Sumber dimuat naik... memuat...

VWAP-ATR Mengikuti Trend dan Strategi Pembalikan Harga

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-07-30 15:50:19
Tag:VWAPATRWMATR

Ringkasan

VWAP-ATR Trend Following and Price Reversal Strategy adalah sistem perdagangan canggih yang menggabungkan indikator Volume Weighted Average Price (VWAP) dan Average True Range (ATR). Strategi ini direka untuk menangkap trend pasaran dan titik pembalikan harga yang berpotensi dengan menapis isyarat palsu melalui jalur harga yang diselaraskan secara dinamik, dengan itu meningkatkan ketepatan dan keuntungan perdagangan. Pendekatan ini boleh digunakan untuk pelbagai persekitaran pasaran dan sangat sesuai untuk pedagang aktif dan pelabur yang mencari pandangan tambahan di atas analisis teknikal.

Prinsip Strategi

Prinsip-prinsip utama strategi VWAP-ATR adalah berdasarkan komponen utama berikut:

Pengiraan Harga Purata Bertingkat Volume (VWAP): Strategi menggunakan tempoh masa tersuai (seperti minggu, bulan, atau tahun) untuk mengira VWAP, menyediakan titik rujukan harga penting yang mencerminkan harga dagangan purata dalam jangka masa tertentu.
Band Jangkauan Benar Purata (ATR): Strategi ini menggunakan pengiraan ATR yang diubah suai untuk membuat band harga dinamik. Band ini menyesuaikan dengan turun naik pasaran, menyediakan konteks untuk isyarat perdagangan yang berpotensi.
Generasi Isyarat: Strategi ini menghasilkan isyarat beli atau jual apabila hubungan antara harga dan jalur VWAP dan ATR memenuhi syarat tertentu. Pendekatan ini bertujuan untuk mengenal pasti titik di mana harga mungkin berbalik.
Analisis Pelbagai Tempoh: Dengan menggabungkan tempoh masa yang berbeza (dari sesi dagangan hingga tahunan), strategi dapat menangkap dinamik pasaran di pelbagai skala masa.
Pengurusan Risiko: Strategi ini menggabungkan titik stop-loss yang ditetapkan secara dinamik berdasarkan kedudukan jalur ATR untuk mengehadkan potensi kerugian.

Kelebihan Strategi

Kemudahan penyesuaian yang tinggi: Dengan menggabungkan VWAP dan ATR, strategi dapat disesuaikan dengan keadaan pasaran dan tahap turun naik yang berbeza.
Pengurangan Isyarat Palsu: Menggunakan teknik penapisan milik, strategi ini dapat mengurangkan isyarat palsu dengan berkesan, meningkatkan kualiti dagangan.
Rangka Masa Fleksibel: Sokongan untuk analisis tempoh masa berbilang membolehkan peniaga menyesuaikan mengikut pilihan dan keadaan pasaran mereka.
Pengurusan Risiko Terbina: Tetapan stop-loss dinamik membantu mengawal risiko untuk setiap perdagangan.
Perspektif Pasaran Komprehensif: Dengan mengintegrasikan data jumlah dan dinamik harga, strategi memberikan pandangan pasaran yang lebih komprehensif.

Risiko Strategi

Risiko pengoptimuman berlebihan: Fleksibiliti parameter boleh menyebabkan pengoptimuman berlebihan, mempengaruhi prestasi strategi dalam perdagangan sebenar.
Perubahan Keadaan Pasaran: Menghadapi perubahan drastis dalam keadaan pasaran, strategi mungkin perlu disesuaikan semula untuk mengekalkan keberkesanan.
Kebergantungan Teknikal: Kejayaan strategi sebahagian besarnya bergantung kepada input data dan pengiraan yang tepat; kegagalan teknikal boleh menyebabkan isyarat perdagangan yang salah.
Risiko slippage: Dalam pasaran yang sangat tidak menentu atau kurang cair, mungkin terdapat risiko slippage yang signifikan.
Cabaran Pengurusan Modal: Jika saiz kedudukan tidak diuruskan dengan teliti, ia boleh membawa kepada pendedahan risiko yang berlebihan.

Arahan Pengoptimuman Strategi

Mengintegrasikan Analisis Dasar: Menggabungkan penunjuk makroekonomi atau data asas syarikat boleh meningkatkan kebolehpercayaan isyarat.
Pengoptimuman Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyesuaikan parameter strategi secara dinamik dapat meningkatkan kemampuan strategi untuk menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran.
Integrasi Analisis Sentimen: Menambah penunjuk sentimen pasaran, seperti VIX atau analisis sentimen media sosial, boleh membantu meramalkan titik perubahan pasaran.
Peningkatan pelbagai kelas aset: Mengadaptasi strategi untuk memenuhi kelas aset yang berbeza, seperti komoditi atau mata wang kripto, boleh meningkatkan peluang kepelbagaian.
Mekanisme Stop-Loss yang dipertingkatkan: Mengembangkan strategi stop-loss yang lebih canggih, seperti trailing stop atau stop dinamik berdasarkan turun naik, boleh mengoptimumkan pengurusan risiko.

Kesimpulan

VWAP-ATR Trend Following and Price Reversal Strategy mewakili pendekatan perdagangan yang kompleks dan komprehensif yang menggabungkan penunjuk teknikal canggih dan teknik pengurusan risiko. Dengan mengintegrasikan VWAP, ATR, dan mekanisme penapisan isyarat tersuai, strategi ini bertujuan untuk menyediakan peniaga dengan alat yang kuat untuk mengenal pasti peluang keuntungan yang berpotensi semasa menguruskan risiko. Walaupun strategi ini menawarkan kelebihan yang signifikan, peniaga masih perlu berhati-hati terhadap risiko yang berpotensi dan mempertimbangkan pengoptimuman lanjut untuk menyesuaikan diri dengan persekitaran pasaran yang sentiasa berubah. Oleh kerana teknologi kewangan terus berkembang, menggabungkan pembelajaran mesin dan analisis data besar ke dalam strategi tersebut akan menjadi arah penting untuk pembangunan masa depan, berpotensi meningkatkan ketepatan dan kecekapan keputusan perdagangan.

//@version=5
strategy('Project Thursday v3.2', overlay=true)

// Input variables
length = input(9, title="Length of Calculation")
numATRs1 = input(91, title="Number of ATRs (%)")
numATRs = numATRs1 * 0.01
anchor = input.string(defval='Week', title='External Timeframe', options=['Session', 'Week', 'Month', 'Year'])

MILLIS_IN_DAY = 86400000

// Get the appropriate bar time
dwmBarTime = timeframe.isdwm ? time : time('D')

// Handle cases where there might be no daily bar
if na(dwmBarTime)
    dwmBarTime := nz(dwmBarTime[1])

var periodStart = time - time  // Initialize periodStart to zero

// Helper functions
makeMondayZero(dayOfWeek) =>
    (dayOfWeek + 5) % 7

isMidnight(t) =>
    hour(t) == 0 and minute(t) == 0

isSameDay(t1, t2) =>
    dayofmonth(t1) == dayofmonth(t2) and month(t1) == month(t2) and year(t1) == year(t2)

isOvernight() =>
    not (isMidnight(dwmBarTime) or request.security(syminfo.tickerid, 'D', isSameDay(time, time_close), lookahead=barmerge.lookahead_on))

tradingDayStart(t) =>
    timestamp(year(t), month(t), dayofmonth(t), 0, 0)

numDaysBetween(time1, time2) =>
    diff = math.abs(timestamp('GMT', year(time1), month(time1), dayofmonth(time1), 0, 0) - timestamp('GMT', year(time2), month(time2), dayofmonth(time2), 0, 0))
    diff / MILLIS_IN_DAY

// Determine the trading day
tradingDay = isOvernight() ? tradingDayStart(dwmBarTime + MILLIS_IN_DAY) : tradingDayStart(dwmBarTime)

// Check if a new period has started
isNewPeriod() =>
    isNew = false
    if tradingDay != nz(tradingDay[1])
        if anchor == 'Session'
            isNew := na(tradingDay[1]) or tradingDay > tradingDay[1]
        else if anchor == 'Week'
            isNew := makeMondayZero(dayofweek(periodStart)) + numDaysBetween(periodStart, tradingDay) >= 7
        else if anchor == 'Month'
            isNew := month(periodStart) != month(tradingDay) or year(periodStart) != year(tradingDay)
        else if anchor == 'Year'
            isNew := year(periodStart) != year(tradingDay)
    isNew

// Initialize source variables
src = input(close, title="Source")
src2 = input(close, title="Stop Source")
src3 = input(close, title="Entry Source")
sumSrc = float(na)
sumVol = float(na)

sumSrc := nz(sumSrc[1], 0)
sumVol := nz(sumVol[1], 0)

if isNewPeriod()
    periodStart := tradingDay
    sumSrc := 0.0
    sumVol := 0.0

if not na(src) and not na(volume)
    sumSrc += src * volume
    sumVol += volume

vwapValue = sumSrc / sumVol

atrs = ta.wma(2 * ta.wma(ta.tr, length / 2) - ta.wma(ta.tr, length), math.round(math.sqrt(length))) * numATRs

// Strategy entries
if not na(close[length])
    strategy.entry('Long', strategy.long, stop=src2 + atrs, when=vwapValue < src3)
    strategy.entry('Short', strategy.short, stop=src2 - atrs, when=vwapValue > src3)

Berkaitan

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi