Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược điểm chéo mở và gần

Chiến lược điểm chéo mở và gần

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-13 15:51:13
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược điểm chéo mở là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên đường chéo trung bình động. Nó xác định xu hướng giá bằng cách tính toán đường chéo giữa các đường trung bình động nhanh và chậm và tạo ra tín hiệu mua và bán tại các điểm chéo. Chiến lược này sử dụng Hull Moving Average như đường nhanh và bộ lọc siêu mịn như đường chậm. Sự kết hợp này kết hợp cả tính trơn tru và khả năng xác định xu hướng của đường trung bình động và có thể xác định hiệu quả các chuyển động giá để tạo ra các tín hiệu giao dịch tương đối đáng tin cậy.

Nguyên tắc chiến lược

Công thức tính toán chiến lược điểm chéo mở gần là: Đường dây nhanh (Hull MA): WMA ((2 * WMA ((giá, n/2) - WMA ((giá, n), SQRT ((n)) Đường chậm (Super Smoother Filter): Giá lọc ba lần

Trong đó WMA là đường trung bình động cân nhắc, SQRT là gốc vuông, và bộ lọc chứa một thuật ngữ trễ thứ nhất và hai thuật ngữ trễ thứ hai.

Chiến lược đánh giá mối quan hệ giữa các đường nhanh và chậm bằng cách tính toán giá trị của chúng. Lối vượt lên của đường dây nhanh là tín hiệu mua
Crossover xuống của đường dây nhanh là tín hiệu bán

Phân tích lợi thế

Chiến lược điểm chéo mở kết hợp các lợi thế của phán đoán trung bình động kép và giao dịch điểm. Nó có thể nắm bắt chính xác các điểm chuyển hướng cho các bước vào và ra đúng thời điểm. So với các chiến lược trung bình động đơn, nó có những lợi thế sau:

  1. Sự kết hợp giữa hai đường trung bình động loại bỏ các tín hiệu sai. Đường nhanh xác định hướng / sức mạnh xu hướng, đường chậm lọc các dao động để tín hiệu trở nên đáng tin cậy hơn.
  2. Bộ lọc Super Smoother có khả năng phù hợp dữ liệu tuyệt vời để chiết xuất hiệu quả xu hướng giá.
  3. Hull MA có độ nhạy cao với sự thay đổi giá và có thể phát hiện sự đảo ngược kịp thời.

Phân tích rủi ro

Chiến lược điểm chéo mở cũng mang lại một số rủi ro:

  1. Có thể mở rộng khoảng cách giữa các MAs để giảm tín hiệu sai.
  2. Khoảng thời gian quá dài giữa các MA có thể bỏ lỡ một số cơ hội.
  3. Chiến lược này phù hợp hơn cho các sản phẩm có xu hướng rõ ràng hơn, không nên cho các sản phẩm dễ bay hơi cao.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chiến lược điểm chéo gần mở có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:

  1. Điều chỉnh các tham số MA để phù hợp với các sản phẩm có thời gian và phạm vi biến động khác nhau.
  2. Thêm các chỉ số hoặc bộ lọc bổ sung để xác định chất lượng xu hướng để giảm các whipsaws.
  3. Tối ưu hóa kích thước vị trí bằng cách kết hợp các chỉ số sức mạnh xu hướng.

Kết luận

Chiến lược điểm chéo đóng mở thừa hưởng những lợi thế của các chiến lược trung bình động trong khi mở rộng việc sử dụng các phán đoán trung bình động kép và các mô hình giao dịch điểm để hình thành một chương trình giao dịch định lượng tiên tiến và đáng tin cậy hơn. Nó có những lợi thế độc đáo trong giao dịch thời gian xứng đáng được thử nghiệm trực tiếp và khám phá ứng dụng. Bài viết này phân tích kỹ các nguyên tắc, điểm mạnh và điểm yếu của chiến lược này và cung cấp các ý tưởng tối ưu hóa để tham khảo.

/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//

strategy(title='Open Close Cross Strategy ', shorttitle='sacinvesting', overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, calc_on_every_tick=false)

// === INPUTS ===
useRes = input(defval=true, title='Use Alternate Resolution?')
intRes = input(defval=3, title='Multiplier for Alernate Resolution')
stratRes = timeframe.ismonthly ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '###M') : timeframe.isweekly ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '###W') : timeframe.isdaily ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '###D') : timeframe.isintraday ? str.tostring(timeframe.multiplier * intRes, '####') : '60'
basisType = input.string(defval='SMMA', title='MA Type: ', options=['SMA', 'EMA', 'DEMA', 'TEMA', 'WMA', 'VWMA', 'SMMA', 'HullMA', 'LSMA', 'ALMA', 'SSMA', 'TMA'])
basisLen = input.int(defval=8, title='MA Period', minval=1)
offsetSigma = input.int(defval=6, title='Offset for LSMA / Sigma for ALMA', minval=0)
offsetALMA = input.float(defval=0.85, title='Offset for ALMA', minval=0, step=0.01)
scolor = input(false, title='Show coloured Bars to indicate Trend?')
delayOffset = input.int(defval=0, title='Delay Open/Close MA (Forces Non-Repainting)', minval=0, step=1)
tradeType = input.string('BOTH', title='What trades should be taken : ', options=['LONG', 'SHORT', 'BOTH', 'NONE'])
// === /INPUTS ===

// Constants colours that include fully non-transparent option.
green100 = #008000FF
lime100 = #00FF00FF
red100 = #FF0000FF
blue100 = #0000FFFF
aqua100 = #00FFFFFF
darkred100 = #8B0000FF
gray100 = #808080FF

// === BASE FUNCTIONS ===
// Returns MA input selection variant, default to SMA if blank or typo.
variant(type, src, len, offSig, offALMA) =>
    v1 = ta.sma(src, len)  // Simple
    v2 = ta.ema(src, len)  // Exponential
    v3 = 2 * v2 - ta.ema(v2, len)  // Double Exponential
    v4 = 3 * (v2 - ta.ema(v2, len)) + ta.ema(ta.ema(v2, len), len)  // Triple Exponential
    v5 = ta.wma(src, len)  // Weighted
    v6 = ta.vwma(src, len)  // Volume Weighted
    v7 = 0.0
    sma_1 = ta.sma(src, len)  // Smoothed
    v7 := na(v7[1]) ? sma_1 : (v7[1] * (len - 1) + src) / len
    v8 = ta.wma(2 * ta.wma(src, len / 2) - ta.wma(src, len), math.round(math.sqrt(len)))  // Hull
    v9 = ta.linreg(src, len, offSig)  // Least Squares
    v10 = ta.alma(src, len, offALMA, offSig)  // Arnaud Legoux
    v11 = ta.sma(v1, len)  // Triangular (extreme smooth)
    // SuperSmoother filter
    // ©️ 2013 John F. Ehlers
    a1 = math.exp(-1.414 * 3.14159 / len)
    b1 = 2 * a1 * math.cos(1.414 * 3.14159 / len)
    c2 = b1
    c3 = -a1 * a1
    c1 = 1 - c2 - c3
    v12 = 0.0
    v12 := c1 * (src + nz(src[1])) / 2 + c2 * nz(v12[1]) + c3 * nz(v12[2])
    type == 'EMA' ? v2 : type == 'DEMA' ? v3 : type == 'TEMA' ? v4 : type == 'WMA' ? v5 : type == 'VWMA' ? v6 : type == 'SMMA' ? v7 : type == 'HullMA' ? v8 : type == 'LSMA' ? v9 : type == 'ALMA' ? v10 : type == 'TMA' ? v11 : type == 'SSMA' ? v12 : v1

// security wrapper for repeat calls
reso(exp, use, res) =>
    security_1 = request.security(syminfo.tickerid, res, exp, gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
    use ? security_1 : exp

// === /BASE FUNCTIONS ===

// === SERIES SETUP ===
closeSeries = variant(basisType, close[delayOffset], basisLen, offsetSigma, offsetALMA)
openSeries = variant(basisType, open[delayOffset], basisLen, offsetSigma, offsetALMA)
// === /SERIES ===

// === PLOTTING ===

// Get Alternate resolution Series if selected.
closeSeriesAlt = reso(closeSeries, useRes, stratRes)
openSeriesAlt = reso(openSeries, useRes, stratRes)
//
trendColour = closeSeriesAlt > openSeriesAlt ? color.green : color.red
bcolour = closeSeries > openSeriesAlt ? lime100 : red100
barcolor(scolor ? bcolour : na, title='Bar Colours')
closeP = plot(closeSeriesAlt, title='Close Series', color=trendColour, linewidth=2, style=plot.style_line, transp=20)
openP = plot(openSeriesAlt, title='Open Series', color=trendColour, linewidth=2, style=plot.style_line, transp=20)
fill(closeP, openP, color=trendColour, transp=80)

// === /PLOTTING ===
//
//
// === ALERT conditions
xlong = ta.crossover(closeSeriesAlt, openSeriesAlt)
xshort = ta.crossunder(closeSeriesAlt, openSeriesAlt)
longCond = xlong  // alternative: longCond[1]? false : (xlong or xlong[1]) and close>closeSeriesAlt and close>=open
shortCond = xshort  // alternative: shortCond[1]? false : (xshort or xshort[1]) and close<closeSeriesAlt and close<=open
// === /ALERT conditions.

// === STRATEGY ===
// stop loss
slPoints = input.int(defval=0, title='Initial Stop Loss Points (zero to disable)', minval=0)
tpPoints = input.int(defval=0, title='Initial Target Profit Points (zero for disable)', minval=0)
// Include bar limiting algorithm
ebar = input.int(defval=10000, title='Number of Bars for Back Testing', minval=0)
dummy = input(false, title='- SET to ZERO for Daily or Longer Timeframes')
//
// Calculate how many mars since last bar
tdays = (timenow - time) / 60000.0  // number of minutes since last bar
tdays := timeframe.ismonthly ? tdays / 1440.0 / 5.0 / 4.3 / timeframe.multiplier : timeframe.isweekly ? tdays / 1440.0 / 5.0 / timeframe.multiplier : timeframe.isdaily ? tdays / 1440.0 / timeframe.multiplier : tdays / timeframe.multiplier  // number of bars since last bar
//
//set up exit parameters
TP = tpPoints > 0 ? tpPoints : na
SL = slPoints > 0 ? slPoints : na

// Make sure we are within the bar range, Set up entries and exit conditions
if (ebar == 0 or tdays <= ebar) and tradeType != 'NONE'
    strategy.entry('long', strategy.long, when=longCond == true and tradeType != 'SHORT')
    strategy.entry('short', strategy.short, when=shortCond == true and tradeType != 'LONG')
    strategy.close('long', when=shortCond == true and tradeType == 'LONG')
    strategy.close('short', when=longCond == true and tradeType == 'SHORT')
    strategy.exit('XL', from_entry='long', profit=TP, loss=SL)
    strategy.exit('XS', from_entry='short', profit=TP, loss=SL)

// === /STRATEGY ===
// eof
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu