Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...

Tren emas/perak 30m Mengikuti Strategi Breakout

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-10-17 14:11:47
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menggunakan Bollinger Bands, indikator RSI dan EMA 162 hari untuk menghasilkan sinyal beli ketika harga emas/perak melanggar band atas Bollinger dan RSI oversold, dan sinyal jual ketika harga melanggar band bawah Bollinger dan RSI overbought.

Logika Strategi

Strategi ini didasarkan pada prinsip-prinsip berikut:

  1. Gunakan EMA 162 hari untuk menentukan arah tren utama. Harga di atas EMA menunjukkan tren naik sementara harga di bawah EMA menunjukkan tren turun.

  2. Gunakan Bollinger Bands untuk mengidentifikasi price breakout. price breakout di atas Bollinger band atas menandakan upside breakout, dan price breakout di bawah Bollinger band bawah menandakan downside breakout.

  3. Gunakan indikator RSI untuk mengidentifikasi tingkat overbought/oversold. RSI di bawah 35 adalah oversold dan RSI di atas 65 adalah overbought.

  4. Menggabungkan sinyal tren utama, harga pecah dan overbought / oversold untuk menghasilkan sinyal masuk dan keluar:

    • Beli saat harga melanggar band atas Bollinger dan RSI di bawah 35.

    • Jual saat harga melanggar band bawah Bollinger dan RSI di atas 65.

  5. Gunakan stop loss untuk mengendalikan risiko:

    • Untuk perdagangan panjang, keluar saat harga turun di bawah EMA 162 hari.

    • Untuk perdagangan pendek, keluar saat harga naik di atas 162 hari EMA.

Singkatnya, ini adalah strategi trend berikut yang khas yang menggunakan Bollinger Bands untuk menentukan arah tren dan RSI untuk menghindari breakout palsu.

Keuntungan

Keuntungan utama dari strategi ini adalah:

  1. Konfirmasi ganda dari Bollinger Bands dan RSI menghindari breakout palsu dan mengurangi whipsaws di pasar yang tidak stabil.

  2. Hanya mengambil posisi dalam arah tren yang dikonfirmasi yang meminimalkan dampak pasar non-tren.

  3. EMA 162 hari mengidentifikasi arah tren utama untuk tren jangka menengah hingga panjang.

  4. Pengaturan RSI wajar untuk menghindari whipsaws sambil menangkap pembalikan tren.

  5. Mekanisme stop loss mengunci keuntungan sambil mengendalikan risiko.

  6. Backtest menggunakan data pasar nyata sehingga hasilnya lebih realistis dan dapat diandalkan.

Secara keseluruhan, strategi meminimalkan risiko utama perdagangan tren sambil menghasilkan pengembalian risiko yang baik.

Risiko

Risiko utama dari strategi ini adalah:

  1. Bollinger Bands tidak dapat sepenuhnya menghindari false breakout.

  2. Periode RSI dapat diperpendek untuk meningkatkan sensitivitas.

  3. EMA memiliki efek keterlambatan dan mungkin terlalu konservatif, kehilangan peluang tren.

  4. Perdagangan breakout cenderung mengikuti puncak dan menjual titik terendah. Ukuran posisi dan rentang stop loss harus dikendalikan.

  5. Berhati-hatilah untuk menyesuaikan arah strategi sesuai dengan itu.

  6. Backtest ≠ hasil live. kesalahan manusia dalam perdagangan nyata dapat menyebabkan penyimpangan.

Solusi:

  1. Memperpendek periode Bollinger Bands untuk meningkatkan sensitivitas breakout.

  2. Mengoptimalkan parameter RSI untuk memastikan responsif terhadap perubahan tren.

  3. Opsional memperpendek periode EMA untuk meningkatkan respon terhadap perubahan tren sambil mempertahankan kemampuan identifikasi tren utama.

  4. Memperkuat manajemen risiko dengan membatasi ukuran posisi dan rentang stop loss.

  5. Memantau pembalikan tren dan menyesuaikan arah strategi tepat waktu.

  6. Memverifikasi kelayakan strategi dalam perdagangan kertas dan mengendalikan pengaruh manusia dalam perdagangan langsung.

Bidang Peningkatan

Strategi ini dapat ditingkatkan lagi dari aspek berikut:

  1. Tambahkan indikator lain seperti KDJ, MACD untuk konfirmasi lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi.

  2. Mengoptimalkan parameter seperti RSI dan Bollinger Bands untuk meningkatkan profitabilitas.

  3. Menggabungkan kekuatan tren untuk meningkatkan ukuran posisi dalam tren kuat dan mengurangi ukuran dalam tren lemah.

  4. Tambahkan elemen algoritmik seperti stop loss otomatis, trailing stop, target keuntungan bergerak untuk kontrol risiko yang lebih baik.

  5. Memperkenalkan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan parameter otomatis atau bahkan menghasilkan strategi otomatis.

  6. Uji kelayakan strategi pada jangka waktu yang lebih panjang untuk perdagangan jangka panjang atau jangka waktu yang lebih pendek untuk scalping.

  7. Mengadopsi konsep perdagangan kuantitatif dan manajemen portofolio untuk menggabungkan beberapa strategi, mengurangi risiko strategi tunggal dan meningkatkan stabilitas.

Kesimpulannya, strategi dapat ditingkatkan dalam berbagai dimensi seperti aplikasi indikator, penyesuaian parameter, pengendalian risiko, otomatisasi untuk mencapai kinerja yang lebih baik.

Kesimpulan

Ini adalah strategi trend berikut yang khas yang mengidentifikasi arah tren melalui Bollinger Bands dan RSI, dan menggunakan EMA untuk menyaring kebisingan jangka pendek. Ini menghindari whipsaws saat menangkap tren. Strategi menunjukkan akurasi dan risiko yang dapat dikendalikan dengan hasil backtest positif. Tapi masih ada ruang untuk perbaikan, dan memperbaikinya dari berbagai aspek dapat menyebabkan kinerja langsung yang unggul. Secara keseluruhan, ini memberikan pendekatan perdagangan tren yang andal, sederhana dan efektif untuk perdagangan kuantitatif dan membangun dasar teknis yang kuat.


/*backtest
start: 2023-10-09 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("My Strategy", overlay = false, commission_value = 0.01, pyramiding = 1)
// Custom RSI
RSIlength = input( 14, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input(65, title="OB")
RSIOverSold = input(35, title="OS")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)
plot(vrsi)

//Bollinger Bands
BBlength = input(40, minval=1,title="Bollinger Period Length")
BBmult = 2 // input(2.0, minval=0.001, maxval=50,title="Bollinger Bands Standard Deviation")
BBbasis = sma(close, BBlength)
BBdev = BBmult * stdev(close, BBlength)
BBupper = BBbasis + BBdev
BBlower = BBbasis - BBdev
source = close
//RSI Levels
x=hline(RSIOverSold)
z=hline(RSIOverBought)


strategy.entry("Buy", strategy.long, 1, when = close > ema(close, 162) and vrsi < RSIOverSold)
strategy.exit("Buy", when = vrsi > RSIOverBought and close < ema(close, 162))

strategy.entry("Sell", strategy.short, 1, when = close < ema(close, 162) and vrsi > RSIOverSold)
strategy.exit("Sell", when = vrsi > RSIOverBought and close > ema(close, 162))



  

Lebih banyak