Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Praja Strategi
  2. H1 Trend Deviation + M15 Sinyal MACD + M5 Rasio Volatilitas Cepat

H1 Trend Deviation + M15 Sinyal MACD + M5 Rasio Volatilitas Cepat

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-05-11 17:21:05
Tag:MACDATRMA

H1趋势偏差+M15 MACD信号+M5快速波动率缺口策略

Pengamatan

Strategi ini didasarkan pada deviasi tren pada grafik satu jam, sinyal silang indikator MACD pada grafik lima belas menit, dan fluktuasi cepat dan kekurangan pada grafik lima menit untuk menentukan titik masuk. Dengan menggunakan beberapa indikator pada periode waktu yang berbeda, strategi ini bertujuan untuk menangkap tren jangka panjang, momentum jangka menengah, dan fluktuasi jangka pendek pasar untuk membuat prediksi pasar yang lebih akurat.

Prinsip Strategi

Pada dasarnya, strategi ini adalah menggabungkan indikator teknis dari berbagai periode waktu untuk menganalisis pasar secara lebih komprehensif; khususnya:

  1. Pada grafik satu jam, deviasi tren jangka panjang ditentukan dengan membandingkan harga penutupan dengan rata-rata pergerakan 50 siklus.
  2. Pada grafik lima belas menit, pergerakan udara yang berlebihan di tengah periode dikonfirmasi dengan sinyal silang dari indikator MACD.
  3. Pada grafik lima menit, titik masuk potensial ditemukan dengan mengamati volatilitas cepat (menggunakan perhitungan indikator rentang rata-rata nyata) dan celah harga.

Dengan menggabungkan sinyal dari tiga siklus waktu yang berbeda, strategi ini dapat lebih memahami tren pasar secara keseluruhan, sementara memanfaatkan fluktuasi jangka pendek untuk mengoptimalkan titik masuk, sehingga meningkatkan akurasi dan potensi keuntungan perdagangan.

Keunggulan Strategis

  1. Analisis multi-siklus: Dengan menggunakan beberapa indikator pada periode waktu yang berbeda, strategi ini memungkinkan analisis pasar yang lebih komprehensif, menangkap tren dan sinyal momentum pada tingkat yang berbeda.
  2. Pengakuan tren: Dengan membandingkan harga penutupan dan rata-rata bergerak pada grafik satu jam, strategi ini dapat mengidentifikasi deviasi tren jangka panjang dan memberikan dukungan yang kuat untuk keputusan perdagangan.
  3. Sinyal momentum: Menggunakan indikator MACD pada grafik lima belas menit, dapat menangkap perubahan momentum multi ruang di pasar secara tepat waktu dan memberikan dasar lebih lanjut untuk pengakuan tren.
  4. Pendahuluan yang tepat: Dengan melihat fluktuasi cepat dan celah harga pada grafik lima menit, strategi ini dapat menemukan titik masuk yang lebih optimal dan meningkatkan efisiensi perdagangan.
  5. Pengendalian risiko: Strategi ini menggunakan pengaturan stop-loss dan stop-loss, sementara faktor leverage diperhitungkan, yang dapat mengendalikan risiko potensial sambil mengejar keuntungan.

Risiko Strategis

  1. Optimasi parameter: Performa strategi ini mungkin lebih sensitif terhadap pilihan parameter, seperti pengaturan parameter indikator MACD, siklus rata-rata bergerak, dll.
  2. Fluktuasi pasar: Efektivitas strategi ini dapat terpengaruh dalam situasi fluktuasi pasar yang parah atau mutasi tren.
  3. Risiko Leverage: Meskipun strategi ini memperhitungkan faktor leverage, leverage yang terlalu tinggi masih dapat menyebabkan kerugian yang lebih besar.

Kebijakan Optimasi

  1. Optimasi parameter dinamis: Pertimbangkan untuk menggunakan pembelajaran mesin atau algoritma optimasi untuk menyesuaikan parameter strategi secara dinamis sesuai dengan kondisi pasar untuk menyesuaikan dengan lingkungan pasar yang berbeda.
  2. Manajemen posisi multi-ruang: Strategi manajemen posisi yang lebih canggih dapat diperkenalkan, seperti menyesuaikan ukuran posisi secara dinamis berdasarkan volatilitas pasar atau intensitas tren, untuk mengendalikan risiko dan mengoptimalkan keuntungan yang lebih baik.
  3. Menambahkan indikator lain: Pertimbangkan untuk memasukkan indikator teknis atau faktor dasar lainnya, seperti RSI, indikator sentimen pasar, dan lain-lain, untuk meningkatkan stabilitas dan fleksibilitas strategi.

Pengamatan

Strategi ini dibangun dengan menggabungkan deviasi tren pada grafik satu jam, sinyal momentum MACD pada grafik lima belas menit, dan fluktuasi cepat dan celah harga pada grafik lima menit untuk membangun sistem perdagangan multi-indikator dengan siklus waktu yang lebih luas. Metode ini memungkinkan analisis pasar yang lebih komprehensif, menangkap berbagai tingkat tren dan peluang, sambil mengendalikan risiko. Namun, kinerja strategi mungkin lebih sensitif terhadap pilihan parameter, dan dapat menghadapi tantangan ketika pasar sangat berfluktuasi. Masa depan dapat mempertimbangkan untuk memperkenalkan optimasi parameter dinamis, manajemen posisi lanjutan, dan indikator lain untuk meningkatkan fleksibilitas dan ketahanan strategi lebih lanjut.

/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("H1 Bias + M15 MSS + M5 FVG", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// H1 Bias
h1_bias = request.security(syminfo.tickerid, "60", close)
h1_ma = ta.sma(h1_bias, 50)

// M15 MSS
[m15_macd_line, m15_macd_signal, _] = ta.macd(request.security(syminfo.tickerid, "15", close), 12, 26, 9)

// M5 FVG Entry
m5_volatility = ta.atr(14)

// Entry conditions for long and short positions
long_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001
short_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001

// Exit conditions
exit_long_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal
exit_short_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal

// Strategy
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exit_long_condition)
    strategy.close("Long")
    
if (exit_short_condition)
    strategy.close("Short")

// Take-Profit and Stop-Loss settings considering leverage
leverage = 10.0 // Leverage as a float
tp_percentage = 15.0 // TP percentage without leverage as a float
sl_percentage = 5.0 // SL percentage without leverage as a float

tp_level = strategy.position_avg_price * (1.0 + (tp_percentage / 100.0 / leverage)) // TP considering leverage as a float
sl_level = strategy.position_avg_price * (1.0 - (sl_percentage / 100.0 / leverage)) // SL considering leverage as a float

strategy.exit("TP/SL", "Long", limit=tp_level, stop=sl_level)
strategy.exit("TP/SL", "Short", limit=tp_level, stop=sl_level)

// Plotting
plot(h1_ma, color=color.blue, linewidth=2)
plotshape(long_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(short_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
Artikel terkait
Informasi lebih lanjut

2019 - FMZ - Penemu Kuantitatif