Chiến lược giao dịch song hướng đường trung bình động chéo
Ngày tạo:
2023-12-12 11:26:54
sửa đổi lần cuối:
2023-12-12 11:26:54
sao chép:
1
Số nhấp chuột:
347
ChaoZhang
1
tập trung vào
1141
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một trong những chiến lược chéo trung bình di chuyển điển hình bằng cách tính toán các trung bình di chuyển của các chu kỳ khác nhau và phát ra tín hiệu giao dịch khi các trung bình di chuyển của các chu kỳ dài hơn trên các trung bình di chuyển có chu kỳ ngắn hơn. Chiến lược này hỗ trợ cả giao dịch mua và bán, cho phép giao dịch hai chiều.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này dựa trên sự giao thoa giữa các đường trung bình di chuyển khác nhau để đánh giá xu hướng thị trường và phát ra tín hiệu giao dịch. Chiến lược sử dụng ba đường trung bình di chuyển 8 chu kỳ, 13 chu kỳ và 21 chu kỳ, trong đó đường 8 chu kỳ là đường ngắn hơn và đường 21 chu kỳ là đường dài hơn.
Khi thực hiện giao dịch cụ thể, chiến lược này cũng thêm một điều kiện phán đoán để tránh giao dịch bị đặt trong trường hợp biến động. Chỉ đặt lệnh khi giá tròn K line cao hơn điểm giao điểm của dấu hiệu “thanh nhiều” hoặc dưới dấu hiệu “thanh thấp”. Điều này có thể lọc một số tín hiệu giả.
Lợi thế chiến lược
- Ứng dụng phương pháp chéo trung bình di chuyển để theo dõi xu hướng thị trường hiệu quả
- Điều kiện lọc giao dịch được thiết lập để lọc một số tín hiệu giả và tránh bị mắc kẹt
- Hỗ trợ giao dịch hai chiều, có thể thu được lợi nhuận trong giai đoạn thị trường giảm
- Sử dụng trung bình di chuyển xuyên thời gian để nắm bắt sự chuyển đổi giữa các cấp độ lớn hơn
- Chiến lược logic đơn giản và rõ ràng, dễ hiểu và sửa đổi tối ưu hóa
Rủi ro chiến lược
- Trong trường hợp có động đất lớn, có thể xảy ra lỗi và tạo ra nhiều tín hiệu giả.
- Nếu không có khả năng đánh giá khi mọi thứ đang diễn ra bình thường, bạn sẽ bỏ lỡ một số cơ hội.
- Sự chậm trễ trong đánh giá chéo xuyên chu kỳ có thể không kịp thời để nắm bắt sự biến đổi xu hướng ngắn hạn
- Không tính đến ảnh hưởng của biến động giá cổ phiếu, các tham số cần điều chỉnh theo biến động khác nhau
- Không có thiết lập dừng lỗ, có nguy cơ mất mát vô hạn
Giải pháp rủi ro
- Kết hợp các chỉ số khác để đánh giá và tránh ảnh hưởng của động đất
- Giảm chu kỳ trung bình di chuyển, tăng độ nhạy cảm phán đoán
- Tham gia hệ thống dừng lỗ, kiểm soát chặt chẽ rủi ro giao dịch và thu hồi lợi nhuận
Hướng tối ưu hóa
- Kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác như MACD, KDJ để đánh giá hiệu quả
- Kiểm tra ảnh hưởng của các thiết lập tham số khác nhau đối với hiệu quả tổng thể của chiến lược
- Thiết lập các tham số thích ứng dựa trên loại thị trường và tỷ lệ biến động
- Tối ưu hóa phương pháp tính toán trung bình di chuyển, sử dụng các chỉ số như DEMA, ZLEMA
- Thêm logic dừng lỗ
- Tối ưu hóa chỉ số đo lường định lượng, xác định các tham số tối ưu
Tóm tắt
Chiến lược này có tư duy tổng thể rõ ràng, xác định mối quan hệ xu hướng dài hạn và ngắn hạn thông qua các đường trung bình di chuyển đơn giản và hiệu quả, nắm bắt các cơ hội chuyển động. Chiến lược có thể giao dịch hai chiều, đồng thời dễ hiểu và tối ưu hóa. Nhưng cũng có một số rủi ro cần được cải thiện hơn nữa, chẳng hạn như không thể xử lý hiệu quả các tình huống cụ thể và thiếu rủi ro giao dịch kiểm soát dừng lỗ.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
//Converted to strategy by shawnteoh
strategy(title = "MA Emperor insiliconot Strategy" , overlay=true, pyramiding=1, precision=8)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
// Testing start dates
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// Order size
orderQty = input(1, "Order quantity", type = float)
// Plot indicator
plotInd = input(false, "Plot indicators?", type = bool)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
haClose = close
haOpen = open
haHigh = high
haLow = low
haClose := (open + high + low + close) / 4
haOpen := (nz(haOpen[1]) + nz(haClose[1])) / 2
haHigh := max(high, max(haOpen, haClose))
haLow := min(low , min(haOpen, haClose))
ssrc = close
ha = false
o = ha ? haOpen : open
c = ha ? haClose : close
h = ha ? haHigh : high
l = ha ? haLow : low
ssrc := ssrc == close ? ha ? haClose : c : ssrc
ssrc := ssrc == open ? ha ? haOpen : o : ssrc
ssrc := ssrc == high ? ha ? haHigh : h : ssrc
ssrc := ssrc == low ? ha ? haLow : l : ssrc
ssrc := ssrc == hl2 ? ha ? (haHigh + haLow) / 2 : hl2 : ssrc
ssrc := ssrc == hlc3 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose) / 3 : hlc3 : ssrc
ssrc := ssrc == ohlc4 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose+ haOpen) / 4 : ohlc4 : ssrc
type = input(defval = "EMA", title = "Type", options = ["Butterworth_2Pole", "DEMA", "EMA", "Gaussian", "Geometric_Mean", "LowPass", "McGuinley", "SMA", "Sine_WMA", "Smoothed_MA", "Super_Smoother", "Triangular_MA", "Wilders", "Zero_Lag"])
len1=input(8, title ="MA 1")
len2=input(13, title = "MA 2")
len3=input(21, title = "MA 3")
len4=input(55, title = "MA 4")
len5=input(89, title = "MA 5")
lenrib=input(120, title = "IB")
lenrib2=input(121, title = "2B")
lenrib3=input(200, title = "21b")
lenrib4=input(221, title = "22b")
onOff1 = input(defval=true, title="Enable 1")
onOff2 = input(defval=true, title="Enable 2")
onOff3 = input(defval=true, title="Enable 3")
onOff4 = input(defval=false, title="Enable 4")
onOff5 = input(defval=false, title="Enable 5")
onOff6 = input(defval=false, title="Enable 6")
onOff7 = input(defval=false, title="Enable 7")
onOff8 = input(defval=false, title="Enable x")
onOff9 = input(defval=false, title="Enable x")
gauss_poles = input(3, "*** Gaussian poles ***", minval = 1, maxval = 14)
linew = 2
shapes = false
variant_supersmoother(src,len) =>
Pi = 2 * asin(1)
a1 = exp(-1.414* Pi / len)
b1 = 2*a1*cos(1.414* Pi / len)
c2 = b1
c3 = (-a1)*a1
c1 = 1 - c2 - c3
v9 = 0.0
v9 := c1*(src + nz(src[1])) / 2 + c2*nz(v9[1]) + c3*nz(v9[2])
v9
variant_smoothed(src,len) =>
v5 = 0.0
v5 := na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len
v5
variant_zerolagema(src, len) =>
price = src
l = (len - 1) / 2
d = (price + (price - price[l]))
z = ema(d, len)
z
variant_doubleema(src,len) =>
v2 = ema(src, len)
v6 = 2 * v2 - ema(v2, len)
v6
variant_WiMA(src, length) =>
MA_s= nz(src)
MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
MA_s
fact(num)=>
a = 1
nn = num <= 1 ? 1 : num
for i = 1 to nn
a := a * i
a
getPoles(f, Poles, alfa)=>
filt = f
sign = 1
results = 0 + n//tv series spoofing
for r = 1 to max(min(Poles, n),1)
mult = fact(Poles) / (fact(Poles - r) * fact(r))
matPo = pow(1 - alfa, r)
prev = nz(filt[r-1],0)
sum = sign * mult * matPo * prev
results := results + sum
sign := sign * -1
results := results - n
results
variant_gauss(Price, Lag, Poles)=>
Pi = 2 * asin(1)
beta = (1 - cos(2 * Pi / Lag)) / ( pow (sqrt(2), 2.0 / Poles) - 1)
alfa = -beta + sqrt(beta * beta + 2 * beta)
pre = nz(Price, 0) * pow(alfa, Poles)
filter = pre
result = n > 0 ? getPoles(nz(filter[1]), Poles, alfa) : 0
filter := pre + result
variant_mg(src, len)=>
mg = 0.0
mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
mg
variant_sinewma(src, length) =>
PI = 2 * asin(1)
sum = 0.0
weightSum = 0.0
for i = 0 to length - 1
weight = sin(i * PI / (length + 1))
sum := sum + nz(src[i]) * weight
weightSum := weightSum + weight
sinewma = sum / weightSum
sinewma
variant_geoMean(price, per)=>
gmean = pow(price, 1.0/per)
gx = for i = 1 to per-1
gmean := gmean * pow(price[i], 1.0/per)
gmean
ggx = n > per? gx : price
ggx
variant_butt2pole(pr, p1)=>
Pi = 2 * asin(1)
DTR = Pi / 180
a1 = exp(-sqrt(2) * Pi / p1)
b1 = 2 * a1 * cos(DTR * (sqrt(2) * 180 / p1))
cf1 = (1 - b1 + a1 * a1) / 4
cf2 = b1
cf3 = -a1 * a1
butt_filt = pr
butt_filt := cf1 * (pr + 2 * nz(pr[1]) + nz(pr[2])) + cf2 * nz(butt_filt[1]) + cf3 * nz(butt_filt[2])
variant_lowPass(src, len)=>
LP = src
sr = src
a = 2.0 / (1.0 + len)
LP := (a - 0.25 * a * a) * sr + 0.5 * a * a * nz(sr[1]) - (a - 0.75 * a * a) * nz(sr[2]) + 2.0 * (1.0 - a) * nz(LP[1]) - (1.0 - a) * (1.0 - a) * nz(LP[2])
LP
variant_sma(src, len) =>
sum = 0.0
for i = 0 to len - 1
sum := sum + src[i] / len
sum
variant_trima(src, length) =>
len = ceil((length + 1) * 0.5)
trima = sum(sma(src, len), len)/len
trima
variant(type, src, len) =>
type=="EMA" ? ema(src, len) :
type=="LowPass" ? variant_lowPass(src, len) :
type=="Linreg" ? linreg(src, len, 0) :
type=="Gaussian" ? variant_gauss(src, len, gauss_poles) :
type=="Sine_WMA" ? variant_sinewma(src, len) :
type=="Geometric_Mean" ? variant_geoMean(src, len) :
type=="Butterworth_2Pole" ? variant_butt2pole(src, len) :
type=="Smoothed_MA" ? variant_smoothed(src, len) :
type=="Triangular_MA" ? variant_trima(src, len) :
type=="McGuinley" ? variant_mg(src, len) :
type=="DEMA" ? variant_doubleema(src, len):
type=="Super_Smoother" ? variant_supersmoother(src, len) :
type=="Zero_Lag" ? variant_zerolagema(src, len) :
type=="Wilders"? variant_WiMA(src, len) : variant_sma(src, len)
c1=#44E2D6
c2=#DDD10D
c3=#0AA368
c4=#E0670E
c5=#AB40B2
cRed = #F93A00
ma1 = variant(type, ssrc, len1)
ma2 = variant(type, ssrc, len2)
ma3 = variant(type, ssrc, len3)
ma4 = variant(type, ssrc, len4)
ma5 = variant(type, ssrc, len5)
ma6 = variant(type, ssrc, lenrib)
ma7 = variant(type, ssrc, lenrib2)
ma8 = variant(type, ssrc, lenrib3)
ma9 = variant(type, ssrc, lenrib4)
col1 = c1
col2 = c2
col3 = c3
col4 = c4
col5 = c5
p1 = plot(onOff1 ? ma1 : na, title = "MA 1", color = col1, linewidth = linew, style = linebr)
p2 = plot(onOff2 ? ma2 : na, title = "MA 2", color = col2, linewidth = linew, style = linebr)
p3 = plot(onOff3 ? ma3 : na, title = "MA 3", color = col3, linewidth = linew, style = linebr)
p4 = plot(onOff4 ? ma4 : na, title = "MA 4", color = col4, linewidth = linew, style = linebr)
p5 = plot(onOff5 ? ma5 : na, title = "MA 5", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p6 = plot(onOff6 ? ma6 : na, title = "MA 6", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p7 = plot(onOff7 ? ma7 : na, title = "MA 7", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p8 = plot(onOff8 ? ma8 : na, title = "MA 8", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
p9 = plot(onOff9 ? ma9 : na, title = "MA 9", color = col5, linewidth = linew, style = linebr)
longCond = crossover(ma2, ma3)
if longCond and testPeriod()
strategy.entry("buy", strategy.long, qty = orderQty, when = open > ma2[1])
shortCond = crossunder(ma2, ma3)
if shortCond and testPeriod()
strategy.entry("sell", strategy.short, qty = orderQty, when = open < ma2[1])
plotshape(series=plotInd? longCond : na, title="P", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=green, text="P", size=size.small)
plotshape(series=plotInd? shortCond : na, title="N", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=red, text="N", size=size.small)