Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi titik balik rata-rata bergerak ganda

Strategi titik balik rata-rata bergerak ganda

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-10-24 12:19:04
Tag:

img

Pengamatan

Strategi perdagangan titik balik dua rata-rata adalah strategi perdagangan yang didasarkan pada persimpangan rata-rata. Strategi ini menggunakan dua rata-rata bergerak dengan pengaturan parameter yang berbeda untuk menentukan waktu masuk dan keluar berdasarkan keadaan pergeseran mereka. Strategi ini sederhana, intuitif, dan mudah diimplementasikan untuk perdagangan garis panjang menengah.

Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan harga sebagai sumber input harga untuk menghitung garis rata-rata dari dua parameter yang berbeda, SMA1 dan SMA2 masing-masing. Strategi ini menggunakan indikator ROC untuk menentukan pergeseran garis rata. Ketika nilai ROC SMA1 melebihi ambang positif yang ditetapkan, SMA1 dianggap bergeser ke atas dan mencatat sinyal SMA1 ke atas; ketika nilai ROC SMA1 jatuh, SMA1 dianggap bergeser ke bawah dan mencatat sinyal SMA1 ke bawah. Logika penilaian serupa dengan SMA2.

Ketika SMA1 berputar ke atas dan SMA2 garis K atas berputar ke bawah, sinyal beli dihasilkan, melakukan banyak; ketika SMA1 berputar ke bawah dan SMA2 garis K atas berputar ke atas, sinyal jual dihasilkan, melakukan kosong.

Strategi ini menggunakan dua pergeseran garis rata untuk menentukan arah perdagangan, satu pergeseran garis rata untuk mengkonfirmasi waktu masuk, dan dua persimpangan garis rata untuk memastikan perubahan tren saat masuk, yang secara efektif dapat menyaring terobosan palsu.

Analisis Keunggulan

  • Dengan menggunakan perhitungan silang dan pergeseran dua garis rata, penembusan palsu dapat disaring secara efektif dan meningkatkan akurasi masuk.

  • Pergeseran linier yang seragam dikombinasikan dengan indikator ROC dapat memberikan penilaian yang lebih jelas tentang perubahan waktu dan menghindari perdagangan yang sering terjadi.

  • Dengan menggunakan garis panjang dan menengah, Anda dapat mengikuti tren utama untuk mendapatkan keuntungan tren yang lebih besar.

  • Logika strategi sederhana, jelas, dan mudah dipahami, cocok untuk pemula dalam perdagangan kuantitatif.

  • Parameter yang dapat disesuaikan, beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda, memiliki daya adaptasi yang kuat.

Analisis Risiko

  • Pembagian dua garis rata dapat menghasilkan banyak sinyal palsu dalam pasar yang bergolak, menyebabkan kerugian.

  • Parameter ROC harus dioptimalkan dengan tepat, karena jika tidak akan ada kesalahan dalam pengidentifikasian putaran yang akan mempengaruhi kinerja strategi.

  • Pasar bergulir besar dapat memicu banyak stop loss, yang dapat dihindari dengan memperluas stop loss.

  • Dengan hanya mengandalkan indikator rata-rata, merespons peristiwa-peristiwa darurat seperti berita penting akan sulit dan bisa menyebabkan kerugian.

  • Perlu diperhatikan bahwa parameter telah dioptimalkan untuk masalah kesesuaian, dan siklus pengujian harus cukup panjang dan mencakup berbagai industri.

Optimasi arah

  • Mengoptimalkan parameter rata-rata bergerak untuk menemukan kombinasi siklus rata-rata terbaik

  • Optimasi parameter ROC untuk meningkatkan akurasi identifikasi arah

  • Memperkuat mekanisme stop loss dengan stop loss dinamis yang dapat melewati tingkat harga khusus

  • Menambahkan kondisi tambahan, seperti pemicu indikator volume perdagangan, untuk menghindari terobosan palsu

  • Menggabungkan dengan indikator lain seperti MACD, BOLL, dan lain-lain untuk meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan

  • Menggunakan metode seperti pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan parameter secara otomatis dan beradaptasi dengan perubahan pasar

Pengamatan

Strategi titik balik biner secara keseluruhan adalah strategi pelacakan tren yang sederhana dan praktis. Ini hanya membutuhkan indikator biner dasar, logika yang jelas dan mudah dipahami, sangat cocok untuk belajar dan berlatih pemula perdagangan kuantitatif. Stabilitas strategi dapat ditingkatkan secara signifikan melalui optimasi parameter dan mekanisme stop loss.

Gambaran umum

Dual Moving Average Turning Point adalah strategi yang menggunakan dua moving average dengan pengaturan parameter yang berbeda dan menentukan titik masuk dan keluar sesuai dengan arah belokan mereka.

Logika Strategi

Strategi ini menggunakan harga sebagai sumber input harga dan menghitung dua rata-rata bergerak, SMA1 dan SMA2, dengan parameter yang berbeda. Ini menggunakan indikator ROC untuk menentukan arah berputar rata-rata bergerak. Ketika nilai ROC SMA1 melebihi ambang positif, itu dianggap sebagai pergeseran ke atas SMA1 dan sinyal ke atas direkam. Ketika nilai ROC SMA1 melanggar ambang negatif, itu dianggap sebagai pergeseran ke bawah SMA1 dan sinyal ke bawah direkam. Logika penilaian untuk SMA2 serupa.

Ketika SMA1 berputar ke atas dan bar SMA2 sebelumnya berputar ke bawah, sinyal beli dihasilkan untuk pergi panjang.

Strategi ini menggunakan arah berputar dari dua rata-rata bergerak untuk menentukan arah perdagangan dan berputar dari satu rata-rata bergerak untuk mengkonfirmasi waktu masuk.

Analisis Keuntungan

  • Menggunakan crossover dan titik balik rata-rata bergerak ganda dapat secara efektif menyaring pecah palsu dan meningkatkan akurasi entri.

  • Menggabungkan titik balik rata-rata bergerak dengan indikator ROC dapat dengan jelas mengidentifikasi titik balik dan menghindari perdagangan yang sering.

  • Mengadopsi rata-rata bergerak ganda jangka menengah hingga panjang dapat melacak tren utama dan mencapai keuntungan tren yang cukup besar.

  • Logika strategi sederhana dan jelas, mudah dimengerti dan diimplementasikan, cocok untuk pemula perdagangan kuantum.

  • Parameter yang dapat disesuaikan sesuai dengan lingkungan pasar yang berbeda dengan kemampuan beradaptasi yang kuat.

Analisis Risiko

  • Crossover rata-rata bergerak ganda dapat menghasilkan banyak sinyal palsu di pasar range, yang mengarah pada kerugian.

  • Parameter ROC membutuhkan optimasi yang tepat, jika tidak, pengenalan giliran akan memiliki kesalahan, mempengaruhi kinerja strategi.

  • Pasar dengan rentang periodik yang besar dapat memicu stop loss beberapa kali.

  • Mengandalkan hanya rata-rata bergerak, sulit untuk menanggapi peristiwa mendadak seperti berita besar, yang dapat menyebabkan kerugian.

  • Perhatikan masalah overfit dalam optimasi parameter. periode uji harus cukup lama untuk mencakup kondisi pasar yang berbeda.

Arahan Optimasi

  • Mengoptimalkan parameter rata-rata bergerak untuk menemukan kombinasi periode rata-rata bergerak terbaik.

  • Mengoptimalkan parameter ROC untuk meningkatkan akurasi pengenalan titik balik.

  • Tambahkan mekanisme stop loss seperti stop loss dinamis berdasarkan pemecahan tingkat harga yang disesuaikan.

  • Tambahkan kondisi tambahan seperti indikator volume untuk menghindari kebocoran palsu.

  • Masukkan indikator lain seperti MACD, BOLL untuk meningkatkan pengambilan keputusan.

  • Menggunakan pembelajaran mesin dll untuk mengoptimalkan parameter otomatis dan beradaptasi dengan perubahan pasar.

Ringkasan

Singkatnya, strategi titik balik rata-rata bergerak ganda adalah strategi yang sederhana dan praktis mengikuti tren. Ini dapat diimplementasikan dengan indikator rata-rata bergerak dasar dan memiliki logika yang jelas dan mudah dipahami, menjadikannya sangat cocok untuk pemula perdagangan kuantum untuk belajar dan berlatih. Dengan optimasi parameter dan optimasi stop loss, stabilitas strategi dapat sangat ditingkatkan. Menggabungkan dengan indikator tambahan lainnya dapat lebih meningkatkan strategi. Strategi yang sangat dapat disesuaikan dapat diterapkan secara fleksibel ke lingkungan pasar yang berbeda dan merupakan strategi perdagangan rata-rata bergerak ganda yang direkomendasikan.

[/trans]

/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("MA Turning Point Strategy", overlay=true)
src = input(close, title="Source")

price = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
ma1 = input(25, title="1st MA Length")
type1 = input("HMA", "1st MA Type", options=["SMA", "EMA", "HMA", "VWMA"])
f_hma(_src, _length)=>
    _return = wma((2*wma(_src, _length/2))-wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))

price1 = if (type1 == "SMA")
    sma(price, ma1)
else
    if (type1 == "EMA")
        ema(price, ma1)
    else
        if (type1 == "VWMA")
            vwma(price, ma1)
        else
            f_hma(price, ma1)
    
plot(series=price1, style=line,  title="1st MA", color=blue, linewidth=2, transp=0)

lookback1 = input(1, "Lookback 1")
roc1 = roc(price1, lookback1)

ma1up = false
ma1down = false
ma2up = false
ma2down = false

ma1up := nz(ma1up[1])
ma1down := nz(ma1down[1])
ma2up := nz(ma2up[1])
ma2down := nz(ma2down[1])

trendStrength1 = input(2.5, title="Minimum slope magnitude * 100", type=float) * 0.01

if crossover(roc1, trendStrength1)
    ma1up := true
    ma1down := false
    
if crossunder(roc1, -trendStrength1) 
    ma1up := false
    ma1down := true

longCondition = ma1up and ma1down[1]
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = ma1down and ma1up[1]
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi