Chiến lược này được gọi là
Chiến lược này sử dụng SMA 100 giai đoạn để xác định hướng xu hướng tổng thể. Khi giá đóng phá vỡ SMA 100 lên, nó được định nghĩa là xu hướng tăng. Khi giá đóng phá vỡ SMA 100 xuống, nó được định nghĩa là xu hướng giảm.
Đồng thời, chỉ số PSAR được tính toán để xác định các điểm vào chi tiết. Giá trị ban đầu của PSAR được đặt ở mức 0.02, giá trị gia tăng là 0.01, và giá trị tối đa là 0.2. Khi trong xu hướng tăng, nếu PSAR dưới giá đóng, một tín hiệu mua được tạo ra. Trong khi trong xu hướng giảm, nếu PSAR trên giá đóng, một tín hiệu bán được tạo ra.
Tóm lại, khi được đánh giá là xu hướng tăng, nếu PSAR thấp hơn giá đóng, một tín hiệu mua được tạo ra. Khi được đánh giá là xu hướng giảm, nếu PSAR cao hơn giá đóng, một tín hiệu bán được tạo ra.
Để giảm rủi ro giao dịch, chiến lược cũng thiết lập thời gian thoát để đóng các vị trí sau 5 phút.
Chiến lược này kết hợp các chỉ số SMA và PSAR để xác định xu hướng và điểm đầu vào, có thể sử dụng hiệu quả các lợi thế của cả hai chỉ số để cải thiện độ chính xác quyết định. SMA có thể được sử dụng để xác định xu hướng chính, trong khi PSAR nhạy cảm hơn với các điểm đầu vào chi tiết. Sử dụng cả hai bổ sung lẫn nhau và làm cho chiến lược mạnh mẽ hơn.
Ngoài ra, việc thiết lập thời gian thoát giúp kiểm soát rủi ro của các giao dịch cá nhân và tránh thua lỗ quá mức. Nhìn chung, chiến lược này ổn định và đáng tin cậy, phù hợp với hầu hết môi trường thị trường.
SMA và PSAR có thể tạo ra các tín hiệu không chính xác, dẫn đến tổn thất giao dịch không cần thiết.
Lập thời gian thoát ngắn, có thể không nắm bắt hoàn toàn xu hướng di chuyển.
Cài đặt tham số (như thời gian SMA, tham số PSAR vv) có thể không phù hợp với một số sản phẩm cụ thể, cần tối ưu hóa.
Các môi trường thị trường thay đổi trong giao dịch trực tiếp, hiệu suất chiến lược có thể không tốt như backtest.
Kiểm tra các tham số thời gian SMA khác nhau để tìm ra các giá trị phù hợp hơn cho các sản phẩm cụ thể.
Kiểm tra và tối ưu hóa các thông số PSAR để nó đánh giá các mục chi tiết chính xác hơn.
Mở rộng các tham số thời gian thoát, tăng thích hợp thời gian giữ trên tiền đề của việc có đủ lợi nhuận.
Thêm các chiến lược dừng lỗ để kiểm soát tốt hơn mức lỗ tối đa cho mỗi giao dịch.
Chiến lược này sử dụng toàn diện các chỉ số như SMA và PSAR để xác định xu hướng thị trường và các điểm nhập cảnh, ổn định và đáng tin cậy, phù hợp với hầu hết các môi trường thị trường. Trong khi đó, việc thiết lập thời gian thoát giúp kiểm soát rủi ro. Chiến lược này có thể được cải thiện hơn nữa thông qua tối ưu hóa tham số, chiến lược dừng lỗ vv để đạt được hiệu suất trực tiếp tốt hơn.
/*backtest start: 2023-12-10 00:00:00 end: 2023-12-17 00:00:00 period: 1m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy(title="SMA and Parabolic SAR Strategy with Time-Based Exit", shorttitle="SMA+PSAR", overlay=true) // Define the parameters for the Parabolic SAR psarStart = 0.02 psarIncrement = 0.01 psarMax = 0.2 // Calculate the 100-period SMA sma100 = sma(close, 1000) // Calculate the Parabolic SAR sar = sar(psarStart, psarIncrement, psarMax) // Determine the trend direction isUpTrend = close < sma100 // Buy condition: Up trend and SAR below price buyCondition = isUpTrend and sar < close // Sell condition: Down trend and SAR above price sellCondition = not isUpTrend and sar > close // Plot the SMA and Parabolic SAR plot(sma100, color=color.blue, title="100-period SMA") plot(sar, color=color.red, title="Parabolic SAR") // Plot buy and sell signals plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small) plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small) // Strategy entry strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition) // Time-based exit after 5 minutes strategy.exit("Close Buy", from_entry = "Buy", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5)) strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition) // Time-based exit after 5 minutes strategy.exit("Close Sell", from_entry = "Sell", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5))