyesuaikan jumlah siklus EMA cepat dan SMA lambat. Parameter dapat disesuaikan dengan pasar yang berbeda, meningkatkan fleksibilitas strategi.
Sinyal perdagangan yang dapat diandalkan. Rata-rata bergerak dapat secara efektif menyaring kebisingan pasar, dan persimpangan dapat menghasilkan sinyal perdagangan yang lebih dapat diandalkan.
Strategi ini dapat digunakan di pasar tren dan pasar setoran, dengan penyesuaian parameter, dapat disesuaikan dengan situasi yang berbeda.
Mudah digunakan dengan kombinasi indikator lain. Strategi crossover rata-rata bergerak dapat secara fleksibel dikombinasikan dengan indikator teknis lainnya seperti RSI, untuk membentuk strategi yang lebih kuat.
Analisis risiko
Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:
Membuat lebih banyak sinyal acak. Ketika tren pasar tidak jelas, rata-rata bergerak dapat terjadi beberapa kali persilangan, menyebabkan sinyal beli dan jual yang sering, meningkatkan biaya perdagangan dan kehilangan titik slippage.
Mudah terkurung di pasar yang bergoyang. Ketika pasar berada dalam keadaan bergoyang, rata-rata bergerak dapat muncul lebih banyak sinyal silang ketidakpastian, mudah menyebabkan sinyal perdagangan palsu.
Kesulitan memilih parameter. Pilihan parameter periode rata-rata bergerak sangat berpengaruh pada efektivitas strategi, dan cara memilih parameter terbaik memerlukan banyak pengujian berulang.
Karena rata-rata bergerak itu sendiri memiliki keterlambatan, sinyal silangnya cenderung lambat dan mungkin kehilangan waktu masuk yang optimal.
Strategi Stop Loss tidak sempurna. Strategi ini tidak memiliki logika Stop Loss, yang dapat menghasilkan kerugian yang lebih besar.
Arah optimasi
Strategi crossover rata-rata bergerak ini juga dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Menambahkan sinyal filter indikator teknis lainnya, seperti RSI, dapat mengurangi sinyal palsu. Jangan lakukan lebih banyak saat RSI tinggi, jangan kosong saat RSI rendah, dll.
Menambahkan rata-rata bergerak komposit, Anda dapat menggunakan tiga atau lebih garis rata-rata bergerak dari periode yang berbeda untuk mengkonfirmasi sinyal. Misalnya, jika Anda bergabung dengan garis 50 hari, Anda akan memiliki pasar multi-kepala untuk jangka pendek dan jangka panjang.
Strategi stop loss, seperti SAR pada garis parabola, dapat digunakan untuk menghentikan kerugian dan mengendalikan risiko. Anda juga dapat mengatur stop loss bergerak yang dapat disesuaikan dengan fluktuasi pasar.
Optimalisasi parameter, menggunakan metode seperti analisis maju berjalan dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan parameter agar lebih sesuai dengan lingkungan pasar yang berbeda.
Pengendalian grafik waktu, penambahan arah entitas garis K, dan lain-lain dapat meningkatkan kualitas sinyal, mengurangi reverse opening yang tidak perlu.
Kombinasi indikator kuantitatif, seperti volume transaksi, dapat mencegah terjadinya false breakout. Konfirmasi kuantitatif dapat membuat sinyal lebih dapat diandalkan.
Meringkaskan
Strategi moving average crossover adalah strategi perdagangan kuantitatif yang sederhana dan praktis. Strategi ini menggunakan persilangan EMA cepat dan SMA lambat untuk menghasilkan sinyal perdagangan. Strategi ini mudah diterapkan dan mudah digunakan dengan kombinasi indikator teknis lainnya.
/*backtest
start: 2023-08-26 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Moving Average Cross EMA SMA", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD',default_qty_type=strategy.percent_of_equity,default_qty_value=100)
// Based on strategy by lsills @ https://www.tradingview.com/script/oI8loEZ8-Moving-Average-Cross-Strategy/
// Strategy has several logic alternatives - comment out the undesired logic sections below, only 1 logic section can be active
// === GENERAL INPUTS ===
// short Ema
maFastSource = input(defval = close, title = "Fast EMA Source")
maFastLength = input(defval = 13, title = "Fast EMA Period", minval = 1)
// long Sma
maSlowSource = input(defval = close, title = "Slow SMA Source")
maSlowLength = input(defval = 30, title = "Slow SMA Period", minval = 1)
// longer Sma
maSlowerSource = input(defval = close, title = "Slower SMA Source")
maSlowerLength = input(defval = 30, title = "Slower SMA Period", minval = 1)
// === SERIES SETUP ===
/// a couple of ma's..
maFast = ema(maFastSource, maFastLength)
maSlow = sma(maSlowSource, maSlowLength)
maSlower = vwma(maSlowerSource, maSlowerLength)
rsi = rsi(maSlowerSource, maSlowerLength)
// === PLOTTING ===
fast = plot(maFast, title = "Fast MA", color = red, linewidth = 2, style = line, transp = 30)
slow = plot(maSlow, title = "Slow MA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 30)
slower = plot(maSlower, title = "Slower MA", color = teal, linewidth = 2, style = line, transp = 30)
// === LOGIC === Basic - simply switches from long to short and vice-versa with each fast-slow MA cross
enterLong = maFast> maSlow
exitLong = maSlow> maFast
// === LOGIC === Complex 1 - switches from long to short and vice-versa with each fast-slow MA cross but additional conditions must be met
//enterLong = variance(maFast,maSlowLength) < 0.6 and close[0] > maFast and crossover(maFast, maSlow) and 1.1* maSlow > maSlower and rsi>rsi[2]
//exitLong = variance(maFast,maSlowLength) < 0.6 and close[0] < maSlow and crossover(maSlow, maFast) and maSlow/1.1 < maSlower and rsi<rsi[2]
// === LOGIC === Complex 2- switches from long to short and vice-versa with each fast-slow MA cross but additional conditions must be met
//enterLong = maFast> maSlow and 1.1* maSlow > maSlower and rsi>rsi[1] and close > close[3] //and close > close[2]
//exitLong = maSlow> maFast and maSlow/1.1 < maSlower and rsi<rsi[1] and close < close[3] // and close < close[2]
// Entry //
strategy.entry(id="Long Entry", long=true, when=enterLong)
strategy.entry(id="Short Entry", long=false, when=exitLong)
// === FILL ====
fill(fast, slow, color = maFast > maSlow ? green : red)