Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi Pelacakan Tren SAR Parabolik dan EMA

Strategi Pelacakan Tren SAR Parabolik dan EMA

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-12-22 13:04:55
Tag:

img

Gambaran umum

Ide utama dari strategi ini adalah menggunakan indikator SAR Parabolik dan EMA untuk mengidentifikasi arah tren dan waktu memasuki pasar. SAR Parabolik digunakan untuk menentukan arah tren saat ini, dan EMA digunakan untuk membantu menentukan waktu tertentu memasuki pasar. Ketika SAR berada di atas harga, itu adalah pasar beruang. Ketika SAR berada di bawah harga, itu adalah pasar banteng. Saat memasuki pasar, itu juga membutuhkan harga untuk menembus EMA sebelum tren dianggap terbentuk. Pada saat ini, ikuti arah tren untuk memasuki pasar.

Prinsip Strategi

Indikator inti dari strategi ini adalah Parabolic SAR, yang merupakan alat analisis teknis yang dapat melacak harga dan menilai pembalikan tren. Rumus perhitungannya lebih rumit, tetapi prinsipnya sederhana dan intuitif. Indikator SAR terus-menerus menyesuaikan posisinya untuk selalu berada di belakang harga. Ketika harga terbalik, itu akan segera menyesuaikan posisinya ke sisi lain dari harga. Oleh karena itu, cukup amati posisi indikator SAR relatif terhadap harga untuk menilai tren arah saat ini.

Indikator lain yang membantu strategi ini adalah EMA. Tidak seperti SAR, EMA lebih cocok untuk menilai keberlanjutan tren. Dengan mengharuskan harga untuk menembus EMA sebelum memasuki pasar, beberapa kebisingan dapat secara efektif disaring. Dan EMA juga dapat digunakan untuk mengkonfirmasi sinyal pembalikan.

Singkatnya, aturan perdagangan khusus dari strategi ini adalah sebagai berikut:

  1. Gunakan SAR untuk menentukan arah tren. SAR di atas harga adalah pasar bearish dan di bawah harga adalah pasar bullish
  2. Pergi panjang ketika harga lebih besar dari EMA di pasar bull; pergi pendek ketika harga lebih rendah dari EMA di pasar bear
  3. Atur stop loss ke nilai SAR untuk mengendalikan risiko

Dengan menentukan tren utama melalui Parabolic SAR dan menyaring sinyal yang menyesatkan dengan EMA, dimungkinkan untuk mengunci tren sambil mengendalikan risiko dan mencapai pelacakan tren yang efektif.

Analisis Keuntungan

Strategi ini memiliki keuntungan utama sebagai berikut:

  1. Kemampuan pelacakan tren yang kuat. SAR sangat sensitif untuk menilai pembalikan tren dan dapat secara efektif mengunci arah tren.
  2. EMA menyaring kebisingan dan menghindari perangkap.
  3. Pengendalian risiko yang tepat. Mengatur stop loss dengan SAR mengendalikan kerugian tunggal.
  4. Peraturan strategi sederhana dan jelas, mudah dimengerti dan diterapkan.

Secara umum, strategi ini mengintegrasikan keuntungan dari beberapa indikator, sementara menangkap tren juga mencapai kontrol risiko yang efektif, dan merupakan strategi pelacakan tren yang stabil yang mudah dikuasai.

Analisis Risiko

Meskipun strategi ini memiliki banyak keuntungan, masih ada risiko tertentu yang perlu dijaga selama operasi yang sebenarnya.

  1. Risiko pembalikan tren: Ketika pembalikan tren terjadi, strategi tidak dapat menghentikan kerugian tepat waktu, yang dapat menyebabkan kerugian yang lebih besar.
  2. Risiko pasar yang terbatas pada jangkauan.
  3. Risiko optimasi parameter. Pengaturan parameter SAR dan EMA mempengaruhi kinerja strategi dan perlu diuji berulang kali untuk menemukan parameter optimal.

Untuk mengurangi risiko di atas, optimasi dapat dilakukan dalam aspek berikut:

  1. Menggabungkan indikator lain untuk menentukan waktu pembalikan tren dan menetapkan titik stop loss yang lebih sensitif.
  2. Tambahkan filter untuk menghindari pembukaan yang sering di pasar yang tidak stabil.
  3. Gunakan algoritma genetik dan cara lain untuk mengoptimalkan kombinasi parameter dan menemukan parameter optimal.

Arah Optimalisasi

Untuk lebih mengoptimalkan strategi ini, pertimbangkan aspek berikut:

  1. Metode seperti algoritma genetik dapat digunakan untuk menguji dan mengoptimalkan parameter EMA dan SAR untuk menemukan kombinasi parameter yang optimal.

  2. Tambahkan alat penilaian tren. Indikator lain seperti MACD dan Bollinger Bands dapat ditambahkan untuk mengkonfirmasi tren dan meningkatkan akurasi.

  3. Tetapkan titik stop loss dinamis berdasarkan indikator seperti ATR untuk berhenti yang lebih fleksibel.

  4. Pertimbangkan biaya perdagangan. Memperkenalkan slippage dan komisi parameter untuk mengoptimalkan laba bersih daripada pengembalian absolut.

  5. Masuk dan keluar multi-level: Mekanisme masuk dan keluar multi-level yang lebih kompleks dapat diatur untuk membangun posisi atau menghentikan kerugian secara bertahap pada tahap tren yang berbeda.

Dengan optimasi di atas, sementara melacak tren, strategi dapat diharapkan untuk mendapatkan stabilitas yang lebih tinggi, penilaian yang lebih akurat dan kemampuan kontrol risiko yang lebih kuat, sehingga mencapai kinerja yang lebih baik.

Ringkasan

Strategi pelacakan tren Parabolic SAR dan EMA mengintegrasikan keuntungan dari beberapa indikator untuk menilai arah tren dan waktu masuk. Dengan SAR ditetapkan sebagai titik stop loss, risiko terkendali. Ini adalah strategi kuantitatif yang relatif stabil. Strategi ini memiliki keuntungan seperti keakuratan penilaian yang tinggi dan penguasaan yang mudah. Tetapi ada juga risiko tertentu. Optimasi lebih lanjut dari parameter dan metode stop loss diperlukan untuk mencapai kinerja yang lebih baik.

/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Parabolic SAR Strategy w/ EMA", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


emalength = input(100 , "EMA Length")
emaoffset = input(0.00, "EMA Offset %")
start = input(0.015)
increment = input(0.005)
maximum = input(0.2)

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
 
// From Date Inputs
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 1970)
 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
 
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
 
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

psar = sar(start, increment, maximum)
ema = ema(close, emalength)
offset = (emaoffset / 100) * ema

// Signals
psar_long  = high[1] < psar[2] and high > psar[1] 
psar_short = low[1]  > psar[2] and low  < psar[1] 

// Plot PSAR
plotshape(psar, location = location.absolute, style = shape.cross, size = size.tiny, color = low < psar[1] and not psar_long ? green : red)

//Plot EMA
plot(ema)

if(psar_long)
    strategy.close("Short")
    
if(psar_short)
    strategy.close("Long")

if (psar < low and time_cond and close > ema + offset)
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", stop = psar)
   
if (psar > high and time_cond and close < ema - offset)
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", stop = psar)

if (not time_cond)
    strategy.close_all()
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi