Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Adaptive Momentum Mean-Reversion Crossover Strategy

Adaptive Momentum Mean-Reversion Crossover Strategy

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2025-01-10 15:26:18
Tag:ROCBBSMA

Adaptive Momentum Mean-Reversion Crossover Strategy

Gambaran umum

Strategi ini adalah sistem perdagangan hibrida yang menggabungkan teori momentum dan reversi rata-rata. Ini mengidentifikasi kondisi pasar yang terlalu banyak dibeli dan terlalu banyak dijual menggunakan indikator Rate of Change (ROC) dan Bollinger Bands, memicu perdagangan ketika ambang batas tertentu dilewati. Konsep inti adalah mendeteksi pergeseran momentum dan memanfaatkan reversi harga ke rata-rata mereka.

Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan indikator ROC 2 periode untuk menghitung perubahan harga jangka pendek, bersama dengan dua set Bollinger Band: jangka pendek (18 periode, 1,7 standar deviasi) untuk kondisi oversold dan sinyal masuk, dan jangka panjang (21-periode, 2.1 standar deviasi) untuk kondisi overbought dan sinyal keluar. Posisi panjang dimulai ketika ROC melintasi Band Bollinger bagian bawah, menunjukkan pergeseran dari momentum yang lemah ke momentum yang kuat, dan posisi ditutup ketika ROC melintasi di bawah Band Bollinger bagian atas, menandakan momentum yang melemah.

Keuntungan Strategi

  1. Adaptabilitas tinggi: Bollinger Bands secara otomatis menyesuaikan lebarnya berdasarkan volatilitas pasar, mempertahankan efektivitas di berbagai kondisi pasar
  2. Pengendalian Risiko yang Kuat: Pyramiding dinonaktifkan (pyramiding=0), memastikan hanya satu posisi pada suatu waktu
  3. Sinyal yang dapat diandalkan: Kombinasi strategi momentum dan reversi rata-rata memberikan identifikasi titik balik pasar yang lebih baik
  4. Praktek: Termasuk biaya transaksi dan pertimbangan slippage untuk kondisi perdagangan dunia nyata

Risiko Strategi

  1. Risiko pasar berbelit-belit: Dapat menghasilkan perdagangan yang sering menyebabkan kerugian di pasar yang terikat rentang
  2. Risiko terobosan palsu: Indikator ROC dapat menghasilkan sinyal terobosan palsu
  3. Sensitivitas Parameter: Kinerja strategi sangat tergantung pada Bollinger Bands dan pengaturan parameter ROC
  4. Ketergantungan pada Lingkungan Pasar: Strategi berkinerja lebih baik di pasar tren tetapi mungkin gagal selama volatilitas ekstrim

Arah Optimasi Strategi

  1. Memperkenalkan Trend Filter: Tambahkan moving average jangka panjang untuk menyaring tren pasar dan meningkatkan akurasi arah
  2. Mengoptimalkan Parameter: Melakukan backtesting data historis untuk menemukan periode ROC optimal dan kombinasi parameter Bollinger Bands
  3. Menambahkan mekanisme stop-loss: Mengimplementasikan stop-loss tetap atau trailing untuk pengendalian risiko
  4. Sertakan Konfirmasi Volume: Sertakan indikator volume untuk memvalidasi perpecahan harga

Ringkasan

Adaptive Momentum Mean-Reversion Crossover Strategy membangun sistem perdagangan yang mampu beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda dengan menggabungkan indikator ROC dan dual Bollinger Bands.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-08 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("Adaptive Momentum Reversion Strategy ", overlay=false, initial_capital=50000, pyramiding=0, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.05, slippage=1)

// Input: ROC Period
rocPeriod = input.int(2, title="ROC Period", minval=1)

// Input: Bollinger Bands Settings (Lower Band)
bbLowerLength = input.int(18, title="Lower Bollinger Band Length", minval=1)
bbLowerStdDev = input.float(1.7, title="Lower Bollinger Band StdDev", minval=0.1, step=0.1)

// Input: Bollinger Bands Settings (Upper Band)
bbUpperLength = input.int(21, title="Upper Bollinger Band Length", minval=1)
bbUpperStdDev = input.float(2.1, title="Upper Bollinger Band StdDev", minval=0.1, step=0.1)

// ROC Calculation
rocValue = (close - close[rocPeriod]) / close[rocPeriod] * 100

// Bollinger Bands Calculation
bbLowerBasis = ta.sma(rocValue, bbLowerLength)  // Basis for Lower Band
bbLower = bbLowerBasis - bbLowerStdDev * ta.stdev(rocValue, bbLowerLength)  // Lower Band

bbUpperBasis = ta.sma(rocValue, bbUpperLength)  // Basis for Upper Band
bbUpper = bbUpperBasis + bbUpperStdDev * ta.stdev(rocValue, bbUpperLength)  // Upper Band

// Plot ROC
plot(rocValue, color=color.blue, linewidth=2, title="ROC Value")

// Plot Bollinger Bands
plot(bbLowerBasis, color=color.gray, linewidth=1, title="Lower BB Basis (SMA)")
plot(bbLower, color=color.green, linewidth=1, title="Lower Bollinger Band")
plot(bbUpperBasis, color=color.gray, linewidth=1, title="Upper BB Basis (SMA)")
plot(bbUpper, color=color.red, linewidth=1, title="Upper Bollinger Band")

// Add Zero Line for Reference
hline(0, "Zero Line", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)

// Entry Condition: Long when ROC crosses above the lower Bollinger Band
longCondition = ta.crossover(rocValue, bbLower)
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Exit Condition: Exit on Upper Bollinger Band Cross or ROC drops below Lower Band again
exitCondition = ta.crossunder(rocValue, bbUpper)
if (exitCondition)
    strategy.close("Long")

// Background Color for Extreme Conditions
bgcolor(rocValue > bbUpper ? color.new(color.red, 80) : na, title="Overbought (ROC above Upper BB)")
bgcolor(rocValue < bbLower ? color.new(color.green, 80) : na, title="Oversold (ROC below Lower BB)")
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi