Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Chiến lược giao dịch lượng tử OBV dựa trên chỉ số MACD

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-17 18:01:36
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược này tạo ra các tín hiệu giao dịch bằng cách tính toán chỉ số MACD của chỉ số OBV để xác định xu hướng và các điểm uốn của động lượng OBV. Ý tưởng cốt lõi là tạo ra tín hiệu mua khi biểu đồ OBV MACD vượt qua trục 0 từ vùng âm đến vùng dương, và tạo ra tín hiệu bán khi nó vượt qua trục 0 từ vùng dương đến vùng âm.

Nguyên tắc chiến lược

Chỉ số cơ bản của chiến lược này là chỉ số MACD của OBV. Chỉ số OBV có thể phản ánh xu hướng đà của một cổ phiếu bằng cách phân tích thống kê mối quan hệ giữa các hướng thay đổi của giá đóng cửa và khối lượng giao dịch trong một khoảng thời gian để xác định xem đà tăng có tăng hay giảm không. Chỉ số MACD cho thấy sự khác biệt giữa các đường trung bình động khác nhau để phản ánh đà thay đổi giá. Do đó, bằng cách kết hợp chỉ số đà OBV và chỉ số đà MACD, có thể đánh giá rõ hơn xu hướng thay đổi đà.

Cụ thể, chiến lược này đầu tiên tính toán chỉ số OBV, tính toán đường đà OBV bằng cách phân tích thống kê mối quan hệ giữa các hướng thay đổi của giá đóng cửa và khối lượng giao dịch trong một khoảng thời gian. Sau đó, dựa trên đường đà OBV, chỉ số MACD của nó được tính toán, bao gồm đường MACD, đường tín hiệu và biểu đồ. Cuối cùng, khi biểu đồ macd xuyên qua trục 0 từ vùng âm đến vùng dương, một tín hiệu mua được tạo ra; khi biểu đồ xuyên qua trục 0 từ vùng dương đến vùng âm, một tín hiệu bán được tạo ra.

Bằng cách này, MACD trực quan hiển thị các đặc điểm động lực của khối lượng OBV và đánh giá xu hướng thay đổi khối lượng.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này kết hợp phân tích khối lượng OBV và chỉ số động lực MACD để đánh giá tương đối chính xác về thay đổi khối lượng và xu hướng giá, có thể lọc hiệu quả các tín hiệu FALSE.

  1. Chỉ số OBV có thể xác định sự tương phản sức mạnh giữa người mua và người bán và xu hướng thay đổi khối lượng
  2. Biểu đồ MACD có thể xác định rõ các điểm uốn của động lượng OBV
  3. Các tín hiệu giao dịch rõ ràng và ít có khả năng đánh giá sai
  4. Có nhiều tham số giao dịch có thể cấu hình và các quy tắc giao dịch rõ ràng

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro, chủ yếu trong các khía cạnh sau:

  1. Cả OBV và MACD đều nhạy cảm với khối lượng giao dịch.
  2. Cài đặt thông số không chính xác cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất chiến lược
  3. Khi chuyển đổi giữa dài và ngắn, thay đổi khối lượng OBV có thể bị chậm, dẫn đến tín hiệu giao dịch chậm

Để đối phó với những rủi ro này, các biện pháp sau đây có thể được thực hiện:

  1. Loại bỏ dữ liệu bất thường bằng cách sàng lọc khối lượng giao dịch
  2. Đặt các tham số một cách thận trọng và xem xét các điều kiện thị trường
  3. Điều chỉnh đúng các thiết lập tham số như chu kỳ MACD để tạo ra các tín hiệu giao dịch kịp thời

Hướng dẫn tối ưu hóa

Vẫn còn chỗ để tối ưu hóa thêm chiến lược này, chủ yếu theo các hướng sau:

  1. Kết hợp với các chỉ số khác cho giao dịch danh mục đầu tư để cải thiện hiệu suất chiến lược
  2. Thêm các cơ chế dừng lỗ để kiểm soát rủi ro
  3. Tối ưu hóa cài đặt tham số để đáp ứng nhu cầu của môi trường thị trường khác nhau

Bằng cách thử nghiệm và tối ưu hóa liên tục, chiến lược này có thể trở thành một chiến lược giao dịch định lượng ổn định và hiệu quả.

Tóm lại

Chiến lược này là một chiến lược định lượng điển hình kết hợp phân tích khối lượng và các chỉ số động lực để xác định xu hướng giá và tạo ra tín hiệu giao dịch. Nó có thể xác định rõ các điểm uốn của biến động giá, và các tín hiệu giao dịch tương đối đáng tin cậy. Với các thiết lập tham số hợp lý, kết quả chiến lược tốt có thể đạt được. Nhưng nó cũng có một số rủi ro cần phải được giảm bằng cách tối ưu hóa liên tục để cải thiện hiệu suất. Nói chung, chiến lược này cung cấp một ý tưởng điển hình cho các chiến lược giao dịch định lượng đáng nghiên cứu và áp dụng.


/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3

strategy(title = "MACD of OBV", overlay = false)

//////////////////////// OBV ///////////////////////////

src = close
obv = cum(change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume)


//////////////////////// OBV   //////////////////////////

//////////////// MACD OF OBV ////////////////////////////

sourcemacd = obv 

fastLength = input(12, minval=1), slowLength=input(26,minval=1)
signalLength=input(9,minval=1)


fastMA = ema(sourcemacd, fastLength)
slowMA = ema(sourcemacd, slowLength)

macd = fastMA - slowMA
signal = ema(macd, signalLength)
delta=macd-signal

swap1 = delta>0?green:red

plot(delta,color=swap1,style=columns,title='Histo',histbase=0,transp=20)
p1 = plot(macd,color=blue,title='MACD Line')
p2 = plot(signal,color=red,title='Signal')
fill(p1, p2, color=blue)
hline(0)




/////////////////////////MACD OF OBV //////////////////////////


// Conditions



longCond = na
sellCond = na
longCond :=  crossover(delta,0)
sellCond :=  crossunder(delta,0)




monthfrom =input(6)
monthuntil =input(12)
dayfrom=input(1)
dayuntil=input(31)



if (  longCond ) 
    strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND",  comment="BUY")
    
else
    strategy.cancel(id="BUY")


if ( sellCond  ) 

    strategy.close("BUY")







Thêm nữa