Chiến lược dừng EMA kênh tích cực
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-18 12:10:45Tags:
Tổng quan
Chiến lược này là một chiến lược dừng lỗ dựa trên kênh sử dụng chỉ số EMA. Nó tích hợp phán đoán xu hướng, theo dõi kênh và dừng lỗ năng động và các chỉ số kỹ thuật chính khác. Nó xác định chu kỳ bò và gấu bằng cách đánh giá thứ tự của EMA và kết hợp theo dõi kênh ATR để thực hiện dừng lỗ để điểm dừng lỗ có thể tiếp tục theo dõi chuyển động giá.
Chiến lược logic
Chiến lược chủ yếu sử dụng ba đường cong EMA với các chu kỳ khác nhau để xác định trạng thái tăng và giảm.
- EMA5>EMA20>EMA40 là chu kỳ tăng giá
- EMA20>EMA5>EMA40 là chu kỳ tăng giá
- EMA20>EMA40>EMA5 là chu kỳ tăng giá
- EMA40>EMA20>EMA5 là chu kỳ gấu
- EMA40>EMA5>EMA20 là chu kỳ gấu
- EMA5>EMA40>EMA20 là chu kỳ gấu
Sau khi xác định chu kỳ bò và gấu, chiến lược sử dụng giá K-line được lấy mẫu SMMA và số lần chỉ số ATR như phạm vi kênh. Các tín hiệu giao dịch chỉ được phát hành khi giá vượt qua kênh này. Ngoài ra, sau khi tín hiệu giao dịch được phát hành, cơ chế theo dõi dừng lỗ động ATR sẽ được kích hoạt để điều chỉnh vị trí dừng lỗ trong thời gian thực để đảm bảo rằng điểm dừng lỗ có thể theo dõi chuyển động giá để cải thiện hiệu quả của dừng lỗ.
Ưu điểm
Những lợi thế chính của chiến lược này là:
- Sử dụng EMA để đánh giá chu kỳ tăng và giảm có thể nắm bắt hiệu quả các bước ngoặt trong xu hướng thị trường
- Xây dựng các điểm nhập vào dựa trên các kênh ATR tránh xâm nhập sai trong quá trình củng cố thị trường
- ATR theo dõi động dừng lỗ có thể tối đa hóa lợi nhuận khóa và kiểm soát hiệu quả rủi ro
Rủi ro và tối ưu hóa
Các rủi ro chính của chiến lược này tập trung vào các vấn đề gây ra bởi cài đặt tham số không đúng, chẳng hạn như quá mức giao dịch và dừng lỗ bị phá vỡ.
- Tối ưu hóa sự kết hợp của các thông số chu kỳ EMA để tìm sự phù hợp tốt nhất của các thông số
- Tối ưu hóa kích thước nhiều ATR để ngăn chặn stop loss quá gần hoặc quá xa
- Thêm các chỉ số lọc khác để tránh các mục nhập sai trong các thị trường hỗn loạn
Kết luận
Chiến lược này tích hợp nhiều chỉ số kỹ thuật và phương pháp như đánh giá xu hướng, giao dịch kênh và dừng lỗ động để tạo thành một hệ thống giao dịch dừng lỗ tương đối hoàn chỉnh.
/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-12 04:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © kgynofomo
//@version=5
strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy [ETH|M15]",overlay = true, pyramiding = 1,initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.cash,default_qty_value = 10000)
ema_short = ta.ema(close,5)
ema_middle = ta.ema(close,20)
ema_long = ta.ema(close,40)
cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long
cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long
cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short
cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short
cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle
cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle
bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3
bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6
// label.new("cycle_1")
// bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na)
// bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na)
// Inputs
a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(7, title='ATR Period')
h = false
xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close
xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2
pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3
xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema)
buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
atr = ta.atr(14)
atr_length = input.int(25)
atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length)
atr_valid = atr_rsi>50
long_condition = buy and bull_cycle and atr_valid
short_condition = sell and bear_cycle and atr_valid
Exit_long_condition = short_condition
Exit_short_condition = long_condition
if long_condition
strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here")
if Exit_long_condition
strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out")
// strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here")
// strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out")
if short_condition
strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here")
// strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss)
if Exit_short_condition
strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out")
// strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here")
// strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out")
inLongTrade = strategy.position_size > 0
inLongTradecolor = #58D68D
notInTrade = strategy.position_size == 0
inShortTrade = strategy.position_size < 0
// bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
// //atr > close *0.01* parameter
// // MONTHLY TABLE PERFORMANCE - Developed by @QuantNomad
// // *************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************
// show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Performance ?', group='Performance - credits: @QuantNomad')
// prec = input(2, 'Return Precision', group='Performance - credits: @QuantNomad')
// if show_performance
// new_month = month(time) != month(time[1])
// new_year = year(time) != year(time[1])
// eq = strategy.equity
// bar_pnl = eq / eq[1] - 1
// cur_month_pnl = 0.0
// cur_year_pnl = 0.0
// // Current Monthly P&L
// cur_month_pnl := new_month ? 0.0 :
// (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// // Current Yearly P&L
// cur_year_pnl := new_year ? 0.0 :
// (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1
// // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
// var month_pnl = array.new_float(0)
// var month_time = array.new_int(0)
// var year_pnl = array.new_float(0)
// var year_time = array.new_int(0)
// last_computed = false
// if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islastconfirmedhistory))
// if (last_computed[1])
// array.pop(month_pnl)
// array.pop(month_time)
// array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
// array.push(month_time, time[1])
// if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islastconfirmedhistory))
// if (last_computed[1])
// array.pop(year_pnl)
// array.pop(year_time)
// array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
// array.push(year_time, time[1])
// last_computed := barstate.islastconfirmedhistory ? true : nz(last_computed[1])
// // Monthly P&L Table
// var monthly_table = table(na)
// if (barstate.islastconfirmedhistory)
// monthly_table := table.new(position.bottom_center, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
// table.cell(monthly_table, 0, 0, "", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 1, 0, "Jan", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 2, 0, "Feb", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 3, 0, "Mar", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 4, 0, "Apr", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 5, 0, "May", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 6, 0, "Jun", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 7, 0, "Jul", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 8, 0, "Aug", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 9, 0, "Sep", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec", bgcolor = #cccccc)
// table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
// for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
// table.cell(monthly_table, 0, yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
// y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
// table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color, text_color=color.new(color.white, 0))
// for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
// m_row = year(array.get(month_time, mi)) - year(array.get(year_time, 0)) + 1
// m_col = month(array.get(month_time, mi))
// m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
// table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color, text_color=color.new(color.white, 0))
Thêm nữa
- Chiến lược giao dịch dựa trên tín hiệu chéo MACD và RSI
- Chiến lược giao dịch RSI điều kiện Bayesian
- Chiến lược đảo ngược pivot
- Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên chỉ số TSI và trung bình di chuyển Hull
- Chiến lược xu hướng kênh
- Chiến lược CCI Long Only
- Chiến lược băng trung bình di chuyển
- Chiến lược theo dõi trung bình động kép MACD
- X48 - tối ưu hóa và điều chỉnh chiến lược DayLight Hunter
- Heikin-Ashi - 0.5% Thay đổi Chiến lược giao dịch ngắn hạn
- Chiến lược chéo trung bình động của Galileo Galilei
- Chiến lược AC Backtest của chỉ số Williams
- Mua theo hướng biến động thấp với lấy lợi nhuận và dừng lỗ
- Chiến lược dừng lỗ và lấy lợi nhuận theo tỷ lệ phần trăm cố định dựa trên đường trung bình động
- Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên EMA đôi và chỉ số biến động giá
- Chiến lược theo dõi hai hướng Momentum Breakout
- Super Trend LSMA Chiến lược dài
- 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