Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Black Swan Volatility dan Moving Average Crossover Momentum Tracking Strategi

Black Swan Volatility dan Moving Average Crossover Momentum Tracking Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-12-13 11:52:51
Tag:EMASMAATR

img

Gambaran umum

Strategi ini adalah sistem perdagangan pelacakan momentum berdasarkan volatilitas harga dan crossover rata-rata bergerak. Ini memicu sinyal dengan memantau volatilitas harga melebihi 1,91% (peristiwa Black Swan) dan menggabungkan EMA144 dan EMA169 crossover untuk mengkonfirmasi arah tren dan waktu keluar. Strategi ini sangat cocok untuk perdagangan jangka pendek pada jangka waktu 1-3 menit, mampu dengan cepat menangkap peluang volatilitas pasar yang signifikan.

Prinsip Strategi

Logika inti terdiri dari dua komponen utama:

  1. Volatility Monitoring: Menghitung perbedaan absolut antara harga penutupan dan harga pembukaan relatif terhadap harga penutupan, memicu sinyal perdagangan ketika rasio ini melebihi 1,91%.
  2. Konfirmasi Tren: Menggunakan EMA144 dan EMA169 crossover untuk mengkonfirmasi arah tren, pergi panjang pada silang ke atas dan pendek pada silang ke bawah.

Strategi ini memasuki posisi panjang ketika mendeteksi volatilitas naik di atas 1,91% dan posisi pendek untuk volatilitas turun. Posisi ditutup secara otomatis ketika rata-rata bergerak bersilang ke arah yang berlawanan untuk mengelola risiko.

Keuntungan Strategi

  1. Tanggapan Cepat: Strategi ini dengan cepat menangkap pergerakan pasar yang tajam, ideal untuk perdagangan jangka pendek.
  2. Pengendalian risiko: Menggunakan crossover rata-rata bergerak sebagai sinyal keluar untuk mengelola risiko posisi secara efektif.
  3. Fleksibilitas tinggi: Memungkinkan untuk penyesuaian periode backtesting dan penyesuaian parameter untuk mengoptimalkan kondisi pasar yang berbeda.
  4. Manajemen Posisi Komprehensif: Menggunakan persentase ekuitas akun untuk ukuran posisi dan mendukung skala piramida hingga 3x.

Risiko Strategi

  1. Risiko Breakout Palsu: Dapat menghasilkan sinyal palsu di pasar yang sangat volatile yang mengarah pada perdagangan yang tidak perlu.
  2. Risiko slippage: Operasi jangka pendek dapat menghadapi kerugian slippage yang signifikan.
  3. Risiko Pembalikan Tren: Kemungkinan pembalikan tren yang cepat setelah volatilitas ekstrem.
  4. Sensitivitas Parameter: Kinerja strategi sangat bergantung pada pengaturan parameter, yang membutuhkan penyesuaian yang sering dalam kondisi pasar yang berbeda.

Arahan Optimasi

  1. Mengintegrasikan Penyaringan Volatilitas: Merekomendasikan menambahkan indikator ATR untuk menyaring kebisingan pasar dan meningkatkan kualitas sinyal.
  2. Optimalkan Waktu Masuk: Pertimbangkan untuk menambahkan konfirmasi volume untuk meningkatkan akurasi masuk.
  3. Penyesuaian Parameter Dinamis: Sarankan mengembangkan sistem parameter adaptif untuk menyesuaikan ambang trigger secara otomatis berdasarkan kondisi pasar.
  4. Mekanisme Stop-Loss yang ditingkatkan: Merekomendasikan menambahkan fungsi stop-loss trailing untuk lebih melindungi keuntungan akumulasi.

Ringkasan

Strategi ini mencapai respons cepat terhadap anomali pasar dan tren berikut dengan menggabungkan pemantauan volatilitas dengan crossover rata-rata bergerak. Sementara desain strategi yang sehat dengan mekanisme pengendalian risiko yang baik, pedagang perlu mengoptimalkan parameter dan mengelola risiko sesuai dengan kondisi pasar yang sebenarnya.

/*backtest
start: 2024-12-05 00:00:00
end: 2024-12-12 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 45m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5

//黑天鹅警报器，作者（）：道格拉斯机器人
//适合1分钟-3分钟的k线，发生波动超过百分之二时，自动报警
strategy('黑天鹅警报', overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, pyramiding=3)
//-------------------------------------------
//-------------------------------------------
timecondition = timeframe.period == '480' or timeframe.period == '240' or timeframe.period == 'D' or timeframe.period == '720'
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input.int(title='Start Month', defval=11, minval=1, maxval=12)
startYear = input.int(title='Start Year', defval=2018, minval=1800, maxval=2100)
endDate = input.int(title='End Date', defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input.int(title='End Month', defval=11, minval=1, maxval=12)
endYear = input.int(title='End Year', defval=2031, minval=1800, maxval=2100)
// Look if the close time of the current bar
// falls inside the date range
inDateRange = time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0) and time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0)



// Inputs
a = input(1, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(10, title='ATR Period')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')


ma60 = ta.sma(close, 60)
ema144 = ta.ema(close, 144)

ema169 = ta.ema(close, 169)
ma20 = ta.sma(close, 20)


plot(ema144, color=color.new(color.yellow, 0), title='144')
plot(ema169, color=color.new(color.orange, 0), title='169')


heitiane = close - open
heitiane := math.abs(heitiane)
heitiane /= close

if inDateRange and heitiane > 0.0191 and close < open  //  and close>f3
    strategy.entry('botsell20', strategy.short, comment='黑天鹅追空' + str.tostring(heitiane))

if ta.crossover(ema144, ema169)
    strategy.close('botsell20', comment='平空')
if inDateRange and heitiane > 0.0191 and close > open  //  and close>f3
    strategy.entry('botbuy20', strategy.long, comment='白天鹅追多' + str.tostring(heitiane))

if ta.crossunder(ema144, ema169)
    strategy.close('botbuy20', comment='平多')
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi