Strategi Perdagangan Garis Laut Halus
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini didasarkan pada satu indikator untuk meluruskan garis besar, untuk memungkinkan operasi perdagangan yang mudah. Strategi ini menggunakan indikator garis besar yang halus untuk mengidentifikasi arah tren, dan menggabungkan bentuk garis K sejarah untuk menentukan kapan masuk dan keluar untuk keuntungan.
Prinsip Strategi
Strategi ini dibangun dengan menghitung rata-rata bergerak untuk membangun garis lurus. Secara khusus, menghitung rata-rata bergerak dari harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, dan harga penutupan, kemudian menghitung garis lurus dari garis lurus untuk harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, dan harga penutupan.
Untuk menentukan kondisi pembelian: harga penutupan K line saat ini lebih besar dari harga penutupan K line sebelumnya, harga penutupan K line sebelumnya lebih besar dari harga penutupan dua K line sebelumnya, hampir tiga K line adalah yang.
Untuk menentukan kondisi penjualan: harga penutupan K line saat ini lebih kecil dari harga penutupan K line sebelumnya, harga penutupan K line sebelumnya lebih kecil dari harga penutupan dua K line sebelumnya, hampir tiga K line adalah negatif.
Kondisi pembelian dan penjualan harus memenuhi sinyal terakhir 0 atau sebaliknya, untuk menghindari transaksi berulang berturut-turut.
Analisis Keunggulan
- Menggunakan indikator tunggal, logika strategi sederhana dan jelas
- Menggunakan kemampuan untuk melacak tren dari indikator garis laut
- Kombinasi bentuk K-line untuk menghindari kehilangan tren atau operasi terbalik
- Filter sinyal yang berulang untuk mengurangi transaksi yang tidak perlu
Analisis risiko
- Garis Seacong memiliki keterbelakangan dan mungkin melewatkan titik balik tren.
- Hanya melihat kondisi dekat garis tiga K, kurangnya penilaian tren jangka panjang
- Tidak menetapkan stop loss, yang dapat menyebabkan peningkatan kerugian
- Tidak mempertimbangkan lingkungan pasar besar, rentan terhadap risiko sistemik
Perbaikan dapat dilakukan dengan mengkombinasikan indikator lain untuk menilai tren jangka panjang, mengoptimalkan strategi stop loss, dan memperhatikan lingkungan pasar besar.
Arah optimasi
- Menambahkan penilaian indikator lainnya untuk menentukan arah tren jangka panjang
- Mengoptimalkan strategi stop loss, mengatur stop loss bergerak atau stop loss persentase
- Pertimbangkan Indeks Bursa dan Hindari Berdagang di Pasar Bergoyang
- Pengaturan parameter optimasi, penyesuaian periode rata-rata bergerak, dan lainnya
- Meningkatkan Indikator Tenaga, Memastikan Ada Dukungan Tenaga
Meringkaskan
Strategi ini menggunakan fitur pelacakan tren dari indikator garis keras, bekerja sama dengan bentuk garis K untuk menentukan waktu masuk, dengan memfilterkan sinyal pengulangan untuk mengontrol frekuensi perdagangan. Logika strategi sederhana dan jelas, mudah untuk diterapkan. Namun, strategi dapat ditingkatkan dengan kombinasi beberapa indikator, mengoptimalkan stop loss, memperhatikan posisi besar, dan lain-lain, sehingga strategi lebih stabil dan andal.
/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Masoud Abdoli
//Heikin Ashi Smoothed Buy & Sell Strategy Rev.4
//Date: 01-Oct-2021
//@version=4
strategy(title="Abdoli's Heikin Ashi Smoothed Buy & Sell Strategy Rev.4", shorttitle="Heikin-Ashi Smoothed Rev.4", overlay=true,
initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
MaPeriod = input (title="Moving Average Period?", type=input.integer, defval=65, minval=5, maxval=100, step=5)
maOpen = ema(open , MaPeriod)
maHigh = ema(high , MaPeriod)
maLow = ema(low , MaPeriod)
maClose = ema(close, MaPeriod)
haClose = (maOpen+maHigh+maLow+maClose)/4
haOpen = 0.0
haOpen:= na(haOpen[1]) ? (maOpen[1]+maClose[1])/2 : (haOpen[1]+haClose[1])/2
haHigh = max(maHigh, max(haClose, haOpen))
haLow = min(maLow , max(haClose, haOpen))
plotcandle(haOpen, haHigh, haLow, haClose, title="heikin-Ashi smoothed", color=haOpen>haClose ? color.orange : color.blue)
B0 = haClose - haOpen
B1 = haClose[1] - haOpen[1]
B2 = haClose[2] - haOpen[2]
BuyCondition = B0 > 0.0 and B1 > 0.0 and B2 > 0.0 and haClose > haClose[1] and haClose[1] > haClose[2]
SellCondition= B0 < 0.0 and B1 < 0.0 and B2 < 0.0 and haClose < haClose[1] and haClose[1] < haClose[2]
last_signal = 0
Buy_final = BuyCondition and (nz(last_signal[1]) == 0 or nz(last_signal[1]) ==-1)
Sell_final = SellCondition and (nz(last_signal[1]) == 0 or nz(last_signal[1]) == 1)
last_signal := Buy_final ? 1 : Sell_final ? -1 : last_signal[1]
plotshape(Buy_final , style=shape.labelup , location=location.belowbar, color=color.blue, title="Buy label" , text="BUY" , textcolor=color.white)
plotshape(Sell_final, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red , title="Sell label", text="SELL", textcolor=color.white)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=Buy_final)
strategy.close("Buy", when=Sell_final)