Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược đường dài đường dài SMA thích nghi

Chiến lược đường dài đường dài SMA thích nghi

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-24 14:26:37
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược này tạo ra tín hiệu đầu vào dài hạn bằng cách kết hợp 3 trung bình di chuyển đơn giản (SMA) của các giai đoạn khác nhau với trung bình di chuyển thích nghi của Kaufman. Nó tạo ra tín hiệu mua khi SMA ngắn hơn vượt qua SMA dài hơn. Ngoài ra, chiến lược cũng kết hợp màu nến để xác định xu hướng chính, tạo ra tín hiệu mua chỉ trong thời gian xu hướng tăng để tránh đột phá sai.

Chiến lược logic

Chiến lược này sử dụng 3 SMA của các giai đoạn khác nhau, bao gồm SMA 4, SMA 9 và SMA 18. Sự kết hợp chéo của 3 SMA này là các chỉ số cổ điển để đánh giá hướng xu hướng. Khi SMA 4 vượt qua SMA 9, và SMA 9 vượt qua SMA 18, nó tạo ra các tín hiệu đầu vào dài.

Để lọc ra các đột phá sai, trung bình di chuyển thích nghi của Kaufman cũng được giới thiệu. Chỉ khi giá đóng cao hơn trung bình di chuyển thích nghi, tức là trong xu hướng tăng, các tín hiệu chéo vàng SMA sẽ có hiệu lực để kích hoạt các vị trí dài.

Ngoài ra, SMA 100 giai đoạn được sử dụng để xác định xu hướng chính. Khi giá vượt trên SMA 100 giai đoạn, nó xác nhận rằng xu hướng tăng đã bắt đầu. Chiến lược chỉ tạo ra tín hiệu mua trong các xu hướng tăng chính.

Tóm lại, các tín hiệu đầu vào dài của chiến lược này đến từ sự kết hợp của:

  1. SMA 4 vượt qua SMA 9, và SMA 9 vượt qua SMA 18, tạo thành đường chéo vàng SMA ngắn hạn

  2. Giá đóng là cao hơn so với trung bình di chuyển thích nghi Kaufman, trong một xu hướng tăng

  3. Giá vượt trên đường SMA 100 giai đoạn, xác nhận xu hướng tăng chính

Khi tất cả 3 điều kiện được đáp ứng cùng một lúc, các tín hiệu đầu vào dài được tạo ra.

Phân tích lợi thế

Những lợi thế chính của chiến lược này bao gồm:

  1. Sử dụng đường chéo SMA ba để xác định xu hướng có thể lọc hiệu quả tiếng ồn và tăng độ tin cậy tín hiệu

  2. Việc giới thiệu đường trung bình động thích nghi tránh sự phá vỡ sai khi không có xu hướng rõ ràng

  3. Việc kết hợp phán đoán xu hướng chính làm tăng xác suất lợi nhuận bằng cách tránh mở nhiều lần các vị trí trong các biến động giới hạn phạm vi

  4. Các đường chéo SMA dài hạn và ngắn hạn tạo thành các tín hiệu đường dài, nắm bắt các chuyển động xu hướng lớn

  5. Thích hợp cho thời gian định kỳ cao như mức 4 giờ hoặc hàng ngày, với các tín hiệu đáng tin cậy hơn

Phân tích rủi ro

Ngoài ra còn có một số rủi ro với chiến lược này:

  1. Là một chiến lược dài hạn, không thể thực hiện lợi nhuận kịp thời, với một số rủi ro rút vốn

  2. Tương đối ít tín hiệu vào, có thể bỏ lỡ một số run-up

  3. Xu hướng ngắn hạn, trung hạn và dài hạn xung đột có thể tạo ra các tín hiệu sai

Các phương pháp tối ưu hóa sau đây có thể được áp dụng:

  1. Giảm thích hợp thời gian SMA trung và dài hạn để tăng cơ hội nhập cảnh

  2. Thêm các chỉ số phụ khác như khối lượng để xác nhận độ tin cậy của xu hướng

  3. Sử dụng các điểm dừng thận trọng để kiểm soát hợp lý việc rút tiền

Hướng dẫn tối ưu hóa

Có thêm không gian để tối ưu hóa chiến lược này:

  1. Kiểm tra nhiều khoảng thời gian kết hợp SMA để tìm các thông số tối ưu

  2. Tích hợp xác nhận khối lượng để tránh đột phá sai

  3. Thêm các chỉ số biến động vào các mục lọc trong khi dao động mạnh mẽ

  4. Đưa ra các thuật toán học máy để xác định các thông số tối ưu theo cách thích nghi

  5. Thêm các chỉ số tâm lý để tránh nắm giữ các vị trí trong lúc thị trường hoảng loạn hoặc phấn khích

Kết luận

Chiến lược này tạo ra các tín hiệu đường dài thông qua nhiều đường chéo SMA, kết hợp với các đường trung bình động thích nghi và xác định xu hướng chính. Nó có thể thu được lợi nhuận đáng kể trong các động thái xu hướng với logic ổn định và kết quả thực tế mạnh mẽ.

/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 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/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='twisted SMA strategy [4h] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(4, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(9, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(18, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  SMA Lenght', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(25, title='    Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f
  
long_stop = Short_ma 

if  long_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

strategy.close_all(when=long_stop)

//by wielkieef
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu