Chiến lược đa chỉ số để xác định các điểm biến đổi giao dịch trong giao dịch lượng
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-02 14:09:34Tags:
Tổng quan
Chiến lược này tích hợp 5 chỉ số chính bao gồm EMA, VWAP, MACD, Bollinger Bands và Chu kỳ xu hướng Schaff để xác định các điểm uốn nắn khi giá đảo ngược trong một phạm vi nhất định và tạo ra tín hiệu mua và bán. Ưu điểm của chiến lược này là tính linh hoạt trong việc kết hợp các chỉ số khác nhau dựa trên các điều kiện thị trường khác nhau để giảm tín hiệu sai và cải thiện lợi nhuận. Tuy nhiên, cũng có những rủi ro về việc xác định tín hiệu chậm và điều chỉnh tham số không đúng. Nhìn chung, chiến lược có luồng logic rõ ràng và giá trị thực tế mạnh mẽ.
Chiến lược logic
-
EMA đánh giá hướng xu hướng tổng thể, chỉ mua theo xu hướng
-
VWAP đánh giá dòng tiền tổ chức, chỉ mua khi các tổ chức đang mua
-
MACD đánh giá xu hướng ngắn hạn và sự thay đổi động lực, đường MACD dấu hiệu chéo đường là tín hiệu mua / bán
-
Bollinger Bands đánh giá các điều kiện mua quá mức và bán quá mức, giá phá vỡ các dải cho thấy tín hiệu mua / bán
-
Schaff Trend Cycle đánh giá cấu trúc hạn ngắn hạn, vượt quá ngưỡng cao / thấp cho thấy tín hiệu mua / bán
-
Gửi lệnh mua/bán khi tất cả 5 chỉ số đồng ý về tín hiệu
-
Thiết lập dừng lỗ và lấy lợi nhuận để tối ưu hóa quản lý vốn
Ưu điểm
- Giảm tín hiệu sai với sự kết hợp nhiều chỉ báo
Sử dụng sự kết hợp của các chỉ số như EMA, VWAP, MACD, BB và STC cho phép xác nhận chéo để loại bỏ các tín hiệu sai từ bất kỳ chỉ số cá nhân nào, cải thiện độ tin cậy.
- Các chỉ số có thể tùy chỉnh
Khả năng bật / tắt các chỉ số cho phép kết hợp các chỉ số lý tưởng cho các sản phẩm và môi trường thị trường khác nhau, cải thiện khả năng thích nghi.
- Quản lý vốn tối ưu
Dừng lỗ và lấy lợi nhuận cho phép hạn chế lỗ giao dịch duy nhất và khóa lợi nhuận, cho phép quản lý vốn tốt hơn.
- Lý thuyết chiến lược rõ ràng
Các chỉ số trực quan đơn giản được sử dụng với các bình luận mã chi tiết làm cho logic chiến lược tổng thể dễ hiểu và sửa đổi.
- Khả năng thực tế mạnh mẽ
Các chỉ số được sử dụng rộng rãi với điều chỉnh hợp lý cho phép giao dịch trực tiếp với kết quả tốt ngay lập tức mà không cần tối ưu hóa rộng rãi.
Rủi ro
- Rủi ro nhận dạng tín hiệu chậm
EMA, MACD v.v. có sự chậm trễ trong việc xác định sự thay đổi giá, có thể gây ra sự thiếu thời gian nhập khẩu tốt nhất.
- Rủi ro điều chỉnh tham số không chính xác
Các thông số chỉ số xấu sẽ tạo ra các tín hiệu sai quá mức và phá vỡ chiến lược.
- Không đảm bảo tỷ lệ thắng
Sự kết hợp nhiều chỉ số cải thiện nhưng không đảm bảo tỷ lệ thắng.
- Đặt stop loss quá chặt
Nếu dừng lỗ quá chặt chẽ, biến động giá bình thường có thể bị dừng lại gây ra tổn thất không cần thiết.
Cơ hội gia tăng
- Thêm mô hình ML để đánh số độ tin cậy tín hiệu
Mô hình tàu để đánh giá tín hiệu đa chỉ số về độ tin cậy, lọc các tín hiệu sai.
- Thêm các chỉ số động lực để xác định tích lũy
Thêm các chỉ số lượng như OBV để xác định sự tích lũy giá, cải thiện sự chắc chắn về điểm mua.
- Tối ưu hóa logic dừng lỗ và lấy lợi nhuận
Nghiên cứu hợp lý dừng lại hoặc lợi nhuận thích hợp hơn cho chiến lược này để tối ưu hóa quản lý vốn tốt hơn.
- Tối ưu hóa tham số
Thực hiện các thử nghiệm hậu quả có hệ thống hơn để tìm các thông số tối ưu cho mỗi chỉ số, cải thiện độ bền.
- Thêm giao dịch tự động
Kết nối với API giao dịch để cho phép thực thi lệnh tự động, cho phép thực hiện chiến lược hoàn toàn tự động.
Kết luận
Chiến lược này kết hợp các điểm mạnh của nhiều chỉ số kỹ thuật với một luồng logic rõ ràng và giá trị thực tế mạnh mẽ. Nó có thể phục vụ như hỗ trợ quyết định giao dịch tùy ý hoặc giao dịch thuật toán trực tiếp. Nhưng tối ưu hóa và điều chỉnh dựa trên sản phẩm và môi trường thị trường cụ thể là cần thiết để giảm rủi ro và cải thiện sự ổn định trước khi giao dịch trực tiếp có lợi nhuận nhất quán.
/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MakeMoneyCoESTB2020
//*********************Notes for continued work***************
//3) add a Table of contents to each section of code
//4) add candle stick pattern considerations to chart
//5) add an input value for DTE range to backtest
//7) add abilit to turn on/off MACD plot
//9)
//************************************************************
//Hello my fellow investors
//After hours of reading, backtesting, and YouTube video watching
//I discovered that 200EMA, VWAP, BB, MACD, and STC
//produce the most consistent results for investment planning.
//This strategy allows you to pick between the aforementioned indicators or layer them together.
//It works on the pricipal of:
//1) Always follow the market trend - buy/sell above/below 200EMA
//2) Follow corporate investing trends - buy/sell above/below VWAP
//3) Apply MACD check - buy--> MACD line above signal line
// and corssover below histogram \\ sell --> MACD line below signal line
// and crossover above histogram.
//4) Check volitility with price against BB limits upper/Sell or lower/buy
//5) When STC crosses about 10 buy and when it drops below 90 sell
//6) Exit position when stop loss is triggered or profit target is hit. BB also provides a parameter to exit positions.
//This code is the product of many hours of hard work on the part of the greater tradingview community. The credit goes to everyone in the community who has put code out there for the greater good.
//Happy Hunting!
//Title
// strategy("WOMBO COMBO: 100/200EMA & VWAP & MACD", shorttitle="WOMBO COMBO", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1.5, initial_capital=10000,slippage=2, currency=currency.USD, overlay=true)
//define calculations price source
price = input(title="Price Source", defval=close)
//***************************
//Calculate 20/50/100/200EMA
EMAlength = input(title="EMA_Length", defval=200)
EMA=ema(price, EMAlength)
//plot EMA
ColorEMA=EMAlength==200?color.blue:EMAlength==100?color.aqua:EMAlength==50?color.orange:color.red
plot(EMA, title = "EMA", color = ColorEMA)
//*****************************
//calculate VWAP
ColorVWAP = (price > vwap) ? color.lime : color.maroon
plot(vwap, title = "VWAP", color=ColorVWAP, linewidth=2)
//*****************************
//calculate MACD
//define variables for speed
fast = 12, slow = 26
//define parameters to calculate MACD
fastMA = ema(price, fast)
slowMA = ema(price, slow)
//define MACD line
macd = fastMA - slowMA
//define SIGNAL line
signal = sma(macd, 9)
//plot MACD line
//plot(macd, title = "MACD", color=color.orange)
//plot signal line
//plot(signal, title = "Signal", color=color.purple)
//plot histogram
//define histogram colors
//col_grow_above = color.green
//col_grow_below = color.red
//col_fall_above = color.lime
//col_fall_below = color.maroon
//define histogram value
//hist = macd - signal
//plot histogram
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
//***************************************
//Calculate Bollinger Bands
//Define BB input variables
//lengthBB = input(20, minval=1)
//multBB = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)
lengthBB = 20
multBB = 2
//define BB average
basisBB = sma(price, lengthBB)
//define BB standar deviation
devBB = multBB * stdev(price, lengthBB)
//define BB upper and lower limits
upperBB = basisBB + devBB
lowerBB = basisBB - devBB
//Plot BB graph
ShowBB = input(title="Show BB", defval="Y", type=input.string, options=["Y", "N"])
transP = (ShowBB=="Y") ? 0 : 100
plot (upperBB, title = "BB Upper Band", color = color.aqua, transp=transP)
plot (basisBB, title = "BB Average", color = color.red, transp=transP)
plot (lowerBB, title = "BB Lower Band", color = color.aqua, transp=transP)
//*************************************************
//Calculate STC
//fastLength = input(title="MACD Fast Length", type=input.integer, defval=12)
//slowLength = input(title="MACD Slow Length", type=input.integer, defval=26)
fastLength = 23
slowLength = 50
cycleLength = input(title="Cycle Length", type=input.integer, defval=10)
//d1Length = input(title="1st %D Length", type=input.integer, defval=3)
//d2Length = input(title="2nd %D Length", type=input.integer, defval=3)
d1Length = 3
d2Length = 3
srcSTC = close
macdSTC = ema(srcSTC, fastLength) - ema(srcSTC, slowLength)
k = nz(fixnan(stoch(macdSTC, macdSTC, macdSTC, cycleLength)))
d = ema(k, d1Length)
kd = nz(fixnan(stoch(d, d, d, cycleLength)))
stc = ema(kd, d2Length)
stc := stc > 100 ? 100 : stc < 0 ? 0 : stc
upperSTC = input(title="Upper STC limit", defval=90)
lowerSTC = input( title="Lower STC limit", defval=10)
ma1length=35
ma1 = ema(close,ma1length)
ma2 = ema(close,EMAlength)
//STCbuy = crossover(stc, lowerSTC) and ma1>ma2 and close>ma1
//STCsell = crossunder(stc, upperSTC) and ma1<ma2 and close<ma1
STCbuy = crossover(stc, lowerSTC)
STCsell = crossunder(stc, upperSTC)
//*************************************************
//Candle stick patterns
//DojiSize = input(0.05, minval=0.01, title="Doji size")
//data=(abs(open - close) <= (high - low) * DojiSize)
//plotchar(data, title="Doji", text='Doji', color=color.white)
data2=(close[2] > open[2] and min(open[1], close[1]) > close[2] and open < min(open[1], close[1]) and close < open )
//plotshape(data2, title= "Evening Star", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Evening\nStar")
data3=(close[2] < open[2] and max(open[1], close[1]) < close[2] and open > max(open[1], close[1]) and close > open )
//plotshape(data3, title= "Morning Star", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Morning\nStar")
data4=(open[1] < close[1] and open > close[1] and high - max(open, close) >= abs(open - close) * 3 and min(close, open) - low <= abs(open - close))
//plotshape(data4, title= "Shooting Star", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Shooting\nStar")
data5=(((high - low)>3*(open -close)) and ((close - low)/(.001 + high - low) > 0.6) and ((open - low)/(.001 + high - low) > 0.6))
//plotshape(data5, title= "Hammer", location=location.belowbar, color=color.white, style=shape.diamond, text="H")
data5b=(((high - low)>3*(open -close)) and ((high - close)/(.001 + high - low) > 0.6) and ((high - open)/(.001 + high - low) > 0.6))
//plotshape(data5b, title= "Inverted Hammer", location=location.belowbar, color=color.white, style=shape.diamond, text="IH")
data6=(close[1] > open[1] and open > close and open <= close[1] and open[1] <= close and open - close < close[1] - open[1] )
//plotshape(data6, title= "Bearish Harami", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nHarami")
data7=(open[1] > close[1] and close > open and close <= open[1] and close[1] <= open and close - open < open[1] - close[1] )
//plotshape(data7, title= "Bullish Harami", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nHarami")
data8=(close[1] > open[1] and open > close and open >= close[1] and open[1] >= close and open - close > close[1] - open[1] )
//plotshape(data8, title= "Bearish Engulfing", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nEngulfing")
data9=(open[1] > close[1] and close > open and close >= open[1] and close[1] >= open and close - open > open[1] - close[1] )
//plotshape(data9, title= "Bullish Engulfing", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nEngulfling")
upper = highest(10)[1]
data10=(close[1] < open[1] and open < low[1] and close > close[1] + ((open[1] - close[1])/2) and close < open[1])
//plotshape(data10, title= "Piercing Line", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Piercing\nLine")
lower = lowest(10)[1]
data11=(low == open and open < lower and open < close and close > ((high[1] - low[1]) / 2) + low[1])
//plotshape(data11, title= "Bullish Belt", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nBelt")
data12=(open[1]>close[1] and open>=open[1] and close>open)
//plotshape(data12, title= "Bullish Kicker", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.arrowup, text="Bullish\nKicker")
data13=(open[1]<close[1] and open<=open[1] and close<=open)
//plotshape(data13, title= "Bearish Kicker", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Bearish\nKicker")
data14=(((high-low>4*(open-close))and((close-low)/(.001+high-low)>=0.75)and((open-low)/(.001+high-low)>=0.75)) and high[1] < open and high[2] < open)
//plotshape(data14, title= "Hanging Man", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Hanging\nMan")
data15=((close[1]>open[1])and(((close[1]+open[1])/2)>close)and(open>close)and(open>close[1])and(close>open[1])and((open-close)/(.001+(high-low))>0.6))
//plotshape(data15, title= "Dark Cloud Cover", color=color.red, style=shape.arrowdown, text="Dark\nCloudCover")
//**********Long & Short Entry Calculations***********************************
//Define countback variable
countback=input(minval=0, maxval=5, title="Price CountBack", defval=0)
//User input for what evaluations to run: EMA, VWAP, MACD, BB
EMA_Y_N=input(defval = "N", title="Run EMA", type=input.string, options=["Y", "N"])
VWAP_Y_N=input(defval = "N", title="Run VWAP", type=input.string, options=["Y", "N"])
MACD_Y_N=input(defval = "N", title="Run MACD", type=input.string, options=["Y", "N"])
BB_Y_N=input(defval = "N", title="Run BB", type=input.string, options=["Y", "N"])
STC_Y_N=input(defval = "Y", title="Run STC", type=input.string, options=["Y", "N"])
//long entry condition
dataHCLB=(iff(STC_Y_N=="Y", STCbuy, true) and iff(EMA_Y_N=="Y", price[countback]>EMA, true) and iff(VWAP_Y_N=="Y", price[countback]>vwap, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(signal[countback], macd[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", macd[countback]<0, true) and iff(BB_Y_N=="Y", crossunder(price[countback], lowerBB), true))
plotshape(dataHCLB, title= "HC-LB", color=color.lime, style=shape.circle, text="HC-LB")
strategy.entry("HC-Long", strategy.long, comment="HC-Long", when = dataHCLB)
//short entry condition
dataHCSB=(iff(STC_Y_N=="Y", STCsell, true) and iff(EMA_Y_N=="Y", price[countback]<EMA, true) and iff(VWAP_Y_N=="Y", price[countback]<vwap, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(macd[countback], signal[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", signal[countback]>0, true) and iff(BB_Y_N=="Y", crossover(price[countback], upperBB), true))
plotshape(dataHCSB, title= "HC-SB", color=color.fuchsia, style=shape.circle, text="HC-SB")
strategy.entry("HC-Short", strategy.short, comment="HC-Short", when=dataHCSB)
//******************Exit Conditions******************************
// Profit and Loss Exit Calculations
// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input(5, title='Stop Loss %', type=input.float) / 100
takePer = input(10, title='Take Profit %', type=input.float) / 100
// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)
//exit position conditions and orders
if strategy.position_size > 0 or crossunder(price[countback], upperBB)
strategy.exit(id="Close Long", stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0 or crossover(price[countback], lowerBB)
strategy.exit(id="Close Short", stop=shortStop, limit=shortTake)
Thêm nữa
- Chiến lược hợp nhất phi đội Daredevil RSI
- Chiến lược giao dịch trung bình di chuyển ba
- Chiến lược giao dịch dao động số nguyên tố
- Đánh dấu chiến lược
- Chiến lược giao dịch cực kỳ RSI ba lần
- Golden Cross Keltner Channel Xu hướng theo chiến lược
- Chiến lược mở hàng tháng dài và kết thúc cuối tháng
- Chiến lược giao dịch giao dịch chéo giữa hai mức trung bình động
- Chiến lược giao dịch đường xu hướng
- Chỉ số RSI và Chiến lược giao dịch dựa trên khối lượng
- Chiến lược ATR Trailing Stop (Chỉ dài)
- Chiến lược giao dịch động lực dựa trên theo dõi xu hướng dừng lỗ
- Chiến lược giao dịch định lượng áp lực kép
- Người dùng có thể tìm thấy thông tin trên trang web của chúng tôi.
- Breakout Trend Follower V2
- Xu hướng sau chiến lược chéo trung bình động
- Chiến lược giao dịch trung bình động
- Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên trung bình di chuyển và bộ lọc Kalman
- Xu hướng Golden Cross theo chiến lược
- Chiến lược tổng hợp tối ưu hóa tỷ lệ âm thanh tín hiệu đảo ngược dao động kép