Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi Trend Breakout

Strategi Trend Breakout

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-12-27 17:34:31
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi trend breakout adalah strategi kuantitatif yang menilai tren pasar dan perdagangan dengan menghitung volatilitas harga. Strategi ini menggunakan rumus (high-low) / close untuk menghitung volatilitas harga candlestick, dan lebih lanjut memprosesnya melalui moving average untuk menilai apakah terjadi pembalikan tren. Ketika volatilitas lebih tinggi dari tingkat rata-rata selama periode terakhir, tren baru mungkin muncul. Kemudian strategi akan mengeluarkan sinyal perdagangan.

Logika Strategi

Indikator inti dari strategi ini adalah (high-low) / close, yang mencerminkan amplitudo lilin. Strategi pertama menghitung indikator ini, kemudian mengambil nilai absolutnya dan menghitung rata-rata bergerak sederhana. Jika indikator volatilitas lilin saat ini nilai absolut lebih tinggi dari nilai rata-rata bergerak selama periode, itu berarti tren baru mungkin terbentuk.

Secara khusus, strategi ini mencakup langkah-langkah berikut:

  1. Menghitung (tinggi-rendah) / dekat sebagai indikator volatilitas
  2. Ambil nilai absolut indikator volatilitas dan hitung rata-rata bergerak sederhana
  3. Bandingkan volatilitas candlestick saat ini dengan rata-rata bergerak selama periode (masukan pengguna)
  4. Jika volatilitas saat ini lebih besar dari rata-rata bergerak, bentuk sinyal panjang; jika lebih rendah, bentuk sinyal pendek
  5. Buat posisi panjang atau pendek berdasarkan arah sinyal

Strategi ini juga berisi grafik indikator, perubahan warna candlestick dan visualisasi lainnya untuk penilaian tren yang intuitif.

Keuntungan

Keuntungan utama dari strategi ini adalah:

  1. Prinsip sederhana dan langsung, mudah dimengerti dan diterapkan
  2. Menggunakan volatilitas harga untuk menilai perubahan tren pasar, tidak ada kerangka indikator tetap
  3. Parameter yang dapat disesuaikan untuk menyesuaikan sensitivitas penilaian
  4. Efek intuitif yang baik dikombinasikan dengan grafik indikator dan perubahan warna
  5. Dapat meluruskan kebisingan dan menangkap tren jangka menengah dan panjang

Secara umum, strategi ini memecahkan pola berpikir penilaian indikator tradisional, dan hanya berfokus pada volatilitas harga itu sendiri untuk menangkap perubahan tren potensial secara fleksibel.

Risiko

Risiko utama dari strategi ini meliputi:

  1. Terlalu sensitif terhadap volatilitas pasar, dapat menghasilkan beberapa sinyal yang tidak valid
  2. Hanya mempertimbangkan volatilitas harga, mengabaikan faktor lain
  3. Pengaturan parameter yang tidak benar dapat kehilangan tren atau menyebabkan penilaian yang salah
  4. Tidak dapat membedakan tren jangka menengah dan jangka panjang dan penyesuaian jangka pendek

Risiko ini terutama terkait dengan ketergantungan strategi pada volatilitas harga untuk menentukan tren pasar. Untuk mengurangi risiko, kita dapat mempertimbangkan menggabungkan indikator penilaian lain untuk memverifikasi validitas sinyal tren, dan menyesuaikan parameter dengan baik untuk indikator volatilitas yang lancar, menyaring kebisingan jangka pendek.

Arahan Optimasi

Arah utama untuk mengoptimalkan strategi ini meliputi:

  1. Menggabungkan volume perdagangan dan indikator lain untuk menentukan validitas tren
  2. Tambahkan model pembelajaran mesin untuk menilai kualitas sinyal
  3. Mengoptimalkan pengaturan parameter untuk efek smoothing yang lebih baik
  4. Membedakan tren jangka menengah dan jangka panjang dan penyesuaian jangka pendek
  5. Menggabungkan dengan strategi stop loss untuk mengendalikan kerugian per perdagangan

Langkah-langkah optimasi ini dapat mengurangi probabilitas perdagangan yang salah dan meningkatkan profitabilitas strategi. khususnya, menambahkan indikator dan model untuk menentukan validitas sinyal dapat sangat mengurangi sinyal yang tidak valid. Selain itu, strategi stop loss juga diperlukan untuk mengendalikan kerugian perdagangan tunggal dan memastikan pengembalian keseluruhan.

Ringkasan

Strategi trend breakout ini menilai perubahan tren pasar dengan menghitung volatilitas harga. Prinsipnya sederhana dan langsung, dan penggunaannya fleksibel dengan parameter yang dapat disesuaikan untuk penyesuaian sensitivitas. Strategi ini memiliki keuntungan menangkap perubahan tren, tetapi juga memiliki beberapa risiko. Kita dapat memperbaikinya dengan mengoptimalkan indikator penilaian, membangun model penyaringan, menyesuaikan pengaturan parameter dan sebagainya, untuk membuat strategi lebih stabil dan dapat diandalkan. Secara umum, strategi ini memberikan ide baru untuk menentukan perubahan tren pasar dan layak penelitian dan optimasi lebih lanjut.

/*backtest
start: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v2.0 25/10/2017
//
//  This histogram displays (high-low)/close
//  Can be applied to any time frame.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="(H-L)/C Histogram Backtest", precision = 2)
input_barwidth = input(4, title="Bar Width")
input_barsback = input(1, title="Look Back")
input_percentorprice = input(false, title="% change")
input_smalength = input(16, title="SMA Length")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
xPrice = (high-low)/close
xPriceHL = (high-low)
xPrice1 = iff(input_percentorprice, xPrice * 100, xPriceHL)
xPrice1SMA = sma(abs(xPrice1), input_smalength)
pos = 0.0
pos := iff(xPrice1SMA[input_barsback] > abs(xPrice1), 1,
	   iff(xPrice1SMA[input_barsback] < abs(xPrice1), -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(abs(xPrice1), color=green, style = histogram, linewidth = input_barwidth, title="Change")
plot(xPrice1SMA[input_barsback], color=red, title="SMA")
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi