#backtest
backtest
3,369 vues
18 mentions
Populaire
Récents
Saya mencoba menguji optimasi Crossover EMA untuk 14 aset kripto, Dan ini hasilnya.
Backtest sistematis dual-EMA crossover (beli saat EMA cepat memotong ke atas EMA lambat, jual saat memotong ke bawah), fee 0.15%/sisi, untuk spot, timeframe daily. Diuji di 14 aset: BTC, ETH, BNB, SOL, XMR, DOGE, ADA, XRP, LINK, TRX, XLM, ZEC, BCH, PAXG. Sebagian besar mencakup histori lengkap sejak listing (2000-3200+ candle per aset).
Metodologi: grid search EMA fast(5-40) x slow(20-200), 90 kombinasi per aset, ambil return tertinggi, bandingkan vs Buy & Hold.
Temuan utama:
1. 13 dari 14 aset, EMA crossover mengungguli Buy & Hold
2. Parameter optimal TIDAK universal. Tiap aset beda kombinasi (BTC 10/30, ETH 20/26, SOL 9/26, XMR 12/20, dst). Tidak ada "satu setting untuk semua"
3. Win rate rendah (25-50%) tapi tetap profitable khas trend-following: sedikit trade besar menopang keseluruhan return
4. BNB justru KALAH dari Buy & Hold. Bukti strategi ini tidak selalu menang, tergantung karakter pergerakan harga tiap aset
Setiap 1 aset kripto memiliki optimasi Crossover EMA yang berbeda-beda. Optimasi ini mungkin berubah seiring bertambahnya data harga yang akan terus tumbuh untuk bahan pengujian. Metode ini Mengoptimasi Crossover EMA dari data historis yang sudah terjadi.
Peringatan metodologis (penting, jangan dilewati):
Ini murni in-sample optimization, belum walk-forward out-of-sample. Return besar di backtest historis TIDAK menjamin performa sama ke depan. Overfitting adalah risiko nyata. Sebagai pembanding, RSI dan MACD sudah diuji dengan metodologi identik dan kalah konsisten dari EMA di data yang sama.
Ini riset independen untuk pembelajaran, bukan ajakan atau sinyal trading. Screenshot hasilnya terlampir dibawah.
#EMA
#Backtest
#TradingStrategy
#CryptoResearch
#DYOR
Backtest sistematis dual-EMA crossover (beli saat EMA cepat memotong ke atas EMA lambat, jual saat memotong ke bawah), fee 0.15%/sisi, untuk spot, timeframe daily. Diuji di 14 aset: BTC, ETH, BNB, SOL, XMR, DOGE, ADA, XRP, LINK, TRX, XLM, ZEC, BCH, PAXG. Sebagian besar mencakup histori lengkap sejak listing (2000-3200+ candle per aset).
Metodologi: grid search EMA fast(5-40) x slow(20-200), 90 kombinasi per aset, ambil return tertinggi, bandingkan vs Buy & Hold.
Temuan utama:
1. 13 dari 14 aset, EMA crossover mengungguli Buy & Hold
2. Parameter optimal TIDAK universal. Tiap aset beda kombinasi (BTC 10/30, ETH 20/26, SOL 9/26, XMR 12/20, dst). Tidak ada "satu setting untuk semua"
3. Win rate rendah (25-50%) tapi tetap profitable khas trend-following: sedikit trade besar menopang keseluruhan return
4. BNB justru KALAH dari Buy & Hold. Bukti strategi ini tidak selalu menang, tergantung karakter pergerakan harga tiap aset
Setiap 1 aset kripto memiliki optimasi Crossover EMA yang berbeda-beda. Optimasi ini mungkin berubah seiring bertambahnya data harga yang akan terus tumbuh untuk bahan pengujian. Metode ini Mengoptimasi Crossover EMA dari data historis yang sudah terjadi.
Peringatan metodologis (penting, jangan dilewati):
Ini murni in-sample optimization, belum walk-forward out-of-sample. Return besar di backtest historis TIDAK menjamin performa sama ke depan. Overfitting adalah risiko nyata. Sebagai pembanding, RSI dan MACD sudah diuji dengan metodologi identik dan kalah konsisten dari EMA di data yang sama.
Ini riset independen untuk pembelajaran, bukan ajakan atau sinyal trading. Screenshot hasilnya terlampir dibawah.
#EMA
#Backtest
#TradingStrategy
#CryptoResearch
#DYOR
uninvented:
untuk risk:reward berapa ini sir?
Connectez-vous pour découvrir plus de contenu