Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược thoát Parabolic hàng tháng

Chiến lược thoát Parabolic hàng tháng

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-01 14:28:46
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược Breakout Parabolic hàng tháng xác định các tín hiệu mua mạnh khi chỉ số RSI đạt mức cao nhất trong 36 tháng và một trong hai tín hiệu MACD cũng đạt mức cao nhất trong 36 tháng.

Chiến lược logic

Chiến lược này chủ yếu dựa trên các chỉ số RSI và MACD. RSI được sử dụng để đánh giá xem một cổ phiếu có bị mua quá mức hay bán quá mức không. MACD được sử dụng để khám phá đà và sức mạnh của sự thay đổi giá.

Cụ thể, chiến lược đầu tiên tính toán thủ công chỉ số RSI 14 ngày. Sau đó nó tính toán MACD1 như sự khác biệt giữa EMA 4 ngày và 9 ngày, và MACD2 như sự khác biệt giữa EMA 12 ngày và 26 ngày.

Trên cơ sở này, nó ghi lại các giá trị cao nhất của RSI, MACD1 và MACD2 trong 36 tháng qua. Khi RSI của tháng này vượt quá mức cao nhất trong 36 tháng, và hoặc MACD1 hoặc MACD2 cũng vượt quá mức cao nhất trong 36 tháng, một tín hiệu mua mạnh được tạo ra.

Tín hiệu này kết hợp các đánh giá cao mới của RSI và MACD trong các khoảng thời gian khác nhau. Nó có thể xác định hiệu quả các cơ hội mua lớn trong các xu hướng lớn hiếm hoi, nắm bắt những cơ hội như vậy.

Phân tích lợi thế

Lợi thế lớn nhất của chiến lược này là nó kết hợp các khoảng thời gian nhìn lại của nhiều chỉ số cho các phán đoán cao mới trong các khoảng thời gian khác nhau. Điều này cho phép nó phát hiện hiệu quả các cơ hội mua hàng tuyệt vời trong các xu hướng lớn dài hạn. Điều này có thể làm tăng rất nhiều xác suất lợi nhuận.

Ngoài ra, chiến lược trực tiếp cung cấp các vị trí tín hiệu mua, có thể hướng dẫn rõ ràng các quyết định giao dịch và rất phù hợp với giao dịch định lượng.

Phân tích rủi ro

Rủi ro lớn nhất của chiến lược này là nó phụ thuộc quá nhiều vào các giá trị cao nhất của các chỉ số trong các khoảng thời gian, có thể gây ra các giao dịch xấu. Ví dụ, nếu thị trường dường như giảm và sau đó phục hồi, các tín hiệu cũng có thể được kích hoạt.

Ngoài ra, chiến lược trực tiếp thiết lập một lệnh dừng lỗ sau 30 ngày, có thể quá bảo thủ để duy trì lợi nhuận trong các xu hướng lớn.

Để giảm rủi ro, chúng ta có thể xem xét kết hợp các yếu tố khác để tối ưu hóa các điều kiện nhập cảnh và dừng lỗ, chẳng hạn như việc phá vỡ khối lượng giao dịch, đo lường biến động, v.v.

Hướng dẫn tối ưu hóa

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

  1. Chúng ta có thể thử nghiệm tối ưu hóa của thời gian RSI, thời gian MACD và các thông số khác để tìm ra kết hợp thông số tốt nhất.

  2. Kết hợp các chỉ số hoặc các yếu tố cơ bản khác. Ví dụ, kết hợp các sự đột phá trong khối lượng giao dịch để xác nhận xu hướng, hoặc chú ý đến các sự kiện tin tức cơ bản quan trọng.

  3. Tối ưu hóa các cơ chế nhập và thoát. Chúng ta có thể thiết lập các kế hoạch lấy lợi nhuận và dừng lỗ tinh vi hơn, thay vì chỉ đơn giản là thoát ra sau 30 ngày. Chúng ta cũng có thể kết hợp các phán đoán về đường xu hướng, đột phá kênh, vv

  4. Chúng ta có thể backtest các khoảng thời gian lịch sử dài hơn để đánh giá sự ổn định của các tham số. Chúng ta cũng có thể tiến hành backtest đa thị trường để đánh giá khả năng thích nghi.

Kết luận

Chiến lược Phân tích Parabolic hàng tháng xác định thành công các cơ hội mua hàng tuyệt vời trong các xu hướng lớn dài hạn bằng cách kết hợp RSI và MACD đa giai đoạn. Nó kết hợp cả xu hướng và đánh giá mua quá mức / bán quá mức, và có giá trị thực tế cực kỳ mạnh. Với các tối ưu hóa hơn nữa, chiến lược này có thể trở thành một hệ thống giao dịch định lượng hiệu quả. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho các nhà đầu tư để nắm bắt các điểm chuyển hướng thị trường.

/*backtest
start: 2022-11-24 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Stringent Strategy for Backtesting", overlay=true)

// Initialize RSI variables
rsiPeriod = 14

// Manually calculate RSI
delta = close - close[1]
gain = iff(delta > 0, delta, 0)
loss = iff(delta < 0, -delta, 0)

avgGain = sma(gain, rsiPeriod)
avgLoss = sma(loss, rsiPeriod)

rs = avgGain / avgLoss
rsiValue = 100 - (100 / (1 + rs))

// Manually calculate MACD1 and MACD2
emaShort1 = ema(close, 4)
emaLong1 = ema(close, 9)
macd1 = emaShort1 - emaLong1

emaShort2 = ema(close, 12)
emaLong2 = ema(close, 26)
macd2 = emaShort2 - emaLong2

// Find the highest values in the last 3 years (36 months)
highestRsi = highest(rsiValue, 36)
highestMacd1 = highest(macd1, 36)
highestMacd2 = highest(macd2, 36)

// Define buy signal conditions
buyCondition = (rsiValue >= highestRsi) and (macd1 >= highestMacd1 or macd2 >= highestMacd2)

// Plot the buy signal on the chart
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Buy")

// Backtesting: Entry and Exit
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Exit condition (Example: Exit after 30 bars)
strategy.exit("Sell", "Buy", bar_index[30])
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu