Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Praja Strategi
  2. Strategi Stop Loss Mobility Average

Strategi Stop Loss Mobility Average

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-09-26 14:47:09
Tag:EMAMARR

移动平均交叉动态止盈止损策略

Pengamatan

Strategi stop loss dan stop loss bergerak adalah metode perdagangan kuantitatif yang didasarkan pada analisis teknis, yang terutama memanfaatkan persimpangan dari rata-rata bergerak jangka pendek dan panjang untuk mengidentifikasi tren pasar dan melakukan perdagangan. Strategi ini menggabungkan beberapa elemen kunci, seperti penyeberangan rata-rata bergerak, stop loss dan rasio risiko-keuntungan tetap, untuk menangkap tren pasar sekaligus mengendalikan risiko secara efektif.

Gagasan inti dari strategi ini adalah untuk menilai pergeseran tren pasar dengan melihat perubahan posisi relatif dari EMA jangka pendek ke EMA jangka panjang. Ketika EMA jangka pendek melintasi EMA jangka panjang dari bawah, itu dianggap sebagai sinyal yang berlebihan; sebaliknya, ketika EMA jangka pendek melintasi EMA jangka panjang dari atas, itu dianggap sebagai sinyal kosong. Untuk meningkatkan keandalan dan profitabilitas strategi ini, strategi ini juga memperkenalkan mekanisme stop loss dinamis dan pengaturan rasio keuntungan risiko tetap.

Prinsip Strategi

  1. Di sini, Anda dapat melihat beberapa gambar yang menarik.

    • Rata-rata bergerak indeks (EMA) menggunakan 9 dan 21 siklus
    • Saat EMA 9 siklus melewati EMA 21 siklus, sinyal multiplikasi dihasilkan.
    • Saat EMA siklus 9 melewati EMA siklus 21, sinyal berhenti dihasilkan.

  2. Logika masuk:

    • Masuk segera setelah penyeberangan rata-rata bergerak dikonfirmasi
    • Anda harus melakukan lebih banyak waktu untuk masuk dengan harga pasar saat ini.
    • Jika tidak, masuk dengan harga pasar saat ini.

  3. Pengaturan Stop Loss:

    • Menggunakan mekanisme stop loss dinamis
    • Jika Anda melakukan hal yang lebih banyak, Anda harus mengatur stop loss pada titik terendah dalam 5 siklus terakhir.
    • Saat melakukan pemotongan, stop loss akan diatur pada titik tertinggi dalam 5 siklus terakhir.

  4. Tujuan keuntungan:

    • RR adalah rasio pengembalian risiko tetap (RR) 1:3.
    • Jika Anda melakukan lebih banyak, target keuntungan = harga masuk + (harga masuk - harga stop loss) * 3
    • Jika Anda membuat kosong, target keuntungan = harga masuk - (harga stop loss - harga masuk) * 3

  5. Manajemen Posisi:

    • Menghapuskan posisi reversal yang ada (jika ada) pada setiap sinyal perdagangan yang muncul
    • Setiap transaksi membuka posisi baru.

  6. Perhatikan hal-hal berikut:

    • Memperkenalkan mekanisme stop loss untuk mengunci keuntungan dan beradaptasi dengan volatilitas pasar
    • Tingkat pergeseran stop loss dapat disesuaikan dengan parameter input

Keunggulan Strategis

  1. Kemampuan untuk melacak tren: Dengan menggunakan penyeberangan rata-rata bergerak, strategi dapat secara efektif menangkap perubahan tren pasar, memungkinkan pedagang untuk melakukan perdagangan sesuai dengan tren besar. Pendekatan ini dapat membantu pedagang menghindari perdagangan yang sering terjadi di pasar horizontal atau bergulir, sehingga mengurangi kerugian yang tidak perlu.

  2. Pengendalian risiko: Strategi ini menggunakan mekanisme stop loss yang dinamis, dengan titik stop loss disetel pada titik puncak volatilitas terdekat, yang memungkinkan untuk menyesuaikan posisi stop loss sesuai dengan volatilitas pasar yang sebenarnya, yang dapat secara efektif mengendalikan risiko dan tidak terlalu cepat terguncang oleh pergerakan pasar.

  3. Mengoptimalkan keuntungan: Dengan mengatur rasio risiko-pengembalian 1:3, strategi ini mengatur target keuntungan yang lebih tinggi untuk setiap perdagangan sambil mengendalikan risiko. Pendekatan ini dapat memastikan bahwa keuntungan keseluruhan dapat dicapai jika ada jumlah transaksi yang cukup, bahkan jika peluang kemenangan tidak tinggi.

  4. Adaptif: Strategi menggunakan indikator teknis dan prinsip trading yang relatif umum yang dapat diterapkan pada berbagai pasar dan periode waktu. Dengan menyesuaikan siklus rata-rata bergerak dan parameter lainnya, pedagang dapat mengoptimalkan strategi sesuai dengan gaya trading dan target pasar mereka sendiri.

  5. Potensi otomatisasi: Strategi memiliki logika yang jelas, pemrograman yang mudah, dan potensi otomatisasi yang kuat. Ini tidak hanya dapat menghilangkan gangguan emosional manusia, tetapi juga memungkinkan pemantauan pasar 7*24 jam dan pelaksanaan perdagangan.

  6. Perhatikan mekanisme penghentian: Mekanisme stop loss yang ditampilkan memungkinkan strategi untuk mengunci lebih banyak keuntungan ketika pasar terus bergerak ke arah yang menguntungkan, sementara menghentikan kerugian tepat waktu ketika pasar mengalami pembalikan, yang sangat meningkatkan profitabilitas dan tingkat manajemen risiko strategi.

Risiko Strategis

  1. Pernyataan ini diungkapkan oleh seorang wartawan. Dalam pasar yang bergolak, rata-rata bergerak mungkin sering berselisih, menghasilkan banyak sinyal palsu. Ini dapat menyebabkan sejumlah kerugian kecil, mengikis dana akun. Solusi: Anda dapat mempertimbangkan untuk memperkenalkan kondisi penyaringan tambahan, seperti indikator intensitas tren atau konfirmasi volume transaksi, untuk mengurangi dampak sinyal palsu.

  2. Risiko keterlambatan: Rata-rata bergerak pada dasarnya adalah indikator lagging, yang mungkin memberi sinyal hanya ketika tren sudah mendekati akhir, menyebabkan masuk yang terlambat atau kehilangan sebagian besar pasar. Solusi: Cobalah menggunakan rata-rata bergerak dengan siklus yang lebih pendek, atau menggabungkan indikator terkemuka lainnya untuk mengoptimalkan waktu masuk.

  3. Dia mengatakan, "Saya tidak tahu apa yang terjadi". Pada saat terjadi berita besar atau peristiwa Black Swan, pasar dapat mengalami lonjakan besar, menyebabkan efek stop loss, menyebabkan kerugian lebih dari yang diharapkan. Solusi: Disarankan untuk menetapkan batas kerugian maksimum dan mempertimbangkan penggunaan derivatif seperti opsi untuk mengamankan risiko akhir.

  4. Risiko perdagangan yang berlebihan: Dalam kondisi pasar tertentu, strategi dapat menghasilkan terlalu banyak sinyal perdagangan, meningkatkan biaya perdagangan dan dapat menyebabkan perdagangan berlebihan. Solusi: Mengatur batas interval transaksi, atau menambahkan mekanisme pengesahan sinyal untuk mengurangi frekuensi transaksi.

  5. Risiko sensitivitas: Kinerja strategi mungkin sangat sensitif terhadap siklus rata-rata bergerak yang dipilih dan parameter lainnya, dan perubahan kecil pada parameter dapat menyebabkan hasil retesting menjadi sangat berbeda. Solusi: dianjurkan untuk melakukan pengoptimalan parameter dan pengujian stabilitas yang luas untuk menemukan kombinasi parameter yang dapat berkinerja stabil dalam kondisi pasar yang berbeda.

  6. Risiko perubahan lingkungan pasar: Strategi mungkin berkinerja baik di pasar tren, tetapi mungkin berkinerja buruk di lingkungan yang bergolak atau berfluktuasi tinggi. Solusi: Pertimbangkan untuk memperkenalkan mekanisme identifikasi lingkungan pasar dengan menggunakan strategi perdagangan atau pengaturan parameter yang berbeda dalam kondisi pasar yang berbeda.

Kebijakan Optimasi

  1. Di sini kita akan membahas beberapa hal penting yang harus diperhatikan. Memasukkan indikator transaksi ke dalam strategi dapat membantu mengkonfirmasi efektivitas pergerakan harga. Sebagai contoh, permintaan untuk peningkatan transaksi pada saat garis rata-rata bergerak melintasi dapat dilakukan secara bersamaan untuk menyaring beberapa kemungkinan terobosan palsu.

  2. "Mengenai hal ini, saya sangat menyayangkan. Memperkenalkan indikator intensitas tren seperti ADX (mean trend indicator) untuk hanya melakukan perdagangan ketika tren cukup kuat. Ini dapat membantu menghindari perdagangan berlebihan di pasar yang mendatar atau lemah dan meningkatkan peluang kemenangan keseluruhan strategi.

  3. Cara terbaik untuk menghentikan kerusakan: Pertimbangkan untuk menggunakan ATR (mean true wavelength) untuk mengatur stop-loss dinamis, yang dapat membuat stop-loss lebih sesuai dengan situasi fluktuasi pasar yang sebenarnya. ATR dapat memberikan metrik objektif berdasarkan fluktuasi pasar yang membuat stop-loss setting lebih fleksibel dan efektif.

  4. Mengimplementasikan filter waktu: Menganalisis karakteristik pasar pada periode waktu yang berbeda untuk mengeksekusi strategi pada periode waktu perdagangan yang optimal. Ini karena pasar keuangan pada periode waktu yang berbeda mungkin menunjukkan karakteristik yang berbeda, seperti perbedaan volatilitas dan likuiditas.

  5. "Saya tidak tahu apa yang akan terjadi", katanya. Berdasarkan analisis teknis murni, pertimbangkan untuk memasukkan beberapa faktor dasar, seperti rilis data ekonomi, perubahan kebijakan bank sentral, dll. Ini dapat membantu strategi membuat keputusan yang lebih cerdas sebelum dan setelah peristiwa besar terjadi.

  6. Ada beberapa fitur yang dapat Anda gunakan untuk melakukan perubahan pada parameter dinamis: Mengembangkan mekanisme yang dapat menyesuaikan parameter strategi secara dinamis sesuai dengan kondisi pasar baru-baru ini. Ini dapat dilakukan dengan algoritma pembelajaran mesin, sehingga strategi dapat lebih beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berubah.

  7. Tambah analisis beberapa kerangka waktu: Meningkatkan analisis terhadap kerangka waktu yang lebih lama berdasarkan kerangka waktu saat ini; misalnya, meningkatkan pertimbangan terhadap tren di sistem garis siang; ini dapat memastikan arah perdagangan sejalan dengan tren pasar yang lebih besar.

  8. Mengoptimalkan manajemen posisi: Mengimplementasikan strategi manajemen posisi yang lebih kompleks, seperti menyesuaikan skala perdagangan secara dinamis berdasarkan kondisi laba rugi akun, volatilitas pasar, atau intensitas sinyal. Ini dapat membantu memaksimalkan potensi keuntungan sambil menjaga risiko terkendali.

Pengamatan

Strategi stop loss dan stop loss bergerak adalah sebuah sistem perdagangan kuantitatif yang menggabungkan beberapa konsep analisis teknis yang sudah mapan. Strategi ini menangkap tren pasar melalui penyeberangan rata-rata bergerak, menggunakan stop loss dan rasio pengembalian risiko tetap untuk mengelola risiko dan keuntungan, dan memperkenalkan mekanisme stop loss untuk mengikuti fluktuasi pasar. Strategi ini dirancang untuk mencapai kontrol risiko yang efektif dan memaksimalkan potensi keuntungan sekaligus menangkap tren pasar.

Keunggulan utama dari strategi ini adalah kemampuan untuk melacak tren, pengendalian risiko yang ketat, penentuan target keuntungan yang jelas, dan potensi adaptasi dan otomatisasi yang kuat. Namun, strategi ini juga menghadapi risiko potensial seperti terobosan palsu, keterlambatan, dan lompatan udara yang besar. Untuk mengatasi tantangan ini dan meningkatkan kinerja strategi lebih lanjut, kami telah mengusulkan beberapa arah optimasi, termasuk pengenalan analisis volume, peningkatan penyaringan intensitas tren, pengoptimalan stop loss, pengintegrasian penyaringan waktu ke dalam elemen dasar, penyesuaian parameter dinamis, peningkatan analisis kerangka waktu ganda, dan pengoptimalan posisi, dan lain-lain.

Secara keseluruhan, strategi ini memberikan pedagang metode perdagangan yang sistematis, terukur, dan berpotensi untuk melakukan stabil dalam berbagai kondisi pasar. Namun, seperti semua strategi perdagangan, strategi ini tidak serba bisa. Dalam menggunakan strategi ini, pedagang perlu memahami prinsip-prinsipnya dengan baik, menyadari risiko potensial, dan melakukan penyesuaian dan optimalisasi yang diperlukan sesuai dengan kemampuan mereka untuk menanggung risiko dan tujuan investasi mereka. Melalui pengulangan terus-menerus, pengujian fakta, dan perbaikan terus-menerus, strategi ini memiliki potensi menjadi senjata jangka panjang dalam toolkit pedagang yang diharapkan untuk membantu mencapai keuntungan yang stabil dalam jangka panjang.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-09-24 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("RAMZY CRYPTO-KING", overlay=true)

// Input for moving averages
shortMA = input(9, title="Short EMA Period")
longMA = input(21, title="Long EMA Period")
trailOffset = input(0, title="Trailing Drawdown Offset")

// Calculate moving averages
shortEMA = ta.ema(close, shortMA)
longEMA = ta.ema(close, longMA)

// Plot moving averages
plot(shortEMA, color=color.blue, title="Short EMA")
plot(longEMA, color=color.red, title="Long EMA")

// Identify recent swing high and low
swingHigh = ta.highest(high, 5)
swingLow = ta.lowest(low, 5)

// Buy condition: EMA crossover
longCondition = ta.crossover(shortEMA, longEMA)
if (longCondition)
    strategy.close("Short")  // Close any existing short position
    stopLoss = swingLow  // At swing low
    takeProfit = close + (3 * (close - stopLoss))  // 1:3 RR
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("TP/SL", "Long", limit=takeProfit, stop=stopLoss, trail_offset=trailOffset)

// Sell condition: EMA crossover
shortCondition = ta.crossunder(shortEMA, longEMA)
if (shortCondition)
    strategy.close("Long")  // Close any existing long position
    stopLoss = swingHigh  // At swing high
    takeProfit = close - (3 * (stopLoss - close))  // 1:3 RR
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL", "Short", limit=takeProfit, stop=stopLoss, trail_offset=trailOffset)

// Debugging Labels
if (longCondition)
    label.new(bar_index, high, "Buy", style=label.style_label_down, color=color.green, textcolor=color.white)

if (shortCondition)
    label.new(bar_index, low, "Sell", style=label.style_label_up, color=color.red, textcolor=color.white)
Artikel terkait
Informasi lebih lanjut

2019 - FMZ - Penemu Kuantitatif