Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi osilasi rata-rata TEMA tinggi dan rendah

Strategi osilasi rata-rata TEMA tinggi dan rendah

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-11-15 17:49:52
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menggunakan indikator TEMA, VWMACD dan HMA untuk menangkap downtrend Bitcoin. Logika utamanya adalah untuk short ketika VWMACD melintasi di bawah 0, harga berada di bawah HMA dan TEMA cepat berada di bawah TEMA lambat. Ini akan keluar dari posisi ketika VWMACD melintasi di atas 0, harga berada di atas HMA atau TEMA cepat melintasi di atas TEMA lambat.

Prinsip

Pertama menghitung VWMACD (satu-satunya perbedaan dari MACD biasa adalah cara menghitung moving average) dan menggambarkannya sebagai histogram. Kemudian tambahkan HMA sebagai filter tren. Setelah itu buat dan tambahkan TEMA cepat (5 periode) dan TEMA lambat (8 periode), dan hitung perbedaan antara keduanya untuk menggambar sekitar 0. Ini adalah keputusan kunci untuk pergi pendek.

Aturan entri khusus adalah: ketika VWMACD di bawah 0, harga di bawah HMA dan TEMA cepat di bawah TEMA lambat, pergi pendek.

Aturan keluar khusus adalah: ketika VWMACD melintasi di atas 0, harga berada di atas HMA atau TEMA cepat melintasi di atas TEMA lambat, posisi dekat.

Analisis Keuntungan

  • Menggunakan kombinasi dari tiga indikator, meningkatkan keandalan sinyal perdagangan.
  • VWMACD dapat mengidentifikasi perbedaan dan memberikan penilaian tren yang akurat.
  • HMAfilt sebagai filter tren, menghindari gangguan suara.
  • Kombinasi TEMA cepat dan lambat menangkap titik pembalikan jangka pendek.
  • Mengadopsi parameter jangka pendek, cocok untuk perdagangan frekuensi tinggi, menangkap tren penurunan jangka pendek.

Analisis Risiko

  • Kombo indikator ganda, pengaturan parameter yang kompleks diperlukan.
  • Meskipun memiliki HMA filter, masih perlu untuk mencegah false breakouts di berbagai pasar.
  • Periode singkat rentan terhadap gangguan kebisingan pasar, sinyal yang salah dapat terjadi.
  • Butuh stop loss yang ketat untuk mencegah kerugian besar yang tidak terduga.
  • Perlu fokus pada kontrol biaya transaksi, perdagangan frekuensi tinggi mudah terluka oleh gesekan.

Arahan Optimasi

  • Dapat menguji kombinasi parameter yang berbeda untuk menemukan parameter optimal.
  • Bisa menambahkan indikator lain seperti RSI, KD untuk bantuan.
  • Dapat menggunakan parameter adaptif sesuai dengan kondisi pasar yang berbeda.
  • Dapat mengoptimalkan strategi stop loss, seperti trailing stop loss.
  • Dapat dikombinasikan dengan indikator volume untuk menghindari dorongan yang tidak cukup.

Kesimpulan

Strategi ini menggunakan kombinasi VWMACD, HMA dan TEMA cepat / lambat untuk menangkap tren penurunan jangka pendek Bitcoin. Keuntungannya adalah sinyal yang relatif dapat diandalkan dan kesesuaian untuk perdagangan frekuensi tinggi. Tetapi juga memiliki risiko seperti penyesuaian parameter yang kompleks, rentan terhadap gangguan kebisingan. Mengoptimalkan kombinasi parameter lebih lanjut dan menambahkan indikator tambahan dapat membuat strategi lebih stabil dan dapat diandalkan. Secara keseluruhan, dengan memanfaatkan konfirmasi beberapa indikator dan parameter periode pendek, strategi ini dapat membuat penilaian yang relatif akurat tentang tren penurunan jangka pendek Bitcoin, dan merupakan strategi pendek frekuensi tinggi yang efektif.

/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="TEMA_HMA_VWMACD short strategy", shorttitle="Short strategy", overlay=false, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.018, currency='USD')
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end   = timestamp(9999,1,1,0,0)
_testPeriod() =>
    iff(time >= startP and time <= end, true, false)
    

slow = input(13, "Short period")
fast = input(21, "Long period")
signal = input(5, "Smoothing period")

Fast = ema( volume * close, fast ) / ema( volume, fast ) 
Slow = ema( volume * close, slow ) / ema( volume, slow ) 
Macd = Slow - Fast 
Signal = ema(Macd, signal) 
Hist=Macd-Signal
plot(Hist, color=color.silver, linewidth=1, style=plot.style_histogram)
plot(0, color=color.red)

length = input(400, minval=1, title = "HMA")
hullma = wma(2*wma(close, length/2)-wma(close, length), floor(sqrt(length)))

tema_length_1 = input(5, "Fast moving TEMA")
tema_length_2 = input(8, "Slow moving TEMA")


tema(sec, length)=>
    tema1= ema(sec, length)
    tema2= ema(tema1, length)
    tema3= ema(tema2, length)
    tema = 3*tema1-3*tema2+tema3

tema1 = tema(hlc3, tema_length_1)
tema2 = tema(hlc3, tema_length_2)

threshold  = 0
tm = tema1 - tema2
plot_fast = plot(tm, color = tm > 0 ? color.green : color.red)
plot(threshold, color=color.purple)

up =  crossover(tm, 0) 
down = crossunder(tm, 0)

longCondition =  (Hist < 0) and hullma > close and (tema1 < tema2)  and _testPeriod() 
strategy.entry('BUY', strategy.short, when=longCondition)  
 
shortCondition =  (Hist > 0) or hullma < close or up
strategy.close('BUY', when=shortCondition)


// Take profit  
tp = input(1, type=input.float, title='Take Profit (%)')  
sl = input(4, type=input.float, title='Stop Loss (%)')  
strategy.exit('XLong', from_entry='BUY', profit=(close * (tp/100) * (1/syminfo.mintick)), loss=(close * (sl/100) * (1/syminfo.mintick)))
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi