Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...

Strategi Pelacakan Momentum

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-11-10 12:12:44
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini didasarkan pada indikator momentum yang dikombinasikan dengan moving average untuk melacak tren pasar. Strategi ini berjalan panjang ketika ada momentum upside yang kuat dan berjalan pendek ketika ada momentum downside yang kuat.

Logika Strategi

  1. Hitung momentum harga sebagai: (Harga saat ini - Harga N periode lalu) / Harga N periode lalu

  2. Menghitung rata-rata pergerakan harga pertengahan selama N periode

  3. Normalkan nilai momentum ke kisaran 0-1

  4. Ketika momentum normalisasi lebih besar dari 0,5 dan harga di atas rata-rata bergerak, pergi panjang

  5. Ketika momentum normalisasi kurang dari 0,5 dan harga di bawah rata-rata bergerak, pergi pendek

  6. Menggunakan mekanisme stop loss bergerak dengan tingkat stop loss yang tepat

Di atas mencakup logika perdagangan dasar. Ketika pasar sedang tren, harga akan bergerak terus menerus ke satu arah, menghasilkan nilai momentum yang besar. Strategi menilai kekuatan tren menggunakan momentum dan arah menggunakan moving average untuk memutuskan masuk. Juga, stop loss sangat penting untuk mengendalikan risiko.

Analisis Keuntungan

Strategi ini memiliki keuntungan berikut:

  1. Mengikuti tren pasar, dengan potensi keuntungan besar

  2. Momentum sensitif terhadap perubahan harga dan merespons dengan cepat tren

  3. Rata-rata bergerak menyaring kebisingan acak dan menggabungkan dengan baik dengan momentum

  4. Mekanisme stop loss membatasi kerugian pada perdagangan individu

  5. Logika sederhana dan jelas, mudah diterapkan dan backtest

  6. Parameter yang fleksibel dapat disesuaikan dengan periode dan rezim pasar yang berbeda

Secara keseluruhan, ini adalah strategi yang bagus untuk tren pasar.

Analisis Risiko

Meskipun ada manfaatnya, ada beberapa risiko yang perlu diperhatikan:

  1. Risiko pecah dalam tren naik ketika harga berbalik setelah pecah

  2. Risiko pembalikan dalam tren penurunan ketika harga melompat setelah rusak

  3. Whipsaw sinyal ketika harga berosilasi di sekitar rata-rata bergerak

  4. Sinyal yang salah jika parameter tidak diatur dengan benar

  5. Kinerja yang kurang baik di pasar bergelombang

  6. Strict stop loss dan gerakan yang diperlukan untuk mencegah keluar prematur

Untuk mengatasi risiko ini, strategi stop loss perlu dioptimalkan, menyaring sinyal yang tidak perlu dengan parameter longgar, menyesuaikan parameter untuk periode yang berbeda, dan mengontrol ukuran posisi.

Arahan Optimasi

Berikut adalah beberapa cara strategi dapat dioptimalkan lebih lanjut:

  1. Uji kombinasi parameter yang berbeda untuk hasil backtest terbaik

  2. Menggabungkan aturan perdagangan penyu keluar pada kerugian 2N dan keuntungan 1N

  3. Mengoptimalkan stop loss dengan indikator volatilitas untuk stop loss adaptif

  4. Tambahkan aturan ukuran posisi berdasarkan penarikan, waktu, dll

  5. Uji metode perhitungan momentum yang berbeda seperti momentum rata-rata bergerak eksponensial

  6. Tambahkan filter pola candlestick untuk sinyal yang lebih kuat

  7. Menggunakan pembelajaran mesin untuk optimasi parameter, pemilihan fitur, dll

  8. Masukkan beberapa masukan manusia discretionary pada titik kunci

Dengan peningkatan ini, strategi dapat mencapai stabilitas, kemampuan beradaptasi, dan profitabilitas yang lebih baik.

Kesimpulan

Strategi pelacakan momentum adalah pendekatan yang sederhana dan praktis mengikuti tren. Ini dapat dengan gesit menangkap tren pasar dan mendapatkan keuntungan dari gelembung dan kecelakaan. Tetapi risiko penyesuaian kurva perlu dikelola dengan kontrol risiko yang disiplin untuk mempertahankan ketahanan. Dengan penyesuaian parameter dan ekstensi fungsionalitas, strategi dapat menghasilkan keuntungan yang stabil dalam lebih banyak rezim pasar.


/*backtest
start: 2023-11-02 00:00:00
end: 2023-11-09 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Momentum Strategy, rev.2", overlay=true)

//
// Data
//
src = input(close)
lookback = input(20)
cscheme=input(1, title="Bar color scheme", options=[1,2])

//
// Functions
//
momentum(ts, p) => (ts - ts[p]) / ts[p]

normalize(src, len) =>
    hi  = highest(src, len)
    lo  = lowest(src, len)
    res = (src - lo)/(hi - lo)

//
// Main
//
price = close
mid = sma(src, lookback)
mom = normalize(momentum(price, lookback),100)

//
// Bar Colors
//
clr1 = cscheme==1?black: red
clr2 = cscheme==1?white: green
barcolor(close < open ? clr1 : clr2)

//
// Strategy
//
if (mom > .5 and price > mid )
    strategy.entry("MomLE", strategy.long, stop=high+syminfo.mintick, comment="MomLE")
else
    strategy.cancel("MomLE")

if (mom < .5 and price < mid )
    strategy.entry("MomSE", strategy.short, stop=low-syminfo.mintick, comment="MomSE")
else
    strategy.cancel("MomSE")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)

Lebih banyak