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

Chiến lược lấy lợi nhuận và dừng lỗ thích nghi dựa trên khung thời gian kép và chỉ số động lực

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-23 17:57:52
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này kết hợp hai khung thời gian và chỉ số động lực để đạt được lợi nhuận thích nghi và dừng lỗ. Khung thời gian chính theo dõi hướng xu hướng, trong khi khung thời gian thứ cấp được sử dụng để xác nhận tín hiệu.

Chiến lược logic

Khung thời gian chính sử dụng chỉ số hồi quy tuyến tính Squeeze Momentum (SQM) để xác định xu hướng. Khung thời gian thứ cấp sử dụng sự kết hợp EMA trên chỉ số SQM để lọc tín hiệu sai.
Khi biểu đồ chính SQM phá vỡ lên và biểu đồ thứ cấp SQM cũng tăng, một vị trí dài được thực hiện. Khi biểu đồ chính SQM phá vỡ xuống và biểu đồ thứ cấp SQM cũng giảm, một vị trí ngắn được thực hiện.
Sau khi vào thị trường, mức lấy lợi nhuận ban đầu và mức dừng lỗ được thiết lập dựa trên các thông số đầu vào. Khi giá đạt đến mức lấy lợi nhuận, cả mức lấy lợi nhuận và mức dừng lỗ đều được cập nhật. Cụ thể, mức lấy lợi nhuận được tăng dần và mức dừng lỗ được thắt chặt, đạt được mức lấy lợi nhuận dần dần.

Ưu điểm

Các khung thời gian kép lọc tín hiệu sai và đảm bảo độ chính xác.
Chỉ số SQM xác định hướng xu hướng, tránh tiếng ồn thị trường.
Cơ chế lấy lợi nhuận và dừng lỗ thích nghi khóa lợi nhuận ở mức độ tối đa và kiểm soát rủi ro hiệu quả.

Phân tích rủi ro

Các thiết lập tham số SQM không chính xác có thể bỏ lỡ các điểm chuyển hướng xu hướng, dẫn đến tổn thất.
Một khung thời gian thứ cấp không phù hợp có thể không lọc tiếng ồn hiệu quả, gây ra các giao dịch sai.
Nếu kích thước dừng lỗ được đặt quá rộng, lỗ trên mỗi giao dịch có thể đáng kể.

Cơ hội gia tăng

Các thông số SQM cần phải được điều chỉnh cho các thị trường khác nhau để đảm bảo độ nhạy.
Các khoảng thời gian khung thời gian thứ cấp khác nhau nên được thử nghiệm để tìm hiệu quả lọc tiếng ồn tốt nhất.
Thay vì một giá trị cố định, kích thước dừng lỗ có thể có một phạm vi được thiết lập năng động dựa trên biến động thị trường.

Tóm lại

Nhìn chung đây là một chiến lược rất thực tế. Sự kết hợp của hai khung thời gian với một chỉ số động lực để xác định xu hướng, cùng với phương pháp lấy lợi nhuận thích nghi và dừng lỗ có thể tạo ra lợi nhuận ổn định. Bằng cách tối ưu hóa các thông số SQM, khoảng thời gian khung thời gian thứ cấp và kích thước dừng lỗ, kết quả chiến lược có thể được cải thiện hơn nữa để áp dụng trực tiếp và nâng cao hiệu quả.

/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("SQZ Multiframe Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
fast_ema_len = input(11, minval=5, title="Fast EMA")
slow_ema_len = input(34, minval=20, title="Slow EMA")
sqm_lengthKC = input(20, title="SQM KC Length")
kauf_period = input(20, title="Kauf Period")
kauf_mult = input(2,title="Kauf Mult factor")
min_profit_sl = input(5.0, minval=1, maxval=100, title="Min profit to start moving SL [%]")
longest_sl = input(10, minval=1, maxval=100, title="Maximum possible of SL [%]")
sl_step = input(0.5, minval=0.0, maxval=1.0, title="Take profit factor")
// ADMF
CMF_length = input(11, minval=1, title="CMF length") // EMA27 = SMMA/RMA14 ~ lunar month
show_plots = input(true, title="Show plots")

lower_resolution = timeframe.period=='1'?'5':timeframe.period=='5'?'15':timeframe.period=='15'?'30':timeframe.period=='30'?'60':timeframe.period=='60'?'240':timeframe.period=='240'?'D':timeframe.period=='D'?'W':'M'
higher_resolution = timeframe.period=='5'?'1':timeframe.period=='15'?'5':timeframe.period=='30'?'15':timeframe.period=='60'?'30':timeframe.period=='240'?'60':timeframe.period=='D'?'240':timeframe.period=='W'?'D':'W'

// Calculate Squeeze Momentum
sqm_val = linreg(close - avg(avg(highest(high, sqm_lengthKC), lowest(low, sqm_lengthKC)),sma(close,sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC,0)
sqm_val_high = security(syminfo.tickerid, higher_resolution, linreg(close - avg(avg(highest(high, sqm_lengthKC), lowest(low, sqm_lengthKC)),sma(close,sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC,0), lookahead=barmerge.lookahead_on)
sqm_val_low = security(syminfo.tickerid, lower_resolution, linreg(close - avg(avg(highest(high, sqm_lengthKC), lowest(low, sqm_lengthKC)),sma(close,sqm_lengthKC)), sqm_lengthKC,0), gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)

// Emas
high_close = security(syminfo.tickerid, higher_resolution, close, lookahead=barmerge.lookahead_on)
high_fast_ema = security(syminfo.tickerid, higher_resolution, ema(close, fast_ema_len), lookahead=barmerge.lookahead_on)
high_slow_ema = security(syminfo.tickerid, higher_resolution, ema(close, slow_ema_len), lookahead=barmerge.lookahead_on)
//low_fast_ema = security(syminfo.tickerid, lower_resolution, ema(close, fast_ema_len), lookahead=barmerge.lookahead_on)
//low_slow_ema = security(syminfo.tickerid, lower_resolution, ema(close, slow_ema_len), lookahead=barmerge.lookahead_on)

// CMF 
ad = close==high and close==low or high==low ? 0 : ((2*close-low-high)/(high-low))*volume
money_flow = sum(ad, CMF_length) / sum(volume, CMF_length)


// Entry conditions
low_condition_long  = (sqm_val_low > sqm_val_low[1])
low_condition_short = (sqm_val_low < sqm_val_low[1])
money_flow_min = (money_flow[4] > money_flow[3]) and (money_flow[3] > money_flow[2]) and (money_flow[2] < money_flow[1])  and (money_flow[1] < money_flow)
money_flow_max = (money_flow[4] < money_flow[3]) and (money_flow[3] < money_flow[2]) and (money_flow[2] > money_flow[1])  and (money_flow[1] > money_flow)
condition_long = ((sqm_val > sqm_val[1]))  and (money_flow_min or money_flow_min[1] or money_flow_min[2] or money_flow_min[3]) and lowest(sqm_val, 5) < 0
condition_short = ((sqm_val < sqm_val[1])) and (money_flow_max or money_flow_max[1] or money_flow_max[2] or money_flow_max[3]) and highest(sqm_val, 5) > 0
high_condition_long =  true//high_close > high_fast_ema and high_close > high_slow_ema //(high_fast_ema > high_slow_ema) //and (sqm_val_low > sqm_val_low[1])
high_condition_short = true//high_close < high_fast_ema and high_close < high_slow_ema//(high_fast_ema < high_slow_ema) //and (sqm_val_low < sqm_val_low[1])
enter_long = low_condition_long and condition_long and high_condition_long
enter_short = low_condition_short and condition_short and high_condition_short

// Stop conditions
var current_target_price = 0.0
var current_sl_price = 0.0 // Price limit to take profit
var current_target_per = 0.0
var current_profit_per = 0.0

set_targets(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    target = 0.0
    sl = 0.0
    if isLong
        target := close * (1.0 + current_target_per)
        sl := close * (1.0 - (longest_sl/100.0)) // Longest SL
    else
        target := close * (1.0 - current_target_per)
        sl := close * (1.0 + (longest_sl/100.0)) // Longest SL
    [target, sl]

target_reached(isLong, min_profit, current_target_per, current_profit_per) =>
    target = 0.0
    sl = 0.0
    profit_per = 0.0
    target_per = 0.0
    if current_profit_per == 0
        profit_per := (min_profit*sl_step) / 100.0
    else
        profit_per := current_profit_per +  ((min_profit*sl_step) / 100.0)
    target_per := current_target_per + (min_profit / 100.0) 
    if isLong
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 + target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 + profit_per)
    else
        target := strategy.position_avg_price * (1.0 - target_per)
        sl := strategy.position_avg_price * (1.0 - profit_per)
    [target, sl, profit_per, target_per]

hl_diff = sma(high - low, kauf_period)
stop_condition_long = 0.0
new_stop_condition_long = low - (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size > 0) 
    if (close > current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
        
        
    stop_condition_long := max(stop_condition_long[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_long := new_stop_condition_long
stop_condition_short = 99999999.9
new_stop_condition_short = high + (hl_diff * kauf_mult)
if (strategy.position_size < 0) 
    if (close < current_target_price)
        [target, sl, profit_per, target_per] = target_reached(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
        current_target_price := target
        current_sl_price := sl
        current_profit_per := profit_per
        current_target_per := target_per
    stop_condition_short := min(stop_condition_short[1], current_sl_price)
else
    stop_condition_short := new_stop_condition_short
    

// Submit entry orders
if (enter_long and (strategy.position_size <= 0))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close(id="SHORT")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := 0.0
    [target, sl] = set_targets(true, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="LONG", long=true)
    // if show_plots
    //     label.new(bar_index, high, text=tostring("LONG\nSL: ") + tostring(stop_condition_long), style=label.style_labeldown, color=color.green)

if (enter_short and (strategy.position_size >= 0))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close(id="LONG")
    current_target_per := (min_profit_sl / 100.0)
    current_profit_per := 0.0
    [target, sl] = set_targets(false, min_profit_sl, current_target_per, current_profit_per)
    current_target_price := target
    current_sl_price := sl
    strategy.entry(id="SHORT", long=false)
    // if show_plots
        // label.new(bar_index, high, text=tostring("SHORT\nSL: ") + tostring(stop_condition_short), style=label.style_labeldown, color=color.red)
    
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="EXIT LONG", stop=stop_condition_long)
    
if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="EXIT SHORT", stop=stop_condition_short)
    
// Plot anchor trend
plotshape(low_condition_long, style=shape.triangleup,
                 location=location.abovebar, color=color.green)
plotshape(low_condition_short, style=shape.triangledown,
                 location=location.abovebar, color=color.red)
                 
plotshape(condition_long, style=shape.triangleup,
                 location=location.belowbar, color=color.green)
plotshape(condition_short, style=shape.triangledown,
                 location=location.belowbar, color=color.red)
 
//plotshape((close < profit_target_short) ? profit_target_short : na, style=shape.triangledown,
//                 location=location.belowbar, color=color.yellow)                
plotshape(enter_long, style=shape.triangleup,
                 location=location.bottom, color=color.green)
plotshape(enter_short, style=shape.triangledown,
                 location=location.bottom, color=color.red)
                 
// Plot emas
plot(ema(close, 20), color=color.blue, title="20 EMA")
plot(ema(close, 50), color=color.orange, title="50 EMA")
plot(sma(close, 200), color=color.red, title="MA 200")

// Plot stop loss values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? stop_condition_long : na,
     color=color.green, style=plot.style_linebr,
     title="Long Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? stop_condition_short : na,
     color=color.green, style=plot.style_linebr,
     title="Short Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) and show_plots ? current_target_price : na,
     color=color.yellow, style=plot.style_linebr,
     title="Short TP")
plot(series=(strategy.position_size > 0) and show_plots ? current_target_price : na,
     color=color.yellow, style=plot.style_linebr,
     title="Long TP")
//plot(series=(strategy.position_size < 0) ? profit_sl_short : na,
//     color=color.gray, style=plot.style_linebr,
//     title="Short Stop")

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu