Strategi perdagangan tren reversi rata-rata emas mengidentifikasi arah tren yang lebih kuat menggunakan indikator saluran dan rata-rata bergerak, dan membuka posisi dalam arah tren setelah harga mundur ke rasio tertentu.
Indikator inti dari strategi ini meliputi indikator saluran, moving average dan garis pemicu pullback.
Ketika harga mencapai bagian bawah saluran, strategi mencatat titik terendah sebagai titik referensi dan mengatur sinyal jual. Ketika harga naik, setelah kenaikan mencapai rasio pullback, posisi pendek akan dibuka di sekitar titik rebound.
Sebaliknya, ketika harga mencapai bagian atas saluran, strategi mencatat titik tertinggi sebagai titik referensi dan mengatur sinyal beli.
Oleh karena itu, logika perdagangan strategi ini adalah untuk melacak saluran harga dan campur tangan dalam tren yang ada ketika sinyal pembalikan muncul.
Keuntungan utama dari strategi ini adalah:
Secara khusus, karena strategi terutama membuka posisi pada titik pembalikan tren, ia bekerja lebih baik di pasar dengan fluktuasi harga yang lebih besar dan tren yang lebih jelas. Selain itu, menyesuaikan parameter rasio pullback dapat mengontrol tingkat agresifitas strategi untuk mengikuti tren. Akhirnya, stop loss dapat mengontrol kerugian perdagangan tunggal dengan sangat baik.
Risiko utama dari strategi ini juga meliputi:
Secara khusus, jika instrumen perdagangan yang digunakan dalam strategi memiliki tren yang lebih lemah dan fluktuasi yang lebih kecil, kinerja dapat terganggu. Selain itu, rasio pullback yang terlalu besar atau terlalu kecil akan mempengaruhi kinerja strategi.
Untuk menghindari risiko di atas, pertimbangkan untuk mengoptimalkan aspek berikut:
Rasio emas berarti strategi perdagangan tren reversi menilai tren harga dan sinyal pullback melalui indikator sederhana, membuka posisi untuk melacak tren di pasar yang kuat, dan termasuk dalam sistem tren khas.
/*backtest start: 2022-11-30 00:00:00 end: 2023-12-06 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 // // A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at // http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html // // "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun // describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. // He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend // before entering the trade." // // See Also: // - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/) // - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf) // - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020) // // // ----------------------------------------------------------------------------- // Copyright 2018 sherwind // // This program is free software: you can redistribute it and/or modify // it under the terms of the GNU General Public License as published by // the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or // any later version. // // This program is distributed in the hope that it will be useful, // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the // GNU General Public License for more details. // // The GNU General Public License can be found here // <http://www.gnu.org/licenses/>. // // ----------------------------------------------------------------------------- // strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true) channel_len = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1) pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01) trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1) upper_band = highest(high, channel_len) lower_band = lowest(low, channel_len) trend = sma(close, trend_filter_len) low_ref = 0.0 low_ref := nz(low_ref[1]) high_ref = 0.0 high_ref := nz(high_ref[1]) long_ok = false long_ok := nz(long_ok[1]) short_ok = false short_ok := nz(short_ok[1]) long_ok2 = false long_ok2 := nz(long_ok2[1]) if (low == lower_band) low_ref := low long_ok := false short_ok := true long_ok2 := false if (high == upper_band) high_ref := high long_ok := true short_ok := false long_ok2 := true // Pull Back Level trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref) plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red) plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red) plot(trigger, title="Trigger", color=purple) plot(trend, title="Trend", color=orange) enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0 enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0 if (enter_long) long_ok := false strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long") else strategy.cancel("pullback-long") if (enter_short) short_ok := false strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short") else strategy.cancel("pullback-short") strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band) strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)