Chiến lược này kết hợp các đường trung bình di chuyển, các chỉ số tương đối mạnh (RSI) và các chỉ số bảng cân bằng, nhằm mục đích xác định xu hướng của giá cổ phiếu và giao dịch trong bối cảnh xu hướng. Ý tưởng cốt lõi là tạo ra tín hiệu mua khi đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn và vượt lên trên đám mây của bảng cân bằng; tạo ra tín hiệu bán khi đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn và vượt lên dưới đám mây.
Chiến lược này sử dụng bốn đường trung bình di chuyển vào ngày 13, 21, 89 và 233. Đường thứ 13 đại diện cho xu hướng ngắn hạn, đường thứ 233 đại diện cho xu hướng dài hạn, đường thứ 21 và đường thứ 89 ở thời gian trung bình. Khi đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn, nó cho thấy xu hướng của giá cổ phiếu từ giảm xuống, tạo ra tín hiệu mua. Ngược lại, đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn là tín hiệu bán.
Ngoài ra, chiến lược này cũng kết hợp các đường chuyển đổi, đường chuẩn và đường biên trước trong chỉ số bảng cân bằng đầu tiên. Đường chuyển đổi sử dụng đường trung bình di chuyển 9 ngày, đường chuẩn sử dụng đường trung bình di chuyển 26 ngày và đường biên trước sử dụng đường trung bình di chuyển ngắn hạn.
Cuối cùng, chiến lược cũng sử dụng đường 12 và đường 24 trong chỉ số RSI. Đường 12 đại diện cho tình trạng mua bán quá mức trong ngắn hạn và đường 24 đại diện cho tình trạng mua bán quá mức trong trung hạn. Chiến lược xác nhận tín hiệu giao dịch bằng cách đánh giá sự giao nhau giữa đường RSI 12 và đường RSI 24 ngày.
Chiến lược này có khả năng nhận biết các xu hướng chính của giá cổ phiếu rất tốt. Đường trung bình di chuyển kết hợp với chỉ số bảng cân bằng ban đầu, làm cho tín hiệu mua bán chính xác hơn. Ngoài ra, việc giới thiệu chỉ số RSI cũng tránh được tình huống phá vỡ giả mạo. Nói chung, chiến lược này tập hợp lợi thế của nhiều chỉ số vào một mình, có thể khóa các xu hướng chính một cách hiệu quả và kiếm lợi nhuận từ đó.
Rủi ro đảo ngược xu hướng
Các nhà giao dịch cần chú ý đến sự thay đổi của thị trường và cảnh giác khi có dấu hiệu giá chạm vào đường trung bình.
Không gian tối ưu hóa tham số
Các thiết lập chu kỳ của trung bình di chuyển, các tham số biểu đồ cân bằng đầu tiên và nhiều thứ khác đều có thể được tối ưu hóa, các nhà giao dịch có thể chọn các cặp tham số tối ưu nhất theo các giống khác nhau.
Tỷ lệ giao dịch cao
Chiến lược này có tần suất giao dịch cao hơn, cần xem xét đầy đủ các vấn đề về phí. Bạn có thể điều chỉnh các tham số một cách thích hợp để giảm các giao dịch không cần thiết.
Tăng chiến lược dừng lỗ
Chiến lược hiện tại không thiết lập logic dừng lỗ, điều này sẽ mang lại một số rủi ro.
Tối ưu hóa tham số
Đối với các loại giao dịch khác nhau, có thể tối ưu hóa các chu kỳ trung bình di chuyển, tham số bảng cân bằng đầu tiên, chu kỳ RSI, v.v. để tìm ra sự kết hợp tốt nhất. Điều này có thể làm tăng thêm sự ổn định của chiến lược.
Kết hợp nhiều chỉ số hơn
Ngoài các chỉ số đã được sử dụng, các chỉ số khác có thể được xem xét kết hợp với biến động, thay đổi khối lượng giao dịch, để tạo ra một cơ sở phán đoán toàn diện hơn.
Chiến lược này kết hợp với đường trung bình di chuyển, chỉ số tương đối mạnh và chỉ số bảng cân bằng đầu tiên, có thể xác định hiệu quả xu hướng chính của giá chứng khoán, thuộc chiến lược theo dõi xu hướng điển hình. Ưu điểm của chiến lược là danh mục chỉ số toàn diện, có thể nắm bắt xu hướng tốt; nhưng tần suất giao dịch cao, cũng có một mức độ rủi ro rút lui.
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("EMA + Ichimoku Kinko Hyo Strategy", shorttitle="EMI", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1000, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
TenkanSenPeriods = input(9, minval=1, title="Tenkan Sen Periods")
KijunSenPeriods = input(26, minval=1, title="Kijun Sen Periods")
SenkouSpanBPeriods = input(52, minval=1, title="Senkou Span B Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
TenkanSen = donchian(TenkanSenPeriods)
KijunSen = donchian(KijunSenPeriods)
SenkouSpanA = avg(TenkanSen, KijunSen)
SenkouSpanB = donchian(SenkouSpanBPeriods)
SenkouSpanH = max(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
SenkouSpanL = min(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
ChikouSpan = close[displacement-1]
Sema = ema(close, 13)
Mema = ema(close, 21)
Lema = ema(close, 89)
XLema = ema(close, 233)
plot(Sema, color=blue, title="13 EMA", linewidth = 2)
plot(Mema, color=fuchsia, title="21 EMA", linewidth = 1)
plot(Lema, color=orange, title="89 EMA", linewidth = 2)
plot(XLema, color=teal, title="233 EMA", linewidth = 2)
plot(KijunSen, color=maroon, title="Kijun Sen", linewidth = 3)
plot(close, offset = -displacement, color=lime, title="Chikou Span", linewidth = 2)
sa=plot (SenkouSpanA, offset = displacement, color=green, title="Senkou Span A", linewidth = 1)
sb=plot (SenkouSpanB, offset = displacement, color=red, title="Senkou Span B", linewidth = 3)
fill(sa, sb, color = SenkouSpanA > SenkouSpanB ? green : red)
longCondition = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24)) and close>ChikouSpan and Sema>KijunSen
strategy.entry("Long",strategy.long,when = longCondition)
strategy.close("Long", when = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24) and (close<KijunSen and close<ChikouSpan)))
shortCondition = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24)) and close<ChikouSpan and Sema<KijunSen
strategy.entry("Short",strategy.short, when = shortCondition)
strategy.close("Short", when = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24) and (close>KijunSen and close>ChikouSpan)))