Chiến lược đột phá dao động


Ngày tạo: 2023-10-27 16:26:33 sửa đổi lần cuối: 2023-10-27 16:26:33
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 413
1
tập trung vào
1222
Người theo dõi

Chiến lược đột phá dao động

Tổng quan

Chiến lược này chủ yếu sử dụng các vùng dao động của đường K và phán đoán xu hướng để tìm kiếm cơ hội vào. Nó sẽ phát ra tín hiệu giao dịch khi giá phá vỡ đỉnh hoặc đáy của một đường K trước đó.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này dựa trên hai điểm chính:

  1. Klinger oscillator đánh giá hướng xu hướng. Khi chỉ số lớn hơn 0 thì biểu thị xu hướng đa đầu, khi nhỏ hơn 0 thì biểu thị xu hướng không đầu.

  2. Giá phá vỡ giá cao nhất hoặc giá thấp nhất của một đường K trước đó. Bước phá vỡ giá cao nhất trong xu hướng đa đầu làm nhiều, bước phá vỡ giá thấp nhất trong xu hướng trống làm trống.

Trong khi đó, các chiến lược tiếp cận của chúng tôi là:

Nhiều người tham gia:

  1. Đường K hiện tại cao hơn đường K trước.
  2. Điểm thấp K hiện tại nhỏ hơn điểm thấp K trước đó
  3. Klinger lớn hơn 0, cho thấy xu hướng đa đầu
  4. Hull Moving Average trên giá đóng cửa đường K hiện tại
  5. K-line hiện tại là K-line đa đầu ((giá đóng cửa cao hơn giá mở cửa)

Không đầu vào:

  1. Đường K hiện tại thấp hơn đường K trước
  2. Điểm thấp K hiện tại lớn hơn điểm thấp K trước đó
  3. Klinger nhỏ hơn 0, cho thấy xu hướng không đầu
  4. Hull trung bình di chuyển dưới giá đóng cửa K hiện tại
  5. Dòng K hiện tại là Dòng K trống ((giá đóng cửa thấp hơn giá mở cửa)

Sau khi mua, giá dừng hoặc giá dừng được thiết lập dựa trên một tỷ lệ phần trăm của giá mua.

Phân tích lợi thế

Những ưu điểm chính của chiến lược này là:

  1. Có thể nắm bắt cơ hội khi xu hướng thay đổi và tăng khả năng lợi nhuận.

  2. Sử dụng Klinger Oscillator để đánh giá xu hướng và tránh giao dịch không định hướng trong thị trường biến động.

  3. Kết hợp với trung bình di chuyển lọc phá vỡ giả.

  4. Rủi ro có thể kiểm soát được, và thiết lập Stop Loss là hợp lý.

Phân tích rủi ro

Những rủi ro chính của chiến lược này là:

  1. Trong một trận động đất, có thể có nhiều thiệt hại hơn.

  2. Thiết lập tham số trung bình di chuyển không đúng có thể dẫn đến sai lệch.

  3. Thâm nhập thất bại có thể tạo ra tổn thất gọi lại.

  4. Nếu xu hướng thay đổi, tổn thất có thể tăng lên.

  5. Giao dịch thường xuyên, chi phí xử lý cao.

Bạn có thể giảm sai lầm bằng cách tối ưu hóa các tham số, tìm kiếm các khoảng thời gian trung bình di chuyển phù hợp hơn. Thiết lập khoảng cách dừng lỗ hợp lý, kiểm soát tổn thất đơn lẻ.

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:

  1. Tối ưu hóa các tham số trung bình di chuyển, tìm các tham số có độ mịn cao hơn, giảm tiếng ồn.

  2. Kiểm tra các chỉ số khác nhau để đánh giá xu hướng, tìm kiếm các chỉ số đánh giá đáng tin cậy hơn.

  3. Tối ưu hóa chiến lược dừng lỗ để phù hợp hơn với các đặc điểm thống kê của thị trường.

  4. Thêm bộ lọc xu hướng để tránh sự đột phá giả mạo trong các biến động.

  5. Thêm bộ lọc thời gian và loại giao dịch, chọn thời gian và loại giao dịch.

  6. Nghiên cứu các thiết lập tham số trong các chu kỳ thời gian khác nhau.

Tóm tắt

Chiến lược này nói chung là một chiến lược phá vỡ thực tế đơn giản hơn. Ưu điểm của nó là có thể kiểm soát rủi ro, có thể tránh giao dịch không định hướng thông qua các chỉ số. Tuy nhiên, cần chú ý để ngăn chặn phá vỡ giả mạo và dừng lỗ kịp thời của thị trường lắc lư. Bằng cách tối ưu hóa tham số và tăng độ tin cậy của chỉ số, có thể nâng cao hơn nữa tỷ lệ thuận lợi của chiến lược.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-10-20 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © exlux99

//@version=4
strategy("Advanced OutSide Forex strategy", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_every_tick = true, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.0)

sv = change(hlc3) >= 0 ? volume : -volume
kvo = ema(sv, 34) - ema(sv, 55)
sig = ema(kvo, 13)

length = input(title="Length", type=input.integer, defval=27)
src = input(close, title="Source")
lsma = hma(src, length)

if (high > high[1] and low < low[1])
	if (close > open and kvo>0 and lsma<close)
		strategy.entry("long", strategy.long, comment="long")
if (high < high[1] and low > low[1])		
	if (close < open and kvo<0 and lsma>close)
		strategy.entry("short", strategy.short, comment="short")

tplong=input(0.006, step=0.001, title="Take profit % for long")
sllong=input(0.012, step=0.001, title="Stop loss % for long")
tpshort=input(0.0075, step=0.001, title="Take profit % for short")
slshort=input(0.015, step=0.001, title="Stop loss % for short")


strategy.exit("short_tp/sl", "long", profit=close * tplong / syminfo.mintick, loss=close * sllong / syminfo.mintick, comment='LONG EXIT',  alert_message = 'closeshort')
strategy.exit("short_tp/sl", "short", profit=close * tpshort / syminfo.mintick, loss=close * slshort / syminfo.mintick, comment='SHORT EXIT',  alert_message = 'closeshort')