Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Super Trend LSMA Chiến lược dài

Super Trend LSMA Chiến lược dài

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-18 10:43:14
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược dài siêu xu hướng LSMA là một chiến lược dài kết hợp chỉ số siêu xu hướng với trung bình động LSMA. Nó phù hợp với các thị trường xu hướng dài hạn như cổ phiếu và tiền điện tử, và hoạt động tốt hơn trong khung thời gian lớn hơn.

Chiến lược logic

Các quy tắc giao dịch của chiến lược này là như sau:

Tín hiệu bước vào dài: Khi chỉ số Super Trend đưa ra tín hiệu dài và giá đóng cửa cao hơn mức trung bình di chuyển LSMA, hãy mua dài.

Tín hiệu thoát dài: Khi chỉ số Super Trend đưa ra tín hiệu ngắn, đóng vị trí dài.

Điều đó có nghĩa là siêu xu hướng được sử dụng để xác định hướng xu hướng tổng thể, trong khi LSMA được sử dụng để xác định các điểm đầu vào cụ thể.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này kết hợp theo dõi xu hướng với đường trung bình động. Nó có thể bắt được xu hướng lớn và sử dụng đường trung bình động để lọc ra các tín hiệu sai, do đó tránh bị mắc kẹt. So với việc chỉ sử dụng một chỉ số xu hướng hoặc đường trung bình động, nó có khả năng kiểm soát rủi ro tốt hơn.

Ngoài ra, bản thân Super Trend cũng có một số chậm trễ. Kết hợp với tính năng làm mịn của LSMA, nó có thể lọc hiệu quả tiếng ồn thị trường và tránh bị đánh lừa bởi các sự đột phá sai.

Phân tích rủi ro

Rủi ro lớn nhất của chiến lược này là không thể xác định chính xác các điểm đảo ngược xu hướng. Do sự tụt hậu của Super Trend và LSMA, thua lỗ có thể được phóng đại khi xu hướng thay đổi.

Ngoài ra, các thiết lập tham số cũng ảnh hưởng đến hiệu suất chiến lược. Nếu các tham số ATR hoặc các tham số yếu tố được đặt không đúng cách, hiệu quả của Super Trend sẽ bị ảnh hưởng. Nếu thời gian LSMA được đặt quá ngắn, hiệu ứng lọc sẽ kém và nó sẽ dễ bị nhiễu. Do đó, tối ưu hóa tham số là rất quan trọng.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa trong các khía cạnh sau:

  1. Sử dụng thuật toán học máy để tự động tối ưu hóa các tham số để phù hợp hơn với môi trường thị trường khác nhau.

  2. Thêm các cơ chế dừng lỗ. thanh lý bắt buộc khi lỗ đạt mức dừng lỗ được đặt trước.

  3. Thêm mô-đun quản lý vị trí. Tăng vị trí thích hợp khi các xu hướng chính hình thành và giảm vị trí khi xu hướng kết thúc.

  4. Thêm thêm các chỉ số lọc, chẳng hạn như chỉ số biến động, chỉ số khối lượng vv, để tránh rủi ro đảo ngược xu hướng.

  5. Sử dụng các mô hình học sâu thay vì siêu xu hướng đơn giản để đánh giá xu hướng, làm cho việc xác định xu hướng thông minh hơn.

Kết luận

Chiến lược Super Trend LSMA Long tích hợp các lợi thế của các chỉ số theo dõi xu hướng và các chỉ số trung bình động. Nó có thể nắm bắt được bức tranh lớn trong thời gian dài hơn và sử dụng trung bình động để lọc tiếng ồn. Với tối ưu hóa tham số, cơ chế dừng lỗ, các mô-đun kiểm soát rủi ro mạnh hơn, khả năng lợi nhuận và kiểm soát rủi ro của chiến lược này có thể được nâng cao hơn nữa, làm cho nó trở thành một chiến lược định lượng rất thực tế.

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Supertrend LSMA long Strategy", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)


atrPeriod = input(14, "ATR Length")
factor = input(3, "Factor")

//Time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

//LSMA
lengthx = input(title="Length LSMA", type=input.integer, defval=101)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, lengthx, offset)



[_, direction] = supertrend(factor, atrPeriod)

if(time_cond)
    if change(direction) < 0 and close > lsma
        strategy.entry("long", strategy.long)
    
    if change(direction) > 0 //and close < lsma
        strategy.close("long")
        //strategy.entry("short", strategy.short)

//strategy.close("long",when=close<lsma)
//strategy.close("short",when=change(direction) < 0 )

    
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu