Tài nguyên đang được tải lên... tải...

2/20 Chiến lược đường trung bình chuyển động theo hàm số

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-09-19 17:02:20
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này dựa trên đường trung bình chuyển động theo hàm số 2/20. Nó đi vào các vị trí dài hoặc ngắn khi giá vượt qua đường trung bình. Nó kết hợp chức năng theo xu hướng của đường trung bình chuyển động và chức năng đảo ngược xu hướng của giao dịch đột phá, nhằm nắm bắt cả xu hướng ngắn hạn và trung hạn.

Chiến lược logic

Chiến lược này sử dụng một đường trung bình động theo cấp số nhân 20 giai đoạn làm đường chuẩn. Khi mức cao hoặc thấp của nến mới nhất vượt qua đường chuẩn, nó báo hiệu một sự đảo ngược xu hướng tiềm năng. Nếu điểm đảo ngược của nến trước thấp hơn giá đóng hiện tại, hãy đi dài. Nếu điểm đảo ngược của nến trước cao hơn giá đóng hiện tại, hãy đi ngắn.

Đặc biệt, chiến lược xác định tín hiệu đảo ngược bằng cách tính toán giá cao, thấp của nến hiện tại và so sánh nó với giá đóng nến trước đó, và vẽ ra điểm đảo ngược. Khi điểm đảo ngược cao hơn mức đóng trước đó, nó sẽ đi dài. Khi điểm đảo ngược thấp hơn, nó sẽ đi ngắn. Các tín hiệu dài / ngắn được tạo ra bằng cách sử dụng EMA 20 ngày làm điểm tham khảo, xác định hướng. So sánh xu hướng giữa điểm đảo ngược và giá đóng xác định thời điểm đảo ngược.

Phân tích lợi thế

  • Kết hợp theo xu hướng và đảo ngược xu hướng, nắm bắt cả xu hướng trung bình dài hạn và cơ hội ngắn hạn
  • Đường trung bình động theo cấp số nhân lọc ra tiếng ồn thị trường ngắn hạn
  • So sánh các điểm đảo ngược với giá đóng cửa có thể xác định chính xác sự đảo ngược
  • Rất linh hoạt trên các sản phẩm và khung thời gian khác nhau

Phân tích rủi ro

  • Tiền tương lai chỉ số chứng khoán có đòn bẩy cực kỳ cao, rất rủi ro cho chiến lược này.
  • Nhận được các vụ phá vỡ sai lệch và các vụ phá vỡ sai lệch trên các thị trường khác nhau, dẫn đến lỗ
  • Không gian tối ưu hóa hạn chế với ít thông số điều chỉnh
  • Yêu cầu các chỉ số khác cho việc lựa chọn tài sản và định giá vị trí

Giải pháp:

  • Tối ưu hóa các thông số trung bình động bằng cách sử dụng máy học
  • Thêm các chỉ số khác như khối lượng để xác nhận đột phá hợp lệ
  • Chỉ giao dịch chiến lược này trong xu hướng rõ ràng, tránh các thị trường khác nhau
  • Thực hiện các quy tắc quản lý rủi ro nghiêm ngặt để hạn chế tổn thất

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được cải thiện trong các khía cạnh sau:

  1. Tối ưu hóa các tham số trung bình động, điều chỉnh thời gian hoặc thêm hai trung bình động
  2. Thêm bộ lọc như âm lượng để lọc tín hiệu đột phá
  3. Kết hợp các chiến lược dừng lỗ để kiểm soát rủi ro
  4. Thêm các mô hình học máy để dự đoán xu hướng và xác suất đột phá
  5. Xem xét các tham số thích nghi điều chỉnh năng động
  6. Kết hợp phân tích tình cảm để tìm ra các điểm vào tối ưu
  7. Tối ưu hóa các chiến lược định kích thước vị trí, ví dụ như phân số cố định, martingale, vv

Thông qua tối ưu hóa tham số, kết hợp chỉ số, quản lý rủi ro vv, sự ổn định và tin cậy của chiến lược có thể được tăng cường, đồng thời giảm rủi ro giao dịch.

Tóm lại

Tóm lại, chiến lược đơn giản này dựa trên một chỉ số duy nhất, làm cho nó nhạy cảm với các thông số và điều kiện thị trường, với không gian tối ưu hóa hạn chế. Nó được sử dụng tốt nhất để bổ sung cho các chiến lược khác. Tuy nhiên, khái niệm nắm bắt sự đảo ngược là hướng dẫn và có thể được kết hợp vào các hệ thống đột phá phức tạp hơn. Với các bộ lọc thích hợp, quản lý rủi ro và tăng cường độ bền, chiến lược này có thể phục vụ như một thành phần trong danh mục đầu tư chiến lược tổng thể để cải thiện sự ổn định.


/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 21/11/2016
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Strategy 2/20 Exponential Moving Average", overlay = true)
Length = input(20, minval=1)
xPrice = close
xXA = ema(xPrice, Length)
nHH = max(high, high[1])
nLL = min(low, low[1])
nXS = iff((nLL > xXA)or(nHH < xXA), nLL, nHH)
pos = iff(nXS > close[1] , -1, iff(nXS < close[1] , 1, nz(pos[1], 0))) 
if (pos == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (pos == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	    
barcolor(pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue )
//plot(nXS, color=blue, title="XAverage")


Thêm nữa