Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Triple Standard Deviation Momentum Reversal Strategi Perdagangan

Triple Standard Deviation Momentum Reversal Strategi Perdagangan

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-06-21 14:44:54
Tag:SMAPenyakit menularMASD

img

Gambaran umum

Triple Standard Deviation Momentum Reversal Trading Strategy adalah pendekatan perdagangan kuantitatif berdasarkan prinsip statistik. Strategi ini memanfaatkan karakteristik fluktuasi harga di sekitar rata-rata bergerak, menggunakan perhitungan standar deviasi untuk menentukan zona pergerakan harga yang abnormal dan melakukan perdagangan kontra-tren ketika harga mencapai deviasi ekstrem.

Prinsip Strategi

Prinsip inti dari strategi ini adalah untuk memanfaatkan Moving Average (MA) dan Standar Deviasi (SD) untuk membangun batas atas dan bawah untuk fluktuasi harga.

  1. Menghitung Rata-rata Gerak Sederhana (SMA) untuk periode tertentu (default 20).
  2. Menghitung standar deviasi harga untuk periode yang sama.
  3. Kalikan penyimpangan standar dengan 3 (pengganda yang dapat disesuaikan) dan tambahkan/kurangi dari rata-rata bergerak untuk membentuk batas atas dan bawah.
  4. Ketika harga menembus batas bawah, itu dianggap oversold, menghasilkan sinyal beli.
  5. Ketika harga melewati batas atas, dianggap overbought, menghasilkan sinyal jual.

Metode ini mengasumsikan bahwa harga akan berfluktuasi di sekitar rata-rata dalam kebanyakan kasus, dan ketika harga menyimpang dari rata-rata dengan 3 standar deviasi, reversi rata-rata sangat mungkin terjadi.

Keuntungan Strategi

  1. Dasar Statistik: Strategi ini dibangun di atas prinsip statistik yang kuat, menggunakan standar deviasi untuk mengukur kelainan pergerakan harga, memberikan dukungan teoritis.

  2. Kemampuan Beradaptasi yang Kuat: Dengan menghitung rata-rata bergerak dan standar deviasi secara dinamis, strategi dapat beradaptasi dengan karakteristik volatilitas dalam kondisi pasar yang berbeda.

  3. Operasi Counter-trend: Masuk ke pasar ketika sentimen pasar mencapai ekstrem membantu menangkap peluang pembalikan harga, menawarkan ruang keuntungan yang berpotensi lebih besar.

  4. Fleksibilitas tinggi: Parameter strategi (seperti periode MA, pengganda standar deviasi) dapat dioptimalkan dan disesuaikan untuk instrumen perdagangan dan kerangka waktu yang berbeda.

  5. Visualization-Friendly: Strategi ini dengan jelas menandai sinyal beli dan jual dan rentang fluktuasi harga pada grafik, memfasilitasi pedagang untuk memahami kondisi pasar secara intuitif.

Risiko Strategi

  1. Risiko Pelanggaran Palsu: Di pasar yang sangat volatile, harga seringkali dapat melampaui batas tanpa membentuk pembalikan yang sebenarnya, yang mengarah pada perdagangan yang sering dan potensi kerugian.

  2. Kinerja yang kurang baik di Pasar Tren: Di pasar tren yang kuat, harga dapat berjalan di luar batas untuk jangka waktu yang lama, menyebabkan strategi melewatkan tren utama atau sering berdagang melawan tren.

  3. Sensitivitas Parameter: Kinerja strategi sangat tergantung pada pilihan periode rata-rata bergerak dan pengganda standar deviasi; pengaturan parameter yang tidak tepat dapat mengakibatkan penurunan kinerja yang signifikan.

  4. Biaya Slippage dan Trading: Pada jangka waktu yang lebih kecil, perdagangan yang sering dapat menghadapi slippage dan biaya trading yang lebih tinggi, mengikis keuntungan.

  5. Risiko Black Swan Event: Selama peristiwa berita utama atau volatilitas pasar yang ekstrim, harga dapat jauh melebihi kisaran fluktuasi normal, yang menyebabkan kerugian yang parah.

Arah Optimasi Strategi

  1. Memperkenalkan Filter Tren: Menggabungkan indikator tren jangka panjang (seperti rata-rata bergerak jangka panjang) untuk melakukan perdagangan hanya dalam arah tren, mengurangi operasi kontra-tren.

  2. Penyesuaian Dinamis dari Pengganda Penyimpangan Standar: Mengatur secara otomatis pengganda penyimpangan standar berdasarkan volatilitas pasar, meningkatkan sensitivitas selama periode volatilitas rendah dan menaikkan ambang batas selama periode volatilitas tinggi.

  3. Tambahkan Indikator Konfirmasi: Masukkan indikator teknis lainnya (seperti RSI atau MACD) sebagai konfirmasi tambahan untuk meningkatkan keandalan sinyal masuk.

  4. Menerapkan Manajemen Posisi Parsial: Menerapkan masuk dan keluar secara bertahap berdasarkan kekuatan sinyal atau tingkat penyimpangan harga untuk mengoptimalkan manajemen risiko.

  5. Tambahkan Stop-loss dan Trailing Stop: Tetapkan posisi stop-loss yang wajar dan gunakan trailing stop ketika menguntungkan untuk melindungi keuntungan.

  6. Mengoptimalkan Pemilihan Kerangka Waktu: Melalui kinerja backtesting pada kerangka waktu yang berbeda, pilih kerangka waktu tertentu yang paling cocok untuk strategi ini.

  7. Pertimbangkan Faktor Volatilitas: Sesuaikan parameter strategi atau hentikan perdagangan dalam lingkungan volatilitas rendah untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang berbeda.

Kesimpulan

Triple Standard Deviation Momentum Reversal Trading Strategy adalah metode perdagangan kuantitatif yang didasarkan pada prinsip statistik, mencari peluang perdagangan dengan menangkap deviasi harga yang ekstrem. Strategi ini memiliki keuntungan signifikan dalam dasar teoritis, kemampuan beradaptasi, dan fleksibilitas, terutama cocok untuk pasar dengan volatilitas tinggi dan perdagangan jangka pendek. Namun, pengguna perlu menyadari potensi risiko seperti breakout palsu, kinerja di pasar tren, dan sensitivitas parameter. Dengan memperkenalkan filter tren, penyesuaian parameter dinamis, dan indikator tambahan, stabilitas dan profitabilitas strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut. Secara keseluruhan, ini adalah kerangka strategi perdagangan yang layak penelitian mendalam dan optimasi, dengan potensi untuk mencapai hasil perdagangan yang baik dalam kondisi pasar yang sesuai.

/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MikEy Scali 3 STD Dev Buy/Sell Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length", minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(3.0, title="Standard Deviation Multiplier", step=0.1)

// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(src, length)
std_dev = ta.stdev(src, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + (std_dev * mult)
lower_band = ma - (std_dev * mult)

// Buy and Sell conditions
// Buy when the price is below the lower band (3 std devs below MA)
buyCondition = ta.crossover(src, lower_band)
// Sell when the price is above the upper band (3 std devs above MA)
sellCondition = ta.crossunder(src, upper_band)

// Plot the buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Execute buy and sell orders based on the conditions
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")

// Plot the moving average and the bands
plot(ma, color=color.blue, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Band (3 STD)")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Band (3 STD)")

// Optional: Plot the source
plot(src, color=color.gray, title="Source")

// Add labels for clarity
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.green, 90) : na, offset=-1, title="Buy Signal Background")
bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na, offset=-1, title="Sell Signal Background")
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi