Chiến lược này sử dụng các nguyên tắc của moving average, kết hợp với các chỉ số RSI để xác định và theo dõi xu hướng. Do more when crossing the long-term average on the short-term average line, and doff when crossing the long-term average line below the short-term average line, là một trong những chiến lược theo dõi xu hướng điển hình.
Chiến lược này dựa trên các nguyên tắc sau:
Sử dụng đường trung bình EMA: phản ứng nhanh hơn với sự thay đổi giá mới nhất và phản ứng nhanh hơn với đột phá so với SMA.
Giao chéo hai đường trung bình: đường trung bình thời gian ngắn trên đường trung bình thời gian dài là tín hiệu mua, đường trung bình thời gian ngắn dưới đường trung bình thời gian dài là tín hiệu bán, sử dụng quy tắc giao chéo vàng và giao chéo chết của đường trung bình để xác định xu hướng đảo ngược.
Chỉ số RSI hỗ trợ phán đoán: Bán khi RSI cao trở lại, mua khi RSI thấp trở lại, tránh phá vỡ giả.
Các đường trung bình khác nhau của chu kỳ được chồng lên nhau: đường chu kỳ 55 là đường tín hiệu để xác định xu hướng ngắn hạn, đường chu kỳ 100 là đường tín hiệu để xác định xu hướng trung hạn, đường chu kỳ 200 là đường tín hiệu để xác định xu hướng dài hạn.
Thiết lập Stop Loss: Thiết lập tỷ lệ Stop Loss và Stop Loss hợp lý, kiểm soát rủi ro.
Lập luận giao dịch của chiến lược này bao gồm:
Khi 55 chu kỳ EMA mặc 100 chu kỳ EMA, và 12 chu kỳ EMA cao hơn 200 chu kỳ EMA, làm thêm vào.
Khi 100 chu kỳ EMA vượt qua 200 chu kỳ EMA, hãy thả vào.
Sau khi giao dịch được đưa vào, hãy thiết lập các điều kiện dừng lỗ và dừng để tối ưu hóa lợi nhuận.
Khi chỉ số RSI cho thấy tín hiệu mua quá mức, hãy đóng lệnh nhiều và lệnh trống kịp thời để tránh rủi ro đảo ngược.
Bằng cách sử dụng các EMA của các giai đoạn khác nhau, các chiến lược có thể kết hợp cả phán đoán xu hướng và xác nhận ngược lại, đồng thời theo dõi xu hướng trung và dài hạn, tránh bị đặt.
Những lợi thế chính của chiến lược này là:
Kỹ thuật này có ý tưởng rõ ràng, dễ hiểu và dễ thực hiện.
Sử dụng đường trung bình EMA, bạn có thể phản ứng nhanh hơn với sự thay đổi giá và bắt kịp sự biến đổi xu hướng.
Sử dụng EMA giai đoạn đa nhóm chồng lên nhau, đồng thời theo dõi xu hướng và nhận diện sự đảo ngược.
Sử dụng chỉ số RSI để tránh phá vỡ giả và tăng độ chính xác của tín hiệu.
Cài đặt parameter Stop Loss Stop là hợp lý, có thể kiểm soát rủi ro giao dịch hiệu quả.
Khả năng mở rộng, có thể tối ưu hóa chiến lược dựa trên các tham số đường trung bình và tham số dừng lỗ của thị trường.
Chiến lược này có những rủi ro:
Chiến lược đường trung bình nhạy cảm với biến động thị trường, dễ bị đặt cược. Nếu thị trường bị biến động lâu dài, có thể có quá nhiều giao dịch không hiệu quả.
Các tham số mặc định có thể không phù hợp với các đặc điểm thị trường của tất cả các giống và chu kỳ và cần được tối ưu hóa.
Các chỉ số kỹ thuật thuần túy có thể dễ bị lừa gạt mà không tính đến cơ bản và tác động của các sự kiện quan trọng đối với thị trường.
Chiến lược này có thể không mang lại lợi nhuận khi chỉ số xu hướng lên nhưng thị trường chứng khoán phân tán.
Có nguy cơ bỏ lỡ phần lớn lợi nhuận của thị trường vì “chấm dứt quá sớm”.
Những rủi ro này có thể được tối ưu hóa và cải thiện bằng cách:
Kết hợp với các bộ lọc như chỉ số khối lượng giao dịch, tránh phá vỡ giả tạo dẫn đến tổn thất.
Các tham số được đánh giá và tối ưu hóa để phù hợp hơn với đặc điểm của giống cụ thể.
Giảm thời gian giữ vị trí một cách thích hợp, dừng lỗ kịp thời, tránh rủi ro biến động dài hạn.
Kết hợp với các chỉ số cơ bản, tránh bị tấn công khi có sự cố lỗ hổng lớn.
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa bằng cách:
Tối ưu hóa các tham số của hệ thống trung bình, tìm kiếm kết hợp chu kỳ trung bình ngắn hạn, trung bình và dài hạn phù hợp hơn. Các phương pháp tối ưu hóa tham số như Machine Learning có thể được thử nghiệm.
Kiểm tra hiệu quả của giá đóng cửa so với giá điển hình trong chiến lược.
Cố gắng sử dụng khối lượng giao dịch làm bộ lọc để tạo ra tín hiệu giao dịch trong trường hợp có khối lượng lớn.
Tối ưu hóa các điều kiện dừng lỗ, làm cho nó có mục tiêu hơn. Bạn cũng có thể thiết lập dừng lỗ động để điều chỉnh điểm dừng theo tỷ lệ.
Xây dựng chiến lược tổng hợp kết hợp với các chỉ số khác như Stoch, MACD, và Brinband để cải thiện hiệu quả chiến lược.
Phản hồi ở các giai đoạn khác nhau của giống, chu kỳ và thị trường để đánh giá hiệu quả của chiến lược và cải thiện hơn nữa.
Có thể xem xét tối ưu hóa tham số đa chiều với sự trợ giúp của thuật toán học máy.
Chiến lược này có lợi thế như dễ thực hiện, đáng tin cậy theo mặc định, khả năng mở rộng mạnh mẽ. Tuy nhiên, cũng có một số rủi ro thị trường, cần phải liên tục tối ưu hóa tham số và mô-đun dựa trên kết quả đo lường lại để làm cho chiến lược trở nên ổn định và thông minh hơn. Kết hợp phân tích kỹ thuật và nghiên cứu cơ bản về giá trị định lượng sẽ làm cho chiến lược trở nên toàn diện và đáng tin cậy hơn.
/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
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/
// © pernath
//@version=5
strategy("TREND_CATCHER", overlay=true, commission_value=0.05, commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=1000)
//#####variables##############
profit_short=input(title='profit_short', defval=27)
stop_short=input(title='stop_short', defval=2)
stop_long=input(title='stop_long', defval=3)
profit_long=input(title='profit_long', defval=35)
media_1=input(title='media_1', defval=55)
media_2=input(title='media_2', defval=100)
resta_medias=input(title='resta_medias', defval=0)
resta_medias2=input(title='resta_medias2', defval=0)
RSI_periodos=input(title='RSI_periodos', defval=42)
//###############VARIABLES###################
//#####Alert#####
id_bot = ""
email_token = ""
long_open =""
long_close =""
short_open =""
short_close =""
//# {{strategy.order.alert_message}}
//#############################
//#############################
//###############EMA##############/
//plot(ta.ema(close, 1), title='ema 5', color=color.white)
plot(ta.ema(close, 12), title='ema 12', color=color.white)
plot(ta.ema(close, 25), title='ema 25', color=color.white)
plot(ta.ema(close, 30), title='ema 30', color=color.white, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 40), title='ema 40', color=color.white, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 55), title='ema 55', color=color.orange, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 100), title='ema 100', color=color.red, linewidth=1)
plot(ta.ema(close, 200), title='ema 200', color=color.white, linewidth=3)
//#############################/
//######VISUAL#############
EMA50 = ta.ema(close, 55)
EMA100 = ta.ema(close, 100)
estado_medias=EMA50-EMA100
a = plot(EMA50, title="EMA(50)", color=color.orange, linewidth=1 )
b = plot(EMA100, title="EMA(100)", color=color.red, linewidth=1 )
var color col = na
col := estado_medias>resta_medias ? color.green : color.red
fill(a,b,color=col,transp=40)
//######VISUAL#############
Go_Short=(ta.crossunder(ta.ema(close,100),ta.ema(close,200)))
Go_Long=((ta.crossover(ta.ema(close,55),ta.ema(close,100))and(ta.ema(close,12)>ta.ema(close,200))))
strategy.close("enter long", (Go_Short),alert_message=long_open)
cancelar_short=((ta.crossunder(ta.ema(close,25),ta.ema(close,6))))
if Go_Short
strategy.entry("enter short", strategy.short,1, alert_message=short_open)
strategy.exit("cerrar short", "enter short", 1, profit=close*profit_short/100/syminfo.mintick, loss=close*stop_short/100/syminfo.mintick, alert_message=short_close)
strategy.close("enter short", (Go_Long),alert_message=short_close)
cancelar=((ta.crossunder(ta.ema(close,12),ta.ema(close,30))))
if Go_Long
strategy.entry("enter long", strategy.long,1,alert_message=long_open)
strategy.exit("cerrar long", "enter long", 1, profit=close*profit_long/100/syminfo.mintick, loss=close*stop_long/100/syminfo.mintick, alert_message=long_close)
strategy.close("enter short", (cancelar_short),alert_message=short_close)
strategy.close("enter long", (cancelar),alert_message=long_close)
//posiciones abiertas
bgcolor((strategy.position_size > 0 or strategy.position_size < 0) ? color.blue : na, transp=70)