Strategi ini memanfaatkan salib emas dan salib kematian dari rata-rata bergerak sederhana untuk menentukan entri dan keluar, mengikuti tren secara tepat waktu untuk menangkap titik balik dalam tren pasar.
Menghitung rata-rata bergerak sederhana 10 hari (SMA pendek) dan rata-rata bergerak sederhana 30 hari (SMA panjang)
Ketika shortSMA melintasi atas longSMA, sinyal beli dihasilkan
Ketika shortSMA melintasi di bawah longSMA, sinyal jual dihasilkan
Memerlukan RSI untuk lebih dari 50 untuk sinyal beli, dan di bawah 50 untuk sinyal jual untuk menghindari false break
Gunakan ATR untuk stop loss dan take profit trailing
Strategi ini terutama menggunakan persilangan dua rata-rata bergerak untuk menentukan waktu masuk, mengidentifikasi titik infleksi tren. SMA yang lebih pendek mencerminkan perubahan harga lebih cepat, sementara SMA yang lebih panjang memberikan dukungan dan resistensi. Ketika SMA yang lebih pendek melintasi di atas SMA yang lebih panjang, itu menunjukkan awal tren naik, jadi pergi panjang. Ketika SMA yang lebih pendek melintasi di bawah SMA yang lebih panjang, itu menunjukkan awal tren turun, jadi pergi pendek. RSI menyaring istirahat palsu. ATR menghentikan kerugian dan mengambil harga jalur keuntungan dan mengoptimalkan manajemen risiko.
Mudah dimengerti dan dipelajari
Mengikuti tren pasar tepat waktu untuk menangkap titik balik
Crossover rata-rata bergerak ganda adalah klasik dan efektif untuk penentuan tren
Stop loss dan take profit yang rasional mengurangi kerugian dari segmen individu
RSI memfilter keluar false breaks secara efektif, mengurangi risiko perdagangan
Tidak perlu memprediksi, hanya mengikuti tren untuk keuntungan
MAs ganda dapat menghasilkan sinyal yang salah, menyebabkan kerugian yang tidak perlu
Reaksi terlambat dari MAs, tidak dapat menangkap pembalikan tren tepat waktu
Terlalu mengikuti tren dapat memperkuat kerugian, ukuran posisi perlu kontrol
Kegagalan untuk sepenuhnya menyaring pasar berbelit-belit, rentan untuk terjebak
Pengaturan parameter yang tidak benar meningkatkan frekuensi perdagangan, mengurangi profitabilitas
Risiko dapat dikurangi dengan memilih kombinasi parameter yang tepat, memperkenalkan filter lain, mengendalikan ukuran posisi dll.
Mengoptimalkan parameter MA untuk meningkatkan akurasi sinyal
Tambahkan indikator lain seperti MACD, Bollinger Bands dll untuk meningkatkan tingkat strategi menang
Menggabungkan indikator penentu tren untuk mengurangi perdagangan di pasar yang bergolak
Mengoptimalkan stop loss dan mengambil keuntungan untuk meminimalkan kerugian tunggal dan memaksimalkan keuntungan tunggal
Mengoptimalkan manajemen modal untuk kondisi pasar yang berbeda
Merumuskan strategi terpisah untuk tren dan pasar bergolak
Pengujian terus menerus dari berbagai set parameter, pengenalan indikator tambahan untuk penyaringan dan penentuan tren dapat terus meningkatkan kinerja strategi.
Strategi ini menggunakan sistem crossover rata-rata bergerak klasik untuk mengidentifikasi titik balik tren untuk perdagangan. Ini sangat cocok untuk pemula untuk belajar. Tetapi beberapa kelemahan seperti sinyal palsu dan keterlambatan identifikasi pembalikan perlu dicatat. Melalui pengujian tanpa henti dan pengoptimalan parameter, menambahkan indikator lain, stabilitas dan profitabilitas strategi dapat ditingkatkan. Yang paling penting, ukuran posisi harus dikontrol untuk mengikuti prinsip perdagangan tren, menjaga kerugian dalam kisaran yang dapat diterima dan memaksimalkan keuntungan. Secara keseluruhan, logika strategi jelas dan mudah dipahami.
/*backtest start: 2022-10-17 00:00:00 end: 2023-10-23 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © Glenn234 //@version=5 strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true) // Create indicator's shortSMA = ta.sma(close, 10) longSMA = ta.sma(close, 30) rsi = ta.rsi(close, 14) atr = ta.atr(14) // Crossover conditions longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA) shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA) // trade conditions if (longCondition) stopLoss = low - atr * 2 takeProfit = high + atr * 2 strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50) strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit) if (shortCondition) stopLoss = high + atr * 2 takeProfit = low - atr * 2 strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50) strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit) // Plot SMA to chart plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA") plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")