Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược kiểm tra lại kênh STARC

Chiến lược kiểm tra lại kênh STARC

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-05 14:52:20
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược STARC Channel Backtest là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên chỉ số STARC. Chiến lược xây dựng các kênh STARC trên và dưới để tạo ra tín hiệu giao dịch mua và bán đột phá. Nó cũng kết hợp các cơ chế chuyển vị trí dài và ngắn để thích nghi với môi trường thị trường khác nhau.

Nguyên tắc chiến lược

Trọng tâm của Chiến lược kiểm tra lại kênh STARC là chỉ số STARC, bao gồm:

  • Điểm cơ bản: SMA di động đơn giản n ngày
  • Phạm vi trên: SMA + K × trung bình True Range ATR
  • Phạm vi dưới: SMA - K × ATR

Nó tạo ra tín hiệu mua khi giá đóng phá vỡ dải trên và tín hiệu bán khi giá đóng phá vỡ dải dưới.

Chiến lược tính toán các đường ray trên và dưới của kênh STARC hàng ngày và đánh giá liệu giá đóng cửa có phá vỡ chúng để tạo ra tín hiệu giao dịch hay không. Nó cũng đặt một tham số ngược để chuyển đổi giữa các vị trí dài và ngắn để thích nghi với các điều kiện thị trường khác nhau.

Phân tích lợi thế

Chiến lược kiểm tra hậu quả kênh STARC có những lợi thế sau:

  1. Xây dựng các kênh trên và dưới với chỉ số STARC, kết quả backtesting tốt;
  2. Các cơ chế chuyển đổi vị trí dài và ngắn tích hợp để thích nghi với các môi trường thị trường khác nhau;
  3. Cài đặt tham số linh hoạt, cả giá trị K và chiều dài trung bình động có thể được điều chỉnh và tối ưu hóa;
  4. Các quy tắc chiến lược rõ ràng và dễ hiểu, dễ hiểu và thực hiện;
  5. Các chỉ số trực quan để đánh giá trực quan các vị trí thị trường.

Phân tích rủi ro

Chiến lược STARC Channel Backtest cũng có một số rủi ro:

  1. Chỉ số STARC thường được sử dụng cho giao dịch trung bình dài hạn và kết quả ngắn hạn có thể không tối ưu;
  2. Giao dịch breakout có xu hướng bị mắc kẹt trong whipsaws đòi hỏi mức dừng lỗ nghiêm ngặt;
  3. Các thiết lập tham số ngược không chính xác có thể dẫn đến giao dịch quá thường xuyên;
  4. Tối ưu hóa tham số không đúng có thể dẫn đến phù hợp đường cong.

Các biện pháp sau đây nên được thực hiện để giảm thiểu rủi ro:

  1. Chọn chu kỳ giao dịch phù hợp, chẳng hạn như chu kỳ hàng ngày và các chu kỳ trung dài khác;
  2. Thiết lập các vị trí dừng lỗ hợp lý để kiểm soát lỗ giao dịch đơn;
  3. Cài đặt cẩn thận các thông số ngược để tránh chuyển vị trí quá mức;
  4. Tối ưu hóa nhiều tham số để ngăn ngừa quá mức.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Các hướng tối ưu hóa chính cho Chiến lược kiểm tra ngược kênh STARC bao gồm:

  1. Tối ưu hóa tham số: điều chỉnh chiều dài trung bình động, giá trị K, chu kỳ ATR và các tham số khác để tìm ra sự kết hợp các tham số tối ưu;
  2. Thêm các cơ chế dừng lỗ: đặt dừng lỗ sau, dừng lỗ thời gian, tỷ lệ dừng lỗ phần trăm v.v. để kiểm soát rủi ro;
  3. Tích hợp các chỉ số khác: thêm khối lượng giao dịch, Bollinger Bands vv để lọc để cải thiện hiệu quả;
  4. Điều chỉnh động các tham số: tự động tối ưu hóa và điều chỉnh các tham số dựa trên những thay đổi của thị trường để cải thiện sự ổn định.

Những hướng tối ưu hóa này có thể cải thiện lợi nhuận và sự ổn định của chiến lược trong khi kiểm soát rủi ro.

Kết luận

Tác động tổng thể của Chiến lược kiểm tra ngược kênh STARC là tốt. Nó thực hiện giao dịch breakout trung dài hạn dựa trên chỉ số STARC. Ưu điểm của chiến lược là sử dụng kênh STARC để tạo ra các tín hiệu giao dịch ổn định, đồng thời thiết lập các cơ chế đảo ngược để thích nghi với những thay đổi của thị trường. Chúng ta cũng cần giảm thiểu rủi ro bằng cách thiết lập dừng lỗ và tối ưu hóa các tham số để làm cho chiến lược ổn định và hiệu quả hơn. Nói chung, chiến lược này là một công cụ hiệu quả cho giao dịch breakout trung dài hạn.

/*backtest
start: 2023-11-04 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 23/04/2018
// A type of technical indicator that is created by plotting two bands around 
// a short-term simple moving average (SMA) of an underlying asset's price. 
// The upper band is created by adding a value of the average true range 
// (ATR) - a popular indicator used by technical traders - to the moving average. 
// The lower band is created by subtracting a value of the ATR from the SMA.
// STARC is an acronym for Stoller Average Range Channels. The indicator is 
// named after its creator, Manning Stoller.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="STARC Bands Backtest", overlay = true)
LengthMA = input(5, minval=1)
LengthATR = input(15, minval=1)
K = input(1.33, minval=0.01, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xMA = sma(close, LengthMA)
xATR = atr(LengthATR)
xSTARCBandUp = xMA + xATR * K
xSTARCBandDn = xMA - xATR * K
pos = iff(close > xSTARCBandUp, 1,
       iff(close < xSTARCBandDn, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xMA, color=blue, title="MA")
plot(xSTARCBandUp, color = green, title="UpBand")
plot(xSTARCBandDn, color=red, title="DnBand")
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu