Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...

Strategi Momentum Breakout Berdasarkan Penghakiman Siklus dengan Moving Averages

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-01-23 14:51:27
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menghitung garis EMA dari periode yang berbeda untuk menentukan tahap siklus pasar saat ini, dan menggunakan ATR untuk menghasilkan sinyal momentum breakout untuk perdagangan yang mengikuti tren dengan probabilitas tinggi.

Logika Strategi

  1. Menghitung 3 garis EMA - 5 hari, 20 hari dan 40 hari
  2. Bandingkan garis EMA untuk menentukan tahap mana dari 6 siklus yang saat ini berada di pasar
    • 5 hari > 20 hari > 40 hari adalah Siklus 1
    • 20 hari > 5 hari > 40 hari adalah Siklus 2 Aku tidak tahu.
  3. Setelah penentuan siklus, hitung indikator ATR dan tetapkan kelipatan ATR sebagai kriteria pemecahan
  4. Sinyal beli dihasilkan ketika harga melanggar di atas ATR trailing stop dari bar sebelumnya
  5. Sinyal jual dihasilkan ketika harga turun di bawah ATR trailing stop dari bar sebelumnya
  6. Melalui kombinasi penilaian ini, perdagangan yang mengikuti tren kemungkinan tinggi dapat dicapai

Keuntungan

  1. Penghakiman siklus meningkatkan keandalan sinyal

    Dengan menilai posisi relatif dari garis EMA yang berbeda, tahap siklus pasar saat ini dapat ditentukan secara efektif, menghindari sinyal yang salah dalam siklus yang tidak cocok.

  2. ATR breakout menyaring sinyal palsu

    ATR dapat secara efektif mengekspresikan volatilitas pasar. Menetapkan kelipatan ATR sebagai kriteria breakout dapat menyaring banyak sinyal breakout palsu.

  3. Penghakiman gabungan membentuk peluang perdagangan yang sangat mungkin

    Kombinasi organik dari penilaian siklus dan ATR breakout menciptakan sinyal dengan probabilitas yang jauh lebih tinggi, sehingga juga meningkatkan profitabilitas perdagangan.

Risiko

  1. Optimasi parameter yang sulit

    Dengan beberapa parameter, kesulitan pengoptimalan tinggi. Pengaturan parameter yang tidak tepat dapat mempengaruhi kinerja strategi.

  2. Lagging ada

    Di pasar yang berubah dengan cepat, baik EMA maupun ATR memiliki tingkat ketinggalan tertentu, yang dapat menghasilkan sinyal yang salah atau kehilangan peluang.

  3. Strict stop loss diperlukan

    Tidak ada indikator teknis yang dapat sepenuhnya menghindari sinyal yang salah. Stop loss yang ketat diperlukan untuk mengendalikan risiko.

Arahan Optimasi

  1. Optimasi parameter lebih lanjut

    Temukan kombinasi parameter optimal melalui data sejarah yang lebih luas.

  2. Meningkatkan kemampuan beradaptasi

    Pertimbangkan untuk menyesuaikan parameter ATR secara otomatis berdasarkan volatilitas pasar untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi.

  3. Masukkan indikator lain

    Cobalah untuk memasukkan indikator lain seperti volatilitas dan volume untuk membantu penilaian dan meningkatkan kualitas sinyal.

Kesimpulan

Strategi ini menentukan siklus dengan EMA dan menetapkan kriteria momentum breakout dengan ATR untuk mencapai perdagangan yang mengikuti tren dengan probabilitas tinggi. Ini memiliki keuntungan seperti penilaian siklus, penyaringan sinyal palsu dan peningkatan kualitas sinyal. Tetapi risiko seperti optimasi parameter yang sulit dan keterlambatan ada. Optimasi lebih lanjut pada parameter, adaptivitas dll dapat meningkatkan strategi.


/*backtest
start: 2024-01-15 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © kgynofomo

//@version=5
strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy",overlay = true)

ema_short = ta.ema(close,5)
ema_middle = ta.ema(close,20)
ema_long = ta.ema(close,40)

cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long
cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long
cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short
cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short
cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle
cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle

bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3
bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6
// label.new("cycle_1")
// bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na)
// bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na)

// Inputs
a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(7, title='ATR Period')
h = false

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema)

buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below

barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop




atr = ta.atr(14)
atr_length = input.int(25)
atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length)
atr_valid = atr_rsi>50

long_condition =  buy and bull_cycle and atr_valid
short_condition =  sell and bear_cycle and atr_valid

Exit_long_condition = short_condition
Exit_short_condition = long_condition

if long_condition
    strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here")

if Exit_long_condition
    strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here")
    // strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out")


if short_condition
    strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here")


// strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss)
if Exit_short_condition
    strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here")
    // strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out")




inLongTrade = strategy.position_size > 0
inLongTradecolor = #58D68D
notInTrade = strategy.position_size == 0
inShortTrade = strategy.position_size < 0

// bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)


plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)


//atr > close *0.01* parameter

Lebih banyak