Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi Dukungan dan Resistensi dengan Sistem Manajemen Risiko Dinamis

Strategi Dukungan dan Resistensi dengan Sistem Manajemen Risiko Dinamis

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-07-29 14:01:49
Tag:ATR

img

Gambaran umum

Strategi perdagangan kuantitatif ini didasarkan pada konsep level support dan resistance, dikombinasikan dengan sistem manajemen risiko dinamis. Strategi ini menggunakan Pivot Points untuk menentukan level support dan resistance potensial, dan mengeksekusi perdagangan ketika harga menyentuh level kunci ini. Strategi ini juga menggabungkan indikator Adaptive True Range (ATR) untuk menyesuaikan secara dinamis stop-loss dan take-profit level, beradaptasi dengan perubahan volatilitas pasar. Selain itu, strategi ini mempertimbangkan manajemen uang dan pengendalian risiko dengan membatasi jumlah maksimum per perdagangan dan menggunakan leverage untuk mengoptimalkan pemanfaatan modal.

Prinsip Strategi

  1. Identifikasi dukungan dan resistensi:

    • Menggunakan metode perhitungan Pivot Point untuk menentukan potensi level support dan resistance.
    • Rumus Pivot Point: (High Hari Sebelum + Low Hari Sebelum + Close Hari Sebelum) / 3

  2. Sinyal masuk:

    • Menghasilkan sinyal panjang ketika harga menyentuh atau menembus level support.
    • Menghasilkan sinyal pendek ketika harga menyentuh atau menembus level resistance.

  3. Manajemen Risiko:

    • Menggunakan indikator ATR untuk mengatur secara dinamis tingkat stop loss dan take profit.
    • Stop-loss ditetapkan pada harga saat ini +/- (2 * ATR).
    • Target keuntungan ditetapkan pada harga saat ini +/- (3 * ATR).

  4. Ukuran Posisi:

    • Menghitung ukuran posisi berdasarkan persentase risiko dan jumlah perdagangan maksimum.
    • Mempertimbangkan faktor leverage untuk mengoptimalkan penggunaan modal.

  5. Eksekusi Perdagangan:

    • Menggunakan fungsi strategi.entry untuk mengeksekusi perdagangan.
    • Penggunaanstrategy.exit() fungsi untuk mengelola stop loss dan take profit.

Keuntungan Strategi

  1. Adaptabilitas Dinamis: Dengan menggunakan indikator ATR, strategi dapat secara otomatis menyesuaikan tingkat stop-loss dan take-profit berdasarkan volatilitas pasar, membuatnya efektif dalam kondisi pasar yang berbeda.

  2. Manajemen Risiko: Strategi ini menggabungkan beberapa lapisan langkah pengendalian risiko, termasuk stop-loss dinamis, persentase risiko tetap, dan batas jumlah perdagangan maksimum, membantu melindungi keamanan modal.

  3. Optimasi leverage: Melalui penggunaan leverage yang wajar, strategi dapat meningkatkan efisiensi modal sambil mengendalikan risiko.

  4. Kombinasi Indikator Teknis: Strategi ini menggabungkan konsep analisis teknis klasik (dukungan dan resistensi) dengan indikator kuantitatif modern (ATR), membentuk sistem perdagangan yang komprehensif.

  5. Fleksibilitas: Parameter strategi dapat disesuaikan sesuai dengan pasar yang berbeda dan preferensi risiko pribadi, menunjukkan kemampuan beradaptasi yang baik.

Risiko Strategi

  1. Risiko Pemecahan Palsu: Di pasar yang terikat kisaran, harga sering dapat menyentuh level support dan resistance tanpa membentuk breakout yang sebenarnya, yang mengarah pada sinyal palsu yang sering terjadi.

  2. Kinerja di Pasar Trending: Di pasar tren yang kuat, strategi dapat menutup posisi terlalu awal, kehilangan pergerakan harga yang signifikan.

  3. Risiko Pengelolaan Uang: Meskipun strategi membatasi jumlah maksimum per perdagangan, ia masih dapat menghadapi penarikan yang signifikan jika terjadi kerugian berturut-turut.

  4. Risiko leverage: Menggunakan leverage yang tinggi dapat memperkuat kerugian, terutama selama volatilitas pasar yang ekstrim.

  5. Biaya slippage dan perdagangan: Strategi tidak mempertimbangkan biaya slippage dan perdagangan, yang dapat mempengaruhi hasil perdagangan yang sebenarnya.

Arah Optimasi Strategi

  1. Trend Filtering: Memperkenalkan indikator tren (seperti moving average) untuk menyaring sinyal perdagangan, hanya berdagang ke arah tren untuk mengurangi false breakout.

  2. Analisis Multi-Timeframe: Menggabungkan level support dan resistance dari timeframe yang lebih tinggi untuk meningkatkan keandalan sinyal trading.

  3. Penyesuaian Parameter Dinamis: Menggunakan algoritma adaptif untuk menyesuaikan perkalian ATR dan persentase risiko secara dinamis untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang berbeda.

  4. Tambahkan Filter Perdagangan: Sertakan kondisi tambahan seperti konfirmasi volume dan filter volatilitas untuk meningkatkan kualitas perdagangan.

  5. Mengoptimalkan Manajemen Uang: Melakukan strategi manajemen uang yang dinamis, menyesuaikan tingkat risiko berdasarkan kinerja akun.

  6. Tambahkan Reversal Trades: Sementara pergi panjang di level support, pertimbangkan untuk pergi pendek di level resistance untuk memanfaatkan sepenuhnya peluang pasar.

  7. Pertimbangkan Faktor Dasar: Mengintegrasikan data kalender ekonomi untuk menghindari perdagangan sebelum dan setelah siaran berita penting.

Kesimpulan

Strategi Dukungan dan Rintangan dengan Sistem Manajemen Risiko Dinamis adalah strategi perdagangan kuantitatif yang komprehensif yang dengan cerdas menggabungkan analisis teknis tradisional dengan metode kuantitatif modern. Dengan menggunakan Pivot Points untuk mengidentifikasi tingkat harga kunci dan memanfaatkan ATR untuk manajemen risiko dinamis, strategi menunjukkan potensi untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang berbeda. Namun, untuk lebih meningkatkan ketahanan dan profitabilitas strategi, disarankan untuk menerapkan berbagai optimasi, termasuk menambahkan filter tren, analisis multi-frame waktu, dan teknik manajemen uang yang lebih canggih. Melalui perbaikan terus menerus dan backtesting, strategi ini memiliki potensi untuk menjadi sistem perdagangan yang dapat diandalkan, memberikan nilai bagi pedagang kuantitatif.

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Mon Robot de Trading', overlay=true)

// Paramètres
capital = 2000  // Capital initial de 2000 euros
maxAmountPerTrade = 2000  // Montant maximum à utiliser par trade
leverage = 20  // Effet de levier de 1:20
spread = 0.5  // Spread moyen en pips
riskPerTrade = 0.2  // 20% du capital initial par transaction
atrLength = 14  // Longueur de l'ATR pour le trailing stop

// Calcul des points de pivot
pivotHigh = high[1] + low[1] + close[1] / 3
pivotLow = high[1] + low[1] + close[1] / 3

// Plot des points de pivot sur le graphique
plot(pivotHigh, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, title='Resistance')
plot(pivotLow, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, title='Support')

// Calcul de l'ATR pour la gestion du risque et du trailing stop
atrValue = ta.atr(atrLength)

// Calcul de la taille de la position basée sur le pourcentage de risque du capital et le montant maximum par trade
riskAmount = capital * riskPerTrade
positionSize = math.min(maxAmountPerTrade * leverage / (atrValue * 2), riskAmount / (atrValue * 2))  // Taille de la position en lots limitée par le montant maximum par trade et le risque autorisé

// Implémentation de la stratégie avec trailing stop et take-profit
if low <= pivotLow
    strategy.entry('Buy', strategy.long, qty=positionSize)

    // Définition de l'exit pour les achats (longs)
    stopLossPrice = close - (atrValue * 2 + spread / 10)
    takeProfitPrice = close + atrValue * 3 - spread / 10
    strategy.exit('Exit Buy', 'Buy', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)

if high >= pivotHigh
    strategy.entry('Sell', strategy.short, qty=positionSize)

    // Définition de l'exit pour les ventes (courts)
    stopLossPrice = close + atrValue * 2 + spread / 10
    takeProfitPrice = close - (atrValue * 3 - spread / 10)
    strategy.exit('Exit Sell', 'Sell', stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi