Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Strategi Dagangan Mengikut Trend dengan Penapisan Momentum

Strategi Dagangan Mengikut Trend dengan Penapisan Momentum

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-06-03 11:23:02
Tag:MACDMARSIATR

img

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan alat analisis teknikal seperti Moving Averages (MA), Relative Strength Index (RSI), dan Average True Range (ATR) untuk menangkap peluang trend di pasaran. Strategi ini menggunakan crossover purata bergerak berganda untuk menentukan arah trend dan menggunakan penunjuk RSI untuk penapisan momentum isyarat perdagangan. Ia juga menggunakan ATR sebagai asas untuk stop-loss untuk menguruskan risiko.

Prinsip Strategi

Inti strategi ini adalah menggunakan persilangan dua purata bergerak dengan tempoh yang berbeza (cepat dan perlahan) untuk mengenal pasti trend pasaran. Apabila MA pantas melintasi di atas MA perlahan, ia menunjukkan aliran naik, dan strategi akan menghasilkan isyarat panjang. Sebaliknya, apabila MA pantas melintasi di bawah MA perlahan, ia menunjukkan trend menurun, dan strategi akan menghasilkan isyarat pendek.

Untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat perdagangan, strategi memperkenalkan penunjuk RSI sebagai penapis momentum. Posisi panjang hanya dibenarkan apabila RSI melebihi ambang tertentu (contohnya, 50), dan kedudukan pendek hanya dibenarkan apabila RSI di bawah ambang itu. Ini membantu mengelakkan perdagangan semasa pasaran sampingan atau apabila momentum kurang, dengan itu meningkatkan kualiti isyarat.

Tambahan pula, strategi menggunakan ATR sebagai asas untuk stop-loss, secara dinamik menyesuaikan tahap stop-loss mengikut turun naik harga dalam tempoh baru-baru ini. Pendekatan stop-loss adaptif ini membolehkan berhenti cepat semasa trend yang tidak jelas untuk mengawal penarikan, sementara menyediakan lebih banyak ruang untuk keuntungan semasa trend yang kuat untuk meningkatkan pulangan strategi.

Kelebihan Strategi

  1. Mengikuti trend: Dengan menangkap trend pasaran melalui silang purata bergerak berganda, strategi boleh sejajar dengan arah pasaran utama dan meningkatkan kadar kemenangan.
  2. Penapisan momentum: Penunjuk RSI digunakan untuk pengesahan sekunder isyarat perdagangan, mengelakkan entri buta apabila momentum tidak mencukupi dan meningkatkan kualiti perdagangan individu.
  3. Stop loss adaptif: Dengan menyesuaikan secara dinamik tahap stop loss berdasarkan ATR, strategi mencapai penyesuaian risiko dalam keadaan pasaran yang berbeza, mengurangkan pengambilan dan meningkatkan kecekapan modal.
  4. Kesederhanaan dan kemudahan penggunaan: Logik strategi jelas, dengan beberapa parameter, menjadikannya mudah difahami dan dilaksanakan, sesuai untuk kebanyakan pelabur.

Risiko Strategi

  1. Risiko Whipsaw: Semasa pasaran yang bergelora dengan trend yang tidak jelas, persilangan yang kerap boleh menyebabkan isyarat perdagangan yang berlebihan, mengakibatkan perdagangan yang kerap dan keletihan modal yang cepat.
  2. Risiko parameter: Prestasi strategi sensitif terhadap tetapan parameter, dan parameter yang berbeza mungkin menghasilkan hasil yang sama sekali berbeza.
  3. Risiko pembalikan trend: Apabila pasaran tiba-tiba mengalami perubahan drastik dan trend berbalik dengan mendadak, strategi mungkin tidak dapat menghentikan kerugian tepat pada masanya, yang membawa kepada kerugian yang besar.
  4. Risiko keseluruhan: Walaupun strategi ini menggabungkan penapisan momentum, ia masih terutamanya strategi trend-mengikuti. Ia mungkin menghadapi risiko sistematik semasa pasaran sampingan yang berpanjangan atau apabila trend tidak jelas.

Arahan Pengoptimuman Strategi

  1. Pengesanan kekuatan trend: Sebagai tambahan kepada penentuan trend, penunjuk kekuatan trend (seperti ADX) boleh diperkenalkan untuk mengelakkan perdagangan yang kerap dalam trend lemah dan meningkatkan ketepatan menangkap trend.
  2. Perbezaan momentum panjang dan pendek: Strategi semasa menggunakan pendekatan penapisan momentum yang sama untuk kedua-dua isyarat panjang dan pendek. Pertimbangkan untuk menetapkan ambang RSI yang berbeza untuk kedudukan panjang dan pendek untuk menyesuaikan diri dengan lebih baik dengan asimetri trend menaik dan menurun.
  3. Pengoptimuman stop-loss: Sebagai tambahan kepada stop-loss berasaskan ATR, kaedah stop-loss lain (seperti stop-loss peratusan, stop-loss tahap sokongan / rintangan, dan lain-lain) boleh digabungkan untuk membina sistem stop-loss yang pelbagai untuk kawalan risiko yang lebih lanjut.
  4. Penyesuaian parameter: Pertimbangkan untuk memperkenalkan pengoptimuman parameter atau algoritma penyesuaian untuk membolehkan parameter strategi menyesuaikan diri secara automatik berdasarkan perubahan dalam keadaan pasaran, meningkatkan kebolehsesuaian dan ketahanan strategi.

Ringkasan

Strategi ini secara berkesan menggabungkan trend-mengikuti dan penapisan momentum untuk menangkap peluang trend di pasaran sambil menguruskan risiko. Logik strategi jelas dan mudah dilaksanakan dan dioptimumkan. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, perhatian harus diberikan kepada risiko whipsaw dan risiko parameter. Strategi harus disesuaikan dan dioptimumkan secara fleksibel berdasarkan ciri pasaran dan keperluan individu. Secara keseluruhan, ini adalah strategi seimbang yang mempertimbangkan kedua-dua penangkapan trend dan kawalan risiko, layak untuk penerokaan dan amalan lanjut.

/*backtest
start: 2023-05-28 00:00:00
end: 2024-06-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Trend-Following Strategy with MACD and RSI Filter", overlay=true)

// Input variables
fastLength = input(12, title="Fast MA Length")
slowLength = input(26, title="Slow MA Length")
signalLength = input(9, title="Signal Line Length")
stopLossPct = input(1.0, title="Stop Loss %") / 100
rsiLength = input(14, title="RSI Length")
rsiThreshold = input(50, title="RSI Threshold")

// Moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// MACD
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalLength)

// RSI
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// Entry conditions with RSI filter
bullishSignal = ta.crossover(macdLine, signalLine) and rsi > rsiThreshold
bearishSignal = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and rsi < rsiThreshold

// Calculate stop loss levels
longStopLoss = ta.highest(close, 10)[1] * (1 - stopLossPct)
shortStopLoss = ta.lowest(close, 10)[1] * (1 + stopLossPct)

// Execute trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when=bullishSignal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=bearishSignal)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopLoss)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopLoss)

// Plotting signals
plotshape(bullishSignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Bullish Signal")
plotshape(bearishSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Bearish Signal")

// Plot MACD
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(signalLine, color=color.orange, title="Signal Line")

// Plot RSI
hline(rsiThreshold, "RSI Threshold", color=color.gray)
plot(rsi, color=color.purple, title="RSI")
Berkaitan
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi