Chiến lược này sử dụng trung bình động kép được cấu hình trên biểu đồ hàng ngày và hàng giờ để xác định hướng xu hướng chính trên biểu đồ hàng ngày và vào và ra khỏi giao dịch trên biểu đồ hàng giờ. Nó đi dài khi biểu đồ hàng ngày chỉ ra xu hướng tăng và biểu đồ hàng giờ nhìn thấy đường chéo vàng, và đóng vị trí khi biểu đồ hàng ngày cho thấy xu hướng tăng nhưng biểu đồ hàng giờ nhìn thấy đường chéo chết. Cấu hình này cho phép chúng ta nắm bắt các cơ hội ngắn đến trung hạn trong khi tránh tác động của biến động thị trường ngắn hạn.
Những lợi thế chính của cấu hình khung thời gian kép này là:
1. nắm bắt các cơ hội giao dịch ngắn hạn phù hợp với các xu hướng chính, cải thiện lợi nhuận
2. bộ lọc EMA đôi tránh chém
3. Chỉ giao dịch khi nền tảng xu hướng thuận lợi, kiểm soát rủi ro hiệu quả
4. Kết hợp nhiều khung thời gian cải thiện tính chính xác của quyết định
Những rủi ro chính của chiến lược này là: 1. đánh giá xu hướng chính không chính xác dẫn đến rủi ro dừng lỗ lớn hơn 2. Hành động giá hàng giờ biến động có thể tạo ra các tín hiệu sai 3. điều chỉnh tham số không chính xác gây ra quá mức giao dịch và whipsaws
Những rủi ro này có thể được giảm thiểu bằng cách mở rộng mức dừng lỗ, tối ưu hóa các tham số hoặc thêm các bộ lọc.
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa thêm bằng cách:
1. Thêm các chỉ số bổ sung như âm lượng để cải thiện độ chính xác tín hiệu
2. Thực hiện các cơ chế dừng lỗ thích nghi để quản lý rủi ro một cách tích cực
3. Tìm kết hợp thông số trung bình động tối ưu
4. Đánh giá xu hướng trong các khung thời gian thậm chí còn dài hơn cho sự mạnh mẽ
Chiến lược này tận dụng phân tích khung thời gian kép để nắm bắt các cơ hội ngắn hạn đến trung hạn trong các xu hướng chính. Cấu hình EMA kép lọc ra tiếng ồn. Điều này cung cấp lợi nhuận vững chắc trong khi quản lý rủi ro một cách hiệu quả.
/*backtest start: 2022-12-08 00:00:00 end: 2023-12-14 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Dual Time Frame Strategy", overlay=true) // Define Daily Time Frame Inputs lenShort = input.int(20, title="Short EMA Length (Daily)", minval=1) lenLong = input.int(50, title="Long EMA Length (Daily)", minval=1) // Calculate EMAs on Daily Time Frame emaShort_D = ta.ema(close, lenShort) emaLong_D = ta.ema(close, lenLong) // Define Hourly Time Frame Inputs lenShort_H = input.int(10, title="Short EMA Length (Hourly)", minval=1) lenLong_H = input.int(30, title="Long EMA Length (Hourly)", minval=1) // Calculate EMAs on Hourly Time Frame emaShort_H = ta.ema(close, lenShort_H) emaLong_H = ta.ema(close, lenLong_H) // Daily Time Frame Condition dailyUpTrend = emaShort_D > emaLong_D // Hourly Time Frame Condition hourlyBuy = ta.crossover(emaShort_H, emaLong_H) hourlySell = ta.crossunder(emaShort_H, emaLong_H) // Strategy Entry and Exit Conditions if (dailyUpTrend and hourlyBuy) strategy.entry("Buy", strategy.long) if (dailyUpTrend and hourlySell) strategy.close("Buy") // Plot EMAs for Daily and Hourly Time Frames plot(emaShort_D, color=color.blue, title="Short EMA (Daily)") plot(emaLong_D, color=color.red, title="Long EMA (Daily)") plot(emaShort_H, color=color.green, title="Short EMA (Hourly)") plot(emaLong_H, color=color.orange, title="Long EMA (Hourly)")