Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...

Swing Trading Strategy dengan 20/50 EMA Cross

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-01-12 11:22:33
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menentukan titik masuk dan keluar dengan menghitung golden cross dan death cross dari rata-rata bergerak sederhana 20 hari (EMA20) dan rata-rata bergerak sederhana 50 hari (EMA50).

Prinsip Strategi

Indikator inti dari strategi ini adalah EMA 20 hari dan EMA 50 hari. EMA20 mewakili tren jangka pendek dan EMA50 mewakili tren jangka menengah. Ketika tren jangka pendek melintasi di atas tren jangka menengah, itu menunjukkan pasar berubah dari penurunan ke kenaikan. Berjalan panjang dapat menghasilkan keuntungan. Ketika tren jangka pendek melintasi di bawah tren jangka menengah, itu menunjukkan pasar berubah dari kenaikan ke penurunan. Berjalan pendek dapat menghasilkan keuntungan. Oleh karena itu, formasi salib emas dan salib kematian EMA20 dan EMA50 digunakan untuk menentukan titik masuk dan keluar.

Secara khusus, pertama-tama hitung nilai EMA 20 hari dan EMA 50 hari. Kemudian plot segmen garis EMA20 dan EMA50 pada grafik. Ketika EMA20 melintasi di atas EMA50, pergi panjang. Ketika EMA20 melintasi di bawah EMA50, pergi pendek. Pada saat yang sama, masukkan persentase stop loss dan rasio risiko-imbalan untuk menghitung harga stop loss dan mengambil harga keuntungan. Ini dapat secara efektif mengontrol risiko dan imbalan setiap perdagangan.

Analisis Keuntungan

Keuntungan dari strategi ini adalah:

  1. Menggunakan EMA golden cross dan death cross untuk menentukan waktu masuk dapat secara efektif menangkap titik balik tren.
  2. Aturan panjang dan pendek jelas dan sederhana, mudah dioperasikan.
  3. Gunakan stop loss dan take profit untuk mengendalikan rasio risiko-manfaat, yang kondusif untuk mendapatkan pengembalian yang stabil.
  4. Efisiensi pemanfaatan modal yang tinggi tanpa perlu posisi jangka panjang.

Analisis Risiko

Ada juga beberapa risiko untuk strategi ini:

  1. EMA memiliki sifat yang tertinggal yang mungkin kehilangan waktu terbaik untuk pembalikan harga.
  2. Pengaturan stop loss point yang tidak benar dapat menyebabkan kerugian yang tidak perlu.
  3. Kejadian mendadak dapat menyebabkan EMA menghasilkan sinyal yang salah.
  4. Risiko pencocokan data backtest: kinerja sebenarnya mungkin berbeda dari hasil backtest.

Optimalisasi

Strategi dapat dioptimalkan dalam aspek berikut:

  1. Uji kombinasi parameter EMA yang berbeda untuk menemukan parameter optimal.

  2. Gabungkan dengan indikator lain untuk penyaringan dan verifikasi sinyal.

  3. Secara dinamis menyesuaikan stop loss dan mengambil rasio keuntungan. rasio yang berbeda dapat diadopsi di bawah kondisi pasar yang berbeda.

  4. Singkatkan periode penyimpanan dengan tepat untuk mengurangi kemungkinan terkena dampak peristiwa mendadak.

Kesimpulan

EMA golden cross dan death cross swing strategi trading menentukan waktu masuk melalui indikator sederhana dan mengendalikan risiko menggunakan stop loss dan take profit. Ini memiliki kemudahan operasi yang tinggi dan cocok untuk perdagangan jangka pendek yang aktif.


/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Swing Trading with 20/50 EMA Cross", shorttitle = "EMA Cross", overlay = true)

// Define input for stop-loss and take-profit levels
var float stopLossPct = input.float(1, title = "Stop Loss (%)") / 100
var float rewardRiskRatio = input.float(2, title = "Risk-Reward Ratio")
takeProfitPct = stopLossPct * rewardRiskRatio

// Calculate EMA values
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)

// Plot EMAs on the chart
plot(ema20, title = "20 EMA", color = color.blue)
plot(ema50, title = "50 EMA", color = color.red)

// Trading conditions
longCondition = ta.crossover(ema20, ema50)
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema50)

// Execute long and short trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = shortCondition)

// Calculate stop-loss and take-profit levels based on risk-reward ratio
stopLossPrice = close * (1 - stopLossPct)
takeProfitPrice = close * (1 + takeProfitPct)

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", stop = stopLossPrice, limit = takeProfitPrice)


Lebih banyak