Strategi Pembalikan 3 Hari Perdagangan Penyu adalah pengubahsuaian Strategi Pembalikan Rata-rata 3 hari dari buku Perdagangan ETF Kebarangkalian Tinggi oleh Larry Connors dan Cesar Alvarez.
Melalui latihan dan backtesting, saya telah mendapati bahawa strategi secara konsisten berfungsi lebih baik apabila menggunakan EMA dan bukannya SMA untuk garis trend.
Strategi ini berfungsi seperti berikut:
EMA keluar lalai kepada EMA 5 hari, panjangnya boleh diselaraskan.
Idea utama strategi ini adalah untuk mengambil kesempatan daripada pembalikan purata jangka pendek. Apabila harga terus menurun, mereka mungkin akan bangkit semula dalam jangka pendek. Strategi ini mengenal pasti peluang pembalikan purata dengan memeriksa sama ada harga menyempit selama 3 hari berturut-turut di bawah EMA jangka pendek.
Berbanding dengan strategi crossover purata bergerak tradisional, strategi ini mempunyai kelebihan berikut:
Menggunakan penyempitan berturut-turut 3 hari untuk mengenal pasti pembalikan meningkatkan kualiti isyarat.
Menyaring dengan EMA panjang dan pendek mengelakkan perdagangan di pasaran trend. Ia hanya perdagangan bermaksud pembalikan di zon julat.
Menggunakan EMA bukannya SMA untuk garis trend lebih sensitif dalam menangkap pembalikan.
Panjang EMA keluar yang boleh diselaraskan membolehkan menyesuaikan strategi stop loss berdasarkan keadaan pasaran.
Frekuensi perdagangan yang rendah dengan tempoh penyimpanan 1-2 hari mengelakkan risiko yang berkaitan dengan pertaruhan arah panjang.
Strategi ini juga mempunyai risiko berikut:
Risiko pembalikan gagal. Harga mungkin gagal untuk melantun dan terus menurun selepas isyarat pembalikan.
Risiko stop loss yang kerap. Harga boleh berulang kali memukul stop loss di pasaran yang bergolak.
Risiko pengoptimuman parameter. Exit EMA dan parameter lain memerlukan ujian dan penyesuaian berterusan berdasarkan pasaran yang berkembang. Prestasi boleh merosot tanpa penyesuaian.
Risiko overfitting. pengoptimuman harus mengelakkan overfitting. parameter harus kukuh.
Risiko boleh dikurangkan dengan:
Mengikuti peraturan stop loss untuk mengawal kerugian perdagangan tunggal.
Penyesuaian parameter yang kukuh semasa pengoptimuman untuk mengimbangi risiko dan pulangan.
Penyesuaian saiz kedudukan untuk mengurangkan risiko setiap perdagangan.
Strategi ini boleh ditingkatkan dalam aspek berikut:
Uji panjang EMA yang berbeza untuk masuk dan keluar untuk mencari parameter optimum.
Tambah penapis lain seperti kelantangan untuk memastikan isyarat pembalikan lebih boleh dipercayai.
Tingkatkan stop loss dengan kaedah seperti ATR atau trailing stop untuk lebih fleksibiliti.
Masukkan penapis trend untuk mengelakkan mengambil isyarat pembalikan dalam trend sedia ada.
Gabungkan dengan strategi lain untuk pengoptimuman portfolio dan kepelbagaian.
Gunakan pembelajaran mesin untuk penyesuaian parameter adaptif.
Strategi Pembalikan 3 Hari Turtle Trading mengenal pasti peluang pembalikan jangka pendek dengan mengesan corak penyempitan 3 hari di bawah EMA pendek. Berbanding dengan strategi purata bergerak tradisional, ia mempunyai isyarat kemasukan yang lebih dipercayai dan EMA keluar yang boleh disesuaikan untuk pengoptimuman stop loss. Strategi ini berfungsi dengan baik untuk pasaran yang berbelit-belit dan menangkap lompatan pendek.
/*backtest
start: 2023-10-05 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="ETF 3-Day Reversion Strategy", shorttitle="ETF 3-Day Reversion Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, initial_capital = 10000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true
// Strategy Rules //
DayEMA5 = ta.ema(close, 5)
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = close<DayEMA5
Rule3 = high<high[1] and low<low[1] and high[1]<high[2] and low[1]<low[2] and high[2]<high[3] and low[2]<low[3]
ExitEMA = ta.ema(close, input.int(5, "EMA Length For Exit Strategy", tooltip = "The strategy will sell when the price crosses over this EMA"))
plot(DayEMA5)
plot(ExitEMA, color=color.green)
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
// strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
strategy.close("Long", when = ta.crossover(close, ExitEMA))
if (not InDateRange)
strategy.close_all()