Chiến lược giao dịch thời gian trung bình chuyển động
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-15 16:28:12Tags:
Tổng quan
Chiến lược giao dịch thời gian trung bình chuyển động đột phá giá hai hướng là một chiến lược giao dịch định lượng sử dụng đột phá giá của trung bình chuyển động để xác định tín hiệu giao dịch. Nó so sánh giá với trung bình chuyển động của các khoảng thời gian cụ thể và tạo ra tín hiệu giao dịch khi giá vượt qua trung bình chuyển động.
Chiến lược logic
Logic cốt lõi của chiến lược này là:
-
Tính toán các đường trung bình động (EMA) trong một khoảng thời gian cụ thể (ví dụ 200 ngày) bằng hàm EMA.
-
So sánh giá đóng với EMA để xác định xem giá có vượt qua EMA hay không. Cụ thể, khi giá đóng trên EMA, giá sẽ phá vỡ qua EMA; khi giá đóng dưới EMA, giá sẽ phá vỡ qua EMA.
-
Xác định tín hiệu dài và ngắn dựa trên đột phá. Khi giá phá vỡ qua EMA, tạo tín hiệu dài; khi giá phá vỡ qua EMA, tạo tín hiệu ngắn.
-
Khi tín hiệu được kích hoạt, đặt lệnh với một tỷ lệ phần trăm nhất định (ví dụ: 100%) và đặt giá dừng lỗ và lấy lợi nhuận.
-
Khi giá dừng lỗ hoặc lấy lợi nhuận được chạm, đóng vị trí.
-
Lặp lại quy trình để kiếm lợi từ thời gian giá phá vỡ thông qua đường trung bình động.
Chiến lược này rất đơn giản và trực tiếp để hiểu và thực hiện. Nó nhằm mục đích nắm bắt đà ngắn hạn bằng các tín hiệu phá vỡ các đường trung bình động.
Ưu điểm
- Logic đơn giản và rõ ràng, dễ hiểu và xác nhận.
- Khả năng theo dõi trơn tru bằng cách sử dụng các đặc điểm của đường trung bình động.
- Tần suất giao dịch cao, phù hợp với giao dịch ngắn hạn.
- Phản ứng nhanh với sự thay đổi giá cả, bắt kịp thời điểm.
Rủi ro
- Một mức độ nhất định của sự chậm trễ, có thể bỏ lỡ đột phá ban đầu của giá.
- Lần giao dịch thường xuyên khi bị chém nhiều lần.
- Có nguy cơ bị dừng lại khi đảo ngược mạnh.
Các phương pháp tối ưu hóa bao gồm điều chỉnh tham số, sử dụng các chỉ số hiệu quả hơn, giảm tần suất giao dịch vv. Các điểm dừng thích nghi và điều kiện lọc cũng có thể kiểm soát rủi ro.
Hướng dẫn tối ưu hóa
- Kiểm tra các loại và tham số khác nhau của các đường trung bình động để có giải pháp tốt hơn, ví dụ: EMA, SMA, LWMA.
- + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
- Tối ưu hóa và thử nghiệm dừng lỗ và thực hiện chiến lược lợi nhuận để giảm rủi ro.
- Kết hợp theo xu hướng, đảo ngược trung bình và các chiến lược khác cho hệ thống giao dịch mạnh mẽ.
- Thêm tham số hóa để thích nghi rộng hơn.
Kết luận
Chiến lược có logic tương đối đơn giản theo dõi các đường trung bình động để nắm bắt đà ngắn hạn. Ưu điểm bao gồm khả năng đáp ứng và dễ sử dụng; nhược điểm bao gồm trễ và quán tính.
/*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"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// Credits to the original Script - Range Filter DonovanWall https://www.tradingview.com/script/lut7sBgG-Range-Filter-DW/
// This version is the old version of the Range Filter with less settings to tinker with
//@version=5
strategy(title='Range Filter - B&S Signals', shorttitle='RF - B&S Signals', initial_capital=1000, currency=currency.GBP, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, overlay=true)
i_startTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2020 12:00 +0000'), title='Backtest Start')
i_endTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2024 12:00 +0000'), title='Backtest End')
inDateRange = true
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longLossPerc = input.float(title='Long Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='Short Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
longTakePerc = input.float(title='Long Take(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTakePerc = input.float(title='Short Take (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
emaLength = input.int(200, title="EMA Length")
// Determine stop loss price
//Range Size Function
rng_size(x, qty, n) =>
// AC = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n)
wper = n * 2 - 1
avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), n)
AC = ta.ema(avrng, wper) * qty
rng_size = AC
rng_size
//Range Filter Function
rng_filt(x, rng_, n) =>
r = rng_
var rfilt = array.new_float(2, x)
array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
if x - r > array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, x - r)
if x + r < array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, x + r)
rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)
hi_band = rng_filt1 + r
lo_band = rng_filt1 - r
rng_filt = rng_filt1
[hi_band, lo_band, rng_filt]
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Range Source
rng_src = input(defval=close, title='Swing Source')
//Range Period
rng_per = input.int(defval=20, minval=1, title='Swing Period')
//Range Size Inputs
rng_qty = input.float(defval=3.5, minval=0.0000001, title='Swing Multiplier')
//Bar Colors
use_barcolor = input(defval=false, title='Bar Colors On/Off')
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(rng_src, rng_size(rng_src, rng_qty, rng_per), rng_per)
//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir == 1 ? 1 : 0
downward = fdir == -1 ? 1 : 0
//Trading Condition
longCond = rng_src > filt and rng_src > rng_src[1] and upward > 0 or rng_src > filt and rng_src < rng_src[1] and upward > 0
shortCond = rng_src < filt and rng_src < rng_src[1] and downward > 0 or rng_src < filt and rng_src > rng_src[1] and downward > 0
CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1
//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and rng_src > filt ? rng_src > rng_src[1] ? #05ff9b : #00b36b : downward and rng_src < filt ? rng_src < rng_src[1] ? #ff0583 : #b8005d : #cccccc
ema = ta.ema(close,emaLength)
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)
longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortTakePerc)
//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, linewidth=3, title='Filter', transp=67)
//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=color.new(#05ff9b, 100), title='High Band')
l_band_plot = plot(l_band, color=color.new(#ff0583, 100), title='Low Band')
//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=color.new(#00b36b, 92), title='High Band Fill')
fill(l_band_plot, filt_plot, color=color.new(#b8005d, 92), title='Low Band Fill')
//Bar Color
barcolor(use_barcolor ? bar_color : na)
if inDateRange and close>ema
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
if inDateRange and close<ema
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
plot(ema)
//Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title='Buy Signal', text='BUY', textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCondition, title='Sell Signal', text='SELL', textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))
//Alerts
alertcondition(longCondition, title='Buy Alert', message='BUY')
alertcondition(shortCondition, title='Sell Alert', message='SELL')
if strategy.position_size > 0
strategy.exit(id='Long', stop=longStopPrice, limit=longTakePrice)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit(id='Short', stop=shortStopPrice, limit=shortTakePrice)
Thêm nữa
- Chiến lược đảo ngược đột phá ba thanh và bốn thanh
- Chiến lược giao dịch Ergodic SMI thích nghi dựa trên các đường trung bình di chuyển biểu thức thích nghi
- Chiến lược SMA và PSAR cho giao dịch tại chỗ
- SMA và RSI chỉ chiến lược dài
- Chiến lược đột phá đảo ngược trung bình di chuyển kép
- Xu hướng theo chiến lược dựa trên đám mây Ichimoku
- Chiến lược giao dịch tần số cao dựa trên Bollinger Bands và chỉ số StochRSI
- Chiến lược cân bằng đảo ngược kép
- Chiến lược SMA đảo ngược trung bình HYE
- Chiến lược đảo ngược trung bình di chuyển kép
- Chiến lược cổ phiếu Bollinger Breakout
- Chiến lược đột phá của bảy dao động nến
- Chiến lược theo dõi xu hướng Golden Dead Cross
- Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên chỉ số TRSI và SUPER
- Xu hướng trong ngày sau chiến lược định lượng dựa trên lọc tình trạng đa chỉ số
- Bollinger Bands và Chiến lược bán ngắn RSI
- Chiến lược giao dịch ngược dựa trên chênh lệch giá chồng chéo
- Sự lệch giá so với chiến lược giao dịch trung bình hàng ngày
- Chiến lược giao dịch chỉ số chỉ số tăng gấp ba lần
- Định hướng quyết định giao dịch