Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. STARC Channel Backtest Strategi

STARC Channel Backtest Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-12-05 14:52:20
Tag:

img

Gambaran umum

STARC Channel Backtest Strategy adalah strategi perdagangan kuantitatif berdasarkan indikator STARC. Strategi ini membangun saluran STARC atas dan bawah untuk menghasilkan sinyal perdagangan beli dan jual.

Prinsip Strategi

Inti dari Strategi Backtest Saluran STARC adalah indikator STARC, yang mencakup:

  • Garis awal: SMA bergerak sederhana n-hari
  • Band atas: SMA + K × Rata-rata rentang sebenarnya ATR
  • Band bawah: SMA - K × ATR

Ini menghasilkan sinyal beli ketika harga penutupan menembus band atas, dan sinyal jual ketika harga penutupan menembus band bawah.

Strategi ini menghitung rel atas dan bawah saluran STARC setiap hari dan menilai apakah harga penutupan menembus mereka untuk menghasilkan sinyal perdagangan.

Analisis Keuntungan

Strategi Backtest Saluran STARC memiliki keuntungan berikut:

  1. Membangun saluran atas dan bawah dengan indikator STARC, hasil backtesting yang baik;
  2. Mekanisme pertukaran posisi panjang dan pendek terintegrasi untuk beradaptasi dengan berbagai lingkungan pasar;
  3. Pengaturan parameter yang fleksibel, baik nilai K maupun panjang rata-rata bergerak dapat disesuaikan dan dioptimalkan;
  4. Aturan strategi yang jelas dan mudah dimengerti yang mudah dimengerti dan diterapkan;
  5. Indikator visual untuk menilai posisi pasar secara intuitif.

Analisis Risiko

Strategi STARC Channel Backtest juga memiliki beberapa risiko:

  1. Indikator STARC sering digunakan untuk perdagangan jangka menengah dan panjang, dan hasil jangka pendek mungkin tidak optimal;
  2. Perdagangan breakout cenderung terjebak dalam whipsaws yang membutuhkan stop loss yang ketat;
  3. Pengaturan parameter terbalik yang tidak benar dapat menyebabkan perdagangan yang terlalu sering;
  4. Optimasi parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan penyesuaian kurva.

Langkah-langkah berikut harus diambil untuk mengurangi risiko:

  1. Memilih siklus perdagangan yang tepat, seperti siklus harian dan jangka menengah dan panjang lainnya;
  2. Menetapkan posisi stop loss yang wajar untuk mengendalikan kerugian perdagangan tunggal;
  3. Tetapkan parameter pembalikan dengan hati-hati untuk menghindari perpindahan posisi yang berlebihan;
  4. Optimasi multi-parameter untuk mencegah overfitting.

Arahan Optimasi

Arah pengoptimalan utama untuk Strategi Backtest Saluran STARC meliputi:

  1. Optimalisasi parameter: sesuaikan panjang rata-rata bergerak, nilai K, siklus ATR dan parameter lainnya untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal;
  2. Tambahkan mekanisme stop loss: atur stop loss trailing, time stop loss, stop loss persentase dll untuk mengendalikan risiko;
  3. Masukkan indikator lain: tambahkan volume perdagangan, Bollinger Bands dll untuk penyaringan untuk meningkatkan efisiensi;
  4. Mengatur parameter secara dinamis: secara otomatis mengoptimalkan dan menyesuaikan parameter berdasarkan perubahan pasar untuk meningkatkan stabilitas.

Arah optimasi ini dapat meningkatkan keuntungan dan stabilitas strategi sambil mengendalikan risiko.

Kesimpulan

Efek keseluruhan dari STARC Channel Backtest Strategy adalah baik. Ini menerapkan perdagangan breakout jangka menengah dan panjang berdasarkan indikator STARC. Keuntungan dari strategi ini adalah menggunakan saluran STARC untuk menghasilkan sinyal perdagangan yang stabil, sambil menetapkan mekanisme terbalik untuk beradaptasi dengan perubahan pasar. Kita juga perlu mengurangi risiko dengan menetapkan stop loss dan mengoptimalkan parameter untuk membuat strategi lebih stabil dan efisien. Secara umum, strategi ini adalah alat yang efektif untuk perdagangan breakout jangka menengah dan panjang.

/*backtest
start: 2023-11-04 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 23/04/2018
// A type of technical indicator that is created by plotting two bands around 
// a short-term simple moving average (SMA) of an underlying asset's price. 
// The upper band is created by adding a value of the average true range 
// (ATR) - a popular indicator used by technical traders - to the moving average. 
// The lower band is created by subtracting a value of the ATR from the SMA.
// STARC is an acronym for Stoller Average Range Channels. The indicator is 
// named after its creator, Manning Stoller.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="STARC Bands Backtest", overlay = true)
LengthMA = input(5, minval=1)
LengthATR = input(15, minval=1)
K = input(1.33, minval=0.01, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xMA = sma(close, LengthMA)
xATR = atr(LengthATR)
xSTARCBandUp = xMA + xATR * K
xSTARCBandDn = xMA - xATR * K
pos = iff(close > xSTARCBandUp, 1,
       iff(close < xSTARCBandDn, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xMA, color=blue, title="MA")
plot(xSTARCBandUp, color = green, title="UpBand")
plot(xSTARCBandDn, color=red, title="DnBand")
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi