Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Bitcoin - MA Crossover chiến lược

Bitcoin - MA Crossover chiến lược

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-04 13:55:45
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược này là một chiến lược giao dịch theo xu hướng được thiết kế dựa trên nguyên tắc chéo của đường trung bình di chuyển của Bitcoin. Chiến lược sử dụng chéo của đường trung bình di chuyển nhanh và đường trung bình di chuyển chậm như tín hiệu mua và bán. Khi đường trung bình di chuyển nhanh vượt qua đường trung bình di chuyển chậm, nó được coi là một đường chéo vàng và đi dài; khi đường trung bình di chuyển nhanh vượt qua đường trung bình di chuyển chậm, nó được coi là một đường chéo chết và đi ngắn.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này chủ yếu dựa trên hai chỉ số:

  1. Moving Average (MA): Tính toán giá đóng trung bình trong một khoảng thời gian nhất định để xác định xu hướng giá và tín hiệu đảo ngược.

  2. Chỉ số sức mạnh tương đối (RSI): Tính toán tốc độ giá tăng và giảm trong một khoảng thời gian nhất định để đánh giá các khu vực mua quá mức và bán quá mức.

Cụ thể, chiến lược sử dụng MA ngắn hơn như đường nhanh và MA dài hơn như đường chậm. Khi đường nhanh vượt qua trên đường chậm, nó cho thấy rằng giá tăng ngắn hạn đang tăng tốc và một tín hiệu mua được tạo ra; khi đường nhanh vượt qua dưới đường chậm, nó cho thấy rằng giá giảm ngắn hạn đang tăng tốc và một tín hiệu bán được tạo ra.

Đồng thời, chiến lược cũng đặt ngưỡng cho RSI, tạo ra tín hiệu mua chỉ khi RSI trên 50 và chỉ bán tín hiệu khi RSI dưới 50, tránh nhập cảnh liều lĩnh khi giá dao động mạnh.

Phân tích lợi thế

Chiến lược có những lợi thế sau:

  1. Nguyên tắc đơn giản và dễ hiểu và áp dụng.
  2. Các tín hiệu giao dịch đáng tin cậy tránh nhập khẩu không hợp lý.
  3. Ít thông số và dễ tối ưu hóa.
  4. Kỹ thuật trung bình động trưởng thành với ứng dụng rộng.
  5. Chỉ số RSI có thể xác định hiệu quả hiện tượng mua quá mức và bán quá mức.

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro:

  1. Các chiến lược theo xu hướng có xu hướng thua lỗ lớn khi giá đảo ngược.
  2. Mức trung bình di chuyển chậm lại và không thể nhanh chóng nắm bắt sự đảo ngược giá.
  3. Chọn tham số không chính xác có thể dẫn đến chất lượng tín hiệu giao dịch xấu đi.
  4. Chiến lược chỉ xem xét các chỉ số kỹ thuật mà không có các yếu tố cơ bản.

Để giảm thiểu rủi ro, nên tối ưu hóa các thông số thời gian trung bình động, điều chỉnh các vị trí dừng lỗ và giảm kích thước vị trí một cách thích hợp.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Các hướng tối ưu hóa chính cho chiến lược này bao gồm:

  1. Tối ưu hóa các tham số thời gian trung bình động để tìm kết hợp tham số tối ưu, thông qua tìm kiếm gia tăng, thuật toán di truyền, v.v.

  2. Tăng các chỉ số kỹ thuật khác để lọc, chẳng hạn như KDJ, MACD, vv để cải thiện chất lượng tín hiệu giao dịch.

  3. Theo dõi biến động giá và điều chỉnh các vị trí và dừng lỗ phù hợp.

  4. Bao gồm khối lượng giao dịch để tránh các vụ phá vỡ sai, chỉ phát ra tín hiệu khi khối lượng giao dịch mở rộng.

  5. Phát triển các cơ chế tự điều chỉnh tham số, cho phép các chiến lược tự động điều chỉnh các giá trị tham số dựa trên các môi trường thị trường khác nhau.

Kết luận

Tóm lại, đây là một chiến lược theo xu hướng điển hình. Dựa trên nguyên tắc chéo trung bình động, logic giao dịch đơn giản và rõ ràng, dễ hiểu và thực hiện. Việc kết hợp chỉ số RSI có thể tránh giao dịch không hợp lý. Chiến lược mang lại cả rủi ro và phần thưởng, phù hợp với các nhà đầu tư có một số kinh nghiệm giao dịch lượng, nhưng cần phải cảnh giác với rủi ro mất mát tiềm ẩn. Nếu các nhà phát triển có thể thêm nhiều bộ lọc, tối ưu hóa khả năng thích ứng tham số, nó có thể cải thiện thêm lợi nhuận ổn định của chiến lược.

/*backtest
start: 2023-11-03 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//Trading Strategy Warning - Past performance may not equal future performance
//Account Size Warning - Performance based upon default 10% risk per trade, of account size $100,000. Adjust before you trade to see your own drawdown.
//Time Frame - D1 and H4, warning H4 has a lower profit factor (fake-outs, and account drawdown), D1 recommended
//Trend Following System - Profitability of this system is dependent on a STRONG trend in Bitcoin, into the future
strategy("Bitcoin - MA Crossover Strategy", overlay=true)

// User Input
usr_risk = input(title="Equity Risk (%)",type=input.integer,minval=1,maxval=100,step=1,defval=10,confirm=false)
sma_fast = input(title="Fast MA (Period)",type=input.integer,minval=1,maxval=500,step=1,defval=20,confirm=false)
sma_slow = input(title="Slow MA (Period)",type=input.integer,minval=1,maxval=500,step=1,defval=40,confirm=false)
rsi_valu = input(title="RSI (Period)",type=input.integer,minval=1,maxval=500,step=1,defval=14,confirm=false)

// Create Indicator's
shortSMA = sma(close, sma_fast)
longSMA = sma(close, sma_slow)
rsi = rsi(close, rsi_valu)
strategy.initial_capital = 50000
// Units to buy
amount = usr_risk / 100 * (strategy.initial_capital + strategy.netprofit)
units = floor(amount / close)

// Specify entry conditions
longEntry = crossover(shortSMA, longSMA)
shortEntry = crossunder(shortSMA, longSMA)

// Specify exit conditions
longExit = crossunder(shortSMA, longSMA)
shortExit = crossover(shortSMA, longSMA)

// Execute long trade
if (longEntry)
    strategy.entry("long", strategy.long, units, when = rsi > 50)

// Exit long trade
if(longExit and strategy.position_size > 0)    
    strategy.order("exit long", strategy.short, abs(strategy.position_size))

// Execute short trade
if (shortEntry)
    strategy.entry("short", strategy.short, units, when = rsi < 50)
    
// Exit short trade
if(shortExit and strategy.position_size < 0)    
    strategy.order("exit short", strategy.long, abs(strategy.position_size))

// Plot Moving Average's to chart
plot(shortSMA)
plot(longSMA, color=color.black)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu