EMA1 - EMA2 untuk panjang) * 100. 3. garis Lorenzian = EMA3 + CI.
Strategi ini menghitung garis Lorenzian pada jangka waktu saat ini dan jangka waktu yang lebih tinggi untuk memberikan perspektif pasar multidimensi. Sinyal perdagangan didasarkan pada penyeberangan harga dengan garis Lorenzian dan dikonfirmasi melalui mekanisme lookback. Sinyal beli dipicu ketika harga melintasi garis Lorenzian dan harga terendah dalam periode lookback berada di bawah garis Lorenzian; sinyal jual bekerja dengan cara yang sebaliknya.
Strategi ini juga memperkenalkan mekanisme harga target, menentukan titik keluar berdasarkan persentase target yang ditentukan pengguna.
Analisis Multi-Timeframe: Dengan menggabungkan garis Lorenzian dari jangka waktu saat ini dan yang lebih tinggi, strategi menangkap tren pasar yang lebih komprehensif, mengurangi sinyal palsu.
Identifikasi Tren Dinamis: Metode Klasifikasi Lorenzian dengan cepat beradaptasi dengan perubahan pasar, memberikan kemampuan identifikasi tren yang sensitif.
Mekanisme Konfirmasi Sinyal: Menggunakan periode lookback untuk mengkonfirmasi sinyal perdagangan secara efektif mengurangi kemungkinan perdagangan yang salah.
Optimasi Harga Target: Dengan menetapkan persentase target, strategi dapat memaksimalkan keuntungan dalam kondisi pasar yang menguntungkan.
Manajemen Risiko: Pengenalan mekanisme stop-loss dinamis secara efektif mengendalikan risiko untuk setiap perdagangan.
Visualisasi dan Statistik: Strategi ini menyediakan tampilan grafik yang intuitif dan statistik perdagangan, memfasilitasi analisis dan optimalisasi kinerja strategi.
Fleksibilitas: Beberapa parameter yang dapat disesuaikan memungkinkan pedagang untuk mengoptimalkan strategi sesuai dengan kondisi pasar yang berbeda dan preferensi pribadi.
Sensitivitas Parameter: Kinerja strategi sangat bergantung pada pilihan parameter input. Pengaturan parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan overtrading atau kehilangan peluang penting.
Ketergantungan Kondisi Pasar: Dalam pasar yang bergolak, strategi dapat menghasilkan sinyal palsu yang sering, yang mengakibatkan kerugian berturut-turut.
Risiko slippage: Di pasar yang berfluktuasi cepat, harga eksekusi yang sebenarnya dapat berbeda secara signifikan dari harga sinyal.
Risiko over-optimization: Penyesuaian parameter yang berlebihan agar sesuai dengan data historis dapat menyebabkan overfit, mempengaruhi kinerja perdagangan langsung di masa depan.
Kegagalan teknis: Bergantung pada perhitungan indikator teknis yang kompleks berarti kegagalan sistem atau kesalahan data dapat menyebabkan keputusan perdagangan yang salah.
Untuk mengurangi risiko ini, disarankan untuk:
Penyesuaian Parameter Dinamis: Menerapkan mekanisme penyesuaian parameter adaptif untuk menyesuaikan panjang dan ambang EMA secara otomatis berdasarkan volatilitas pasar.
Filter tambahan: Memperkenalkan indikator teknis atau fundamental tambahan sebagai filter untuk meningkatkan kualitas sinyal.
Integrasi Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan proses pemilihan parameter dan generasi sinyal.
Analisis korelasi multi-aset: Pertimbangkan data dari beberapa aset terkait untuk memberikan perspektif pasar yang lebih komprehensif.
Integrasi Acara Berita: Tambahkan fungsi analisis acara berita untuk menyesuaikan perilaku strategi selama rilis data ekonomi penting.
Penyesuaian Volatilitas: Sesuaikan persentase target dan tingkat stop loss secara dinamis berdasarkan volatilitas pasar.
Manajemen Risiko yang Ditingkatkan: Menerapkan strategi manajemen posisi dan pengendalian risiko yang lebih canggih, seperti ukuran posisi berdasarkan volatilitas.
Arah optimalisasi ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan dan stabilitas strategi, memungkinkan untuk mempertahankan kinerja yang baik dalam berbagai kondisi pasar.
Strategi Target Multi-Timeframe Klasifikasi Lorenzian adalah sistem perdagangan yang komprehensif yang menggabungkan metode analisis teknis canggih dengan mekanisme manajemen risiko cerdas. Melalui analisis multi-timeframe, identifikasi tren dinamis, dan optimasi harga target, strategi ini memiliki potensi untuk mencapai kinerja perdagangan yang konsisten di berbagai kondisi pasar. Namun, ia juga menghadapi tantangan seperti sensitivitas parameter dan ketergantungan pasar. Melalui optimasi dan manajemen risiko yang berkelanjutan, pedagang dapat sepenuhnya memanfaatkan keuntungan strategi sambil mengontrol risiko potensial secara efektif. Pengembangan masa depan harus berfokus pada peningkatan kemampuan beradaptasi dan kecerdasan strategi untuk sesuai dengan lingkungan pasar yang terus berubah.
/*backtest
start: 2023-07-31 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Lorenzian Classification Strategy with Target and Multi-Timeframe", overlay=true)
// Input parameters
length = input.int(5, "Lorenzian Length", minval=1)
threshold = input.float(1.0, "Threshold", step=0.1)
lookback = input.int(3, "Lookback Candles", minval=1, maxval=20)
targetPercentage = input.float(1.5, "Target Percentage (%)", step=0.1) // Target percentage for exit
higherTimeframe = input.timeframe("D", "Higher Timeframe") // Higher timeframe for multi-timeframe analysis
// Lorenzian Classification calculation for current timeframe
ema1 = ta.ema(hlc3, length)
ema2 = ta.ema(ema1, length)
ema3 = ta.ema(ema2, length)
d = ema1 - ema2
ci = d / (0.015 * ta.ema(math.abs(d), length)) * 100
lorenzian = ema3 + ci
// Lorenzian Classification calculation for higher timeframe
hlc3_htf = request.security(syminfo.tickerid, higherTimeframe, (high + low + close)/3 )
ema1_htf = ta.ema(hlc3_htf, length)
ema2_htf = ta.ema(ema1_htf, length)
ema3_htf = ta.ema(ema2_htf, length)
d_htf = ema1_htf - ema2_htf
ci_htf = d_htf / (0.015 * ta.ema(math.abs(d_htf), length)) * 100
lorenzian_htf = ema3_htf + ci_htf
// Signal generation
crossUp = ta.crossover(close, lorenzian)
crossDown = ta.crossunder(close, lorenzian)
// Determine color based on price position relative to the line
lineColor = close > ema3 ? color.green : color.red
lineColorH = close > ema3_htf ? color.blue : color.red
// Plot the line with dynamic color
plot(ema3, color=lineColor, title="EMA3", linewidth=2)
plot(ema3_htf, color=lineColorH, title="EMA3 HTF", linewidth=2)
// Function to check for opposite movement
oppositeMove(isLong) =>
if isLong
lowest = ta.lowest(low, lookback)
lowest < lorenzian[lookback]
else
highest = ta.highest(high, lookback)
highest > lorenzian[lookback]
// Generate buy and sell signals
buySignal = crossUp and oppositeMove(true)
sellSignal = crossDown and oppositeMove(false)
// Calculate and manage target price
var float targetPrice = na
var float plotTargetPrice = na
var float entryPrice = na
// Variables to track trade outcomes
var int targetMet = 0
var int targetNotMet = 0
var int totalTrades = 0
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
entryPrice := close
targetPrice := entryPrice * (1 + targetPercentage/100)
plotTargetPrice := targetPrice
totalTrades := totalTrades + 1
if (sellSignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
entryPrice := close
targetPrice := entryPrice * (1 - targetPercentage/100)
plotTargetPrice := targetPrice
totalTrades := totalTrades + 1
// Check if target price is met to exit
if (not na(targetPrice))
if (strategy.position_size > 0 and high >= targetPrice) // Long position exit condition
strategy.close("Buy")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetMet := targetMet + 1
else if (strategy.position_size > 0 and low < entryPrice * (1 - targetPercentage/100)) // Stop loss for long
strategy.close("Buy")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetNotMet := targetNotMet + 1
if (strategy.position_size < 0 and low <= targetPrice) // Short position exit condition
strategy.close("Sell")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetMet := targetMet + 1
else if (strategy.position_size < 0 and high > entryPrice * (1 + targetPercentage/100)) // Stop loss for short
strategy.close("Sell")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetNotMet := targetNotMet + 1
// Reset plotTargetPrice when position is closed
if (strategy.position_size == 0)
plotTargetPrice := na
// Plot signals and target price
plotshape(buySignal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.purple, style=shape.triangledown, size=size.small)
plot(plotTargetPrice, color=color.yellow, title="Target Price", style=plot.style_circles, linewidth=2)
// Add alerts
alertcondition(buySignal, title="Buy Signal", message="Lorenzian Buy Signal")
alertcondition(sellSignal, title="Sell Signal", message="Lorenzian Sell Signal")
// Calculate success percentage
successPercentage = totalTrades > 0 ? (targetMet / totalTrades) * 100 : 0
// Create a table to display trade outcomes
var table tradeStats = table.new(position.top_right, 2, 3, border_width=1)
table.cell(tradeStats, 0, 0, "Targets Met", bgcolor=color.new(color.green, 30))
table.cell(tradeStats, 1, 0, "Targets Missed", bgcolor=color.new(color.red, 30))
table.cell(tradeStats, 0, 1, str.tostring(targetMet), bgcolor=color.new(color.green, 30))
table.cell(tradeStats, 1, 1, str.tostring(targetNotMet), bgcolor=color.new(color.red, 30))
table.cell(tradeStats, 0, 2, "Success Rate", bgcolor=color.new(color.blue, 30))
table.cell(tradeStats, 1, 2, str.tostring(successPercentage, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 30))