Strategi Major Trend Indicator Long (MTIL) dirancang untuk digunakan di berbagai instrumen keuangan termasuk cryptocurrency seperti BTCUSD dan ETHUSD serta saham tradisional seperti AAPL.
Strategi MTIL menggunakan parameter yang dioptimalkan untuk menghitung harga tertinggi dan terendah dalam periode lookback yang ditentukan.
Secara khusus, pertama-tama diperoleh harga tertinggi dan terendah selama periode tertentu. Ini kemudian dihaluskan menggunakan regresi linier dengan koefisien yang berbeda. Ini menghasilkan pembentukan batas atas dan bawah. Ketika harga tertinggi yang dihaluskan melanggar band atas, harga terendah yang dihaluskan melanggar band bawah, dan regresi linier jangka pendek harga penutupan di atas jangka panjang - sinyal bullish dihasilkan.
Strategi MTIL memiliki keuntungan berikut:
Strategi MTIL juga membawa risiko berikut:
Beberapa risiko dapat dikurangi melalui penyesuaian parameter, stop loss, kontrol biaya perdagangan, dll.
Strategi MTIL dapat dioptimalkan dalam dimensi berikut:
MTIL adalah strategi sisi panjang yang memanfaatkan teknik regresi linier untuk melihat tren utama. Melalui penyesuaian parameter dapat disesuaikan di berbagai lingkungan pasar. Ketika dikombinasikan dengan strategi sisi pendek, ini menawarkan analisis yang lebih komprehensif. Optimasi lebih lanjut dapat meningkatkan akurasi dan profitabilitasnya.
/*backtest start: 2023-02-12 00:00:00 end: 2024-02-18 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h 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/ // © jensenvilhelm //@version=5 strategy("Major Trend Indicator Long", shorttitle='MTIL', overlay = true) startDate = timestamp("2001 06 18") // Sets the start date for the strategy. // Optimized parameters length_high = 5 length_low = 5 linReg_st = 3 linReg_st1 = 23 linReg_lt = 75 // Defines key parameters for the strategy. X_i = ta.highest(high, length_high) Y_i = ta.lowest(low, length_low) // Calculates the highest and lowest price values within the defined lookback periods. x_y = ta.linreg(X_i + high, linReg_st1, 1) y_x = ta.linreg(Y_i + low, linReg_lt, 1) // Applies linear regression to smoothed high and low prices. upper = ta.linreg(x_y, linReg_st1, 6) lower = ta.linreg(y_x, linReg_st1, 6) // Determines upper and lower bounds using linear regression. upperInside = upper < y_x and upper > x_y lowerInside = lower > y_x and lower < x_y y_pos = (upper + lower) / 4 X_i1 = ta.highest(high, length_high) Y_i1 = ta.lowest(low, length_low) bull = x_y > upper and y_x > lower and ta.linreg(close, linReg_st, 1) > ta.linreg(close, linReg_lt, 5) // Defines a bullish condition based on linear regression values and price bounds. plotshape(series=(bull) ? y_pos : na, style=shape.circle, location=location.absolute, color=color.rgb(41, 3, 255, 40), size=size.tiny) if (time >= startDate) if (bull) strategy.entry("Long", strategy.long) if not (bull) strategy.close("Long") // Controls the strategy's execution based on the bullish condition and the start date.