Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Multiple Crossovers Turtle dan Rata-rata Gerak Berat dan Strategi Kombinasi MACD dan TSI

Multiple Crossovers Turtle dan Rata-rata Gerak Berat dan Strategi Kombinasi MACD dan TSI

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-01-08 14:19:02
Tag:

img

Gambaran umum

Ini adalah strategi yang memanfaatkan beberapa indikator teknis untuk penilaian sinyal perdagangan. Ini mengintegrasikan sistem crossover rata-rata bergerak ganda dari Aturan Perdagangan Penyu, Rata-rata Bergerak Bertimbang, MACD dan TSI, empat indikator teknis utama, untuk membentuk strategi perdagangan multi-konfirmasi. Kombinasi ini dapat secara efektif menyaring sinyal palsu dan meningkatkan stabilitas.

Prinsip-prinsip

Prinsip inti dari strategi ini adalah kombinasi dari beberapa indikator teknis.

  1. Gunakan crossover rata-rata bergerak ganda dari Aturan Perdagangan Penyu untuk menghasilkan sinyal perdagangan. Hitung rata-rata bergerak Hull ganda 7 hari dan 14 hari. Ketika rata-rata bergerak jangka pendek melintasi di atas rata-rata bergerak jangka panjang, itu bullish, dan ketika melintasi di bawahnya, itu bearish.

  2. Menghitung rata-rata bergerak tertimbang 1 hari sebagai indikator tren jangka panjang yang penting.

  3. Menghitung indikator MACD dan menilai salib emas dan salib mati dengan garis sinyal. Ketika MACD lebih besar dari garis sinyal, itu bullish. Ketika kurang dari, itu bearish.

  4. Menghitung indikator TSI dan menentukan apakah itu di atas garis overbought atau di bawah garis oversold. Ketika TSI di atas garis overbought, itu bearish. Ketika di bawah garis oversold, itu bullish.

Saat memasuki pasar, beberapa kondisi berikut harus dipenuhi secara bersamaan:

  • Garis 7 hari melintasi garis 14 hari
  • Jika rata-rata bergerak tertimbang 1 hari berada di bawah, pergi panjang saja; jika di atas, pergi pendek saja
  • MACD melintasi di atas garis sinyal
  • TSI lebih tinggi dari garis oversold (go long) atau lebih rendah dari garis overbought (go short)

Hal ini dapat secara efektif menghindari sinyal palsu yang dihasilkan oleh satu indikator teknis dan meningkatkan stabilitas.

Keuntungan

Strategi kombinasi silang multi-indikator ini memiliki keuntungan berikut:

  1. Beberapa konfirmasi secara efektif menyaring sinyal palsu dan menghindari perdagangan yang salah.

  2. Indikator teknis mencakup jangka pendek, menengah dan panjang, yang dapat menangkap peluang perdagangan pada tingkat yang berbeda.

  3. Aturan Perdagangan Penyu telah diuji dan dapat dengan mudah mencapai keuntungan yang stabil.

  4. Indikator MACD sensitif terhadap perubahan pasar jangka pendek, yang dapat meningkatkan kinerja real-time dari strategi.

  5. Indikator TSI relatif lancar dan dapat secara efektif mengidentifikasi situasi overbought dan oversold.

  6. Rata-rata bergerak sebagai indikator tren jangka panjang yang penting mencegah perdagangan melawan tren.

Singkatnya, strategi ini menggabungkan keuntungan dari beberapa indikator dan stabil dan fleksibel dengan potensi keuntungan yang besar.

Risiko

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko, terutama di bidang berikut:

  1. Beberapa indikator meningkatkan kompleksitas strategi dan membuat pengaturan parameter dan optimasi lebih sulit.

  2. Divergensi dapat terjadi antara indikator, yang mempengaruhi stabilitas strategi.

  3. Kemungkinan sinyal palsu dari indikator teknis tidak dapat dihilangkan sepenuhnya.

  4. Kesempatan yang hilang untuk pembalikan pasar jangka pendek gagal menangkap ruang arbitrase dari pembalikan pasar yang cepat.

Dengan demikian, optimasi lebih lanjut dapat dilakukan di bidang berikut:

  1. Temukan kombinasi parameter indikator yang optimal untuk meningkatkan koordinasi antara indikator.

  2. Meningkatkan mekanisme stop loss untuk mengendalikan kerugian tunggal.

  3. Menggabungkan lebih banyak jenis dan siklus indikator yang berbeda untuk meningkatkan stabilitas lebih lanjut.

  4. Menyimpan beberapa dana dengan tepat menggunakan teknik pembalikan untuk arbitrase.

Arahan Optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan lebih lanjut dalam aspek berikut:

  1. Optimasi parameter. Optimalkan parameter seperti panjang siklus, jumlah baris, interval overbought dan oversold, dll untuk menemukan kombinasi parameter terbaik.

  2. Tingkatkan mekanisme stop loss. Atur stop loss bergerak yang tepat atau kelas dan metode stop loss lainnya untuk mengendalikan kerugian.

  3. Menambahkan indikator seperti KD, OBV, volatilitas dll untuk membentuk cross-validasi dalam lebih banyak dimensi.

  4. Menggabungkan pembelajaran mesin, mengambil berbagai indikator teknis sebagai input dan menggunakan jaringan saraf untuk penilaian sinyal dan optimasi parameter.

  5. Menyimpan beberapa dana untuk lindung nilai. Memegang posisi terbalik tertentu untuk mendapatkan keuntungan dari pembalikan.

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan aturan perdagangan penyu, rata-rata bergerak, indikator teknis MACD dan TSI untuk membangun stabilitas tinggi, fleksibilitas tinggi dan strategi kuantitatif yang diuji pertempuran. Ini menangkap pergerakan pasar jangka pendek, menengah dan panjang. Validasi silang beberapa indikator secara efektif mengurangi probabilitas sinyal palsu. Optimasi lebih lanjut pada parameter, mekanisme dan model stop loss dapat mencapai kinerja strategi yang lebih baik. Strategi ini layak untuk verifikasi dan aplikasi perdagangan langsung.

/*backtest
start: 2023-12-08 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
//                                                    Quad-HullMA-cross & VWMA & MacD & TSI combination  <<<<< by SeaSide420 >>>>>>
strategy("MultiCross", overlay=true)
keh=input(title="Double HullMA 1",defval=7, minval=1)
teh=input(title="Double HullMA 2",defval=14, minval=1)
meh=input(title="VWMA",defval=1, minval=1)
meh1=vwma(close,round(meh))
n2ma=2*wma(close,round(keh/2))
nma=wma(close,keh)
diff=n2ma-nma,sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(close[2],round(keh/2))
nma1=wma(close[2],keh)
diff1=n2ma1-nma1,sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
b=n1>n2?lime:red
c=n1>n2?green:red
n2ma3=2*wma(close,round(teh/2))
nma2=wma(close,teh)
diff2=n2ma3-nma2,sqn2=round(sqrt(teh))
n2ma4=2*wma(close[2],round(teh/2))
nma3=wma(close[2],teh)
diff3=n2ma4-nma3,sqn3=round(sqrt(teh))
n3=wma(diff2,sqn2)
n4=wma(diff3,sqn3)
fastLength = input(title="MacD fastLength", defval=7)
slowlength = input(title="MacD slowlength", defval=14)
MACDLength = input(title="MacD Length", defval=3)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
a1=plot(n1,color=c),a2=plot(n2,color=c)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
a3=plot(n3,color=c),a4=plot(n4,color=c)
plot(cross(n3, n4) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
//a5=plot(meh1,color=c)
long = input(title="TSI Long Length",  defval=5)
short = input(title="TSI Short Length",  defval=3)
signal = input(title="TSI Signal Length",  defval=2)
linebuy = input(title="TSI Upper Line",  defval=4)
linesell = input(title="TSI Lower Line",  defval=-4)
price = close
double_smooth(src, long, short) =>
    fist_smooth = ema(src, long)
    ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
closelong = n1<n2 and n3<n4 and n1>meh1
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2 and n3>n4 and n1<meh1
if (closeshort)
    strategy.close("Short") 
longCondition = strategy.opentrades<1 and n1>n2 and MACD>aMACD and n1<meh1 and n3>n4 and ema(tsi_value, signal)>linesell
if (longCondition)
    strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = strategy.opentrades<1  and n1<n2 and MACD<aMACD and n1>meh1 and n3<n4 and ema(tsi_value, signal)<linebuy
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short",strategy.short)
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi