Chiến lược giao dịch SMA Golden Cross
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-26 14:29:01Tags:
Tổng quan
Chiến lược giao dịch SMA chéo vàng tạo ra tín hiệu mua và bán dựa trên sự chéo giữa hai đường trung bình động của các khung thời gian khác nhau. Cụ thể, khi đường trung bình động nhanh hơn vượt qua đường trung bình động chậm hơn từ dưới, một đường chéo vàng được hình thành, cho thấy sự đảo ngược xu hướng tăng. Khi đường MA nhanh hơn vượt qua đường MA chậm hơn từ trên, một đường chéo chết được hình thành, cho thấy sự đảo ngược xu hướng giảm.
Nguyên tắc
Chiến lược dựa trên hai nguyên tắc:
Đường trung bình động có thể phản ánh xu hướng và động lực của thị trường. MA ngắn hạn nắm bắt các chuyển động và đảo ngược giá gần đây. MA dài hạn cho thấy xu hướng hiện hành.
Khi MA nhanh hơn hình thành một đường chéo vàng với MA chậm hơn, nó cho thấy đà ngắn hạn đang tăng cường so với xu hướng dài hạn, do đó có khả năng bắt đầu xu hướng tăng.
Cụ thể, chiến lược này sử dụng trung bình di chuyển đơn giản 13 và 30 giai đoạn và giao dịch tín hiệu chéo của chúng.
Chữ chéo vàng giữa các MAs tạo ra một tín hiệu dài, cho thấy cơ hội mua.
Chữ chéo chết giữa các MAs tạo ra một tín hiệu ngắn. Tương tự như vậy, một xu hướng giảm liên tục là cần thiết để xác nhận tính khả thi của tín hiệu cho việc mua ngắn.
Sự khác biệt độ nghiêng giữa các MAs được sử dụng để đo cường độ của các tín hiệu chéo. Chỉ khi sự khác biệt vượt quá ngưỡng, tín hiệu sẽ được coi là đủ mạnh để giao dịch. Điều này giúp loại bỏ các tín hiệu sai.
Stop loss được đặt ở mức 20% và take profit ở mức 100%.
Ưu điểm
Chiến lược chéo SMA có những lợi thế sau:
Logic là đơn giản và dễ hiểu, phù hợp với người mới bắt đầu.
Sử dụng giá trung bình để lọc ra tiếng ồn và tránh bị sai lệch bởi biến động ngắn hạn.
Đánh giá sự bền vững của xu hướng thay vì chỉ mù quáng theo các tín hiệu chéo nhau, đảm bảo xác nhận tốt hơn với các điều kiện thị trường tổng thể.
Giới thiệu yếu tố động lực độ dốc trên các MAs để làm cho tín hiệu đáng tin cậy hơn.
Kiểm tra và tối ưu hóa dễ dàng chỉ với một vài thông số chính như thời gian MA và thời gian xu hướng.
Rủi ro
Chiến lược này cũng có những rủi ro sau:
Các tín hiệu chéo theo bản chất chậm trễ và không thể dự đoán hoàn hảo sự đảo ngược. Rủi ro chậm trễ tồn tại. nên sử dụng MA ngắn hơn hoặc kết hợp với các chỉ số dự đoán.
Các hệ thống cơ học có xu hướng kích hoạt giao dịch đồng thời, làm trầm trọng thêm động lực và vô hiệu hóa dừng lỗ / lấy lợi nhuận.
Không hoạt động tốt trong các thị trường bên cạnh. nên tránh các công cụ như vậy và tập trung vào các cặp xu hướng.
Hiệu suất phụ thuộc rất nhiều vào các thông số được hiệu chỉnh đúng như thời gian xu hướng.
Hướng dẫn tối ưu hóa
Chiến lược có thể được tối ưu hóa thêm bằng cách:
Thêm đánh giá xu hướng khung thời gian cao hơn để tránh giao dịch ngược xu hướng. Ví dụ sử dụng giá hàng tuần hoặc hàng tháng.
Yêu cầu xác nhận khối lượng giao dịch để loại bỏ các tín hiệu sai. Chỉ giao dịch tín hiệu với khối lượng mở rộng.
Tối ưu hóa các tham số MA để tìm kết hợp thời gian tốt nhất.
Kết hợp các chỉ số phổ biến như MACD, KD để hỗ trợ xác nhận và chính xác tín hiệu.
Sử dụng stop loss / lấy lợi nhuận để kiểm soát rủi ro tốt hơn.
Kết luận
Chiến lược chéo SMA rất trực quan và dễ hiểu. Nó kết hợp tính chất lọc tiếng ồn của đường trung bình động với khả năng xác định xu hướng đơn giản của tín hiệu chéo. Việc xác nhận tín hiệu bổ sung cung cấp tính thực tế và ổn định hơn.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © MakeMoneyCoESTB2020
//*********************Notes for continued work***************
//************************************************************
//Hello my fellow investors
//I am creating a simple non-cluttered strategy that uses 3(+1) simple means to determine: viability, entry, and exit
//1) Has a consistent trend been maintained for several days/weeks
//2) SH SMA crossover LG SMA = Bullish entry/LG SMA crossover SH SMA = Bearish entry
//3) Use the Slope factor & Weeks in Trend (WiT) to dertermine how strong of an entry signal you are comfortable with
//4) Exit position based on next SMA cross and trend reversal or stop loss%
//3+1) For added confidence in trend detection: Apply MACD check - buy--> MACD line above signal line and corssover below histogram \\ sell --> MACD line below signal line and crossover above histogram.
//*)This code also allows you to determine your desired backtesting date compliments of alanaster
//This code is the product of many hours of hard work on the part of the greater tradingview community. The credit goes to everyone in the community who has put code out there for the greater good.
//Happy Hunting!
// 1. Define strategy settings*************************************************************************************************************************************************************************
//Title
strategy("KISS Strategy: SMA + EMA", shorttitle="KISS Strat")
//define calculations price source
price = input(title="Price Source", defval=close)
// 2. Calculate strategy values*************************************************************************************************************************************************************************
//Calculate 13/30/200SMA
SH_SMA_length= input(title="SH SMA Length", defval=13) //short SMA length
LG_SMA_length= input(title="LG SMA Length", defval=30) //long SMA length
GV_SMA_length= input(title="SH SMA Length", defval=200) //Gravitational SMA length
SH_SMA=sma(price, SH_SMA_length) //short SMA
LG_SMA=sma(price, LG_SMA_length) //long SMA
GV_SMA=sma(price, GV_SMA_length) //gravitational SMA
//calculate MACD
//define variables for speed
fast = 12, slow = 26
//define parameters to calculate MACD
fastMA = ema(price, fast)
slowMA = ema(price, slow)
//define MACD line
macd = fastMA - slowMA
//define SIGNAL line
signal = sma(macd, 9)
//Determine what type of trend we are in
dcp = security(syminfo.tickerid, 'D', close) //daily close price
wcp = security(syminfo.tickerid, 'W', close) //weekly close price
WiT = input(title="Weeks In Trend", defval=1, maxval=5, minval=1) //User input for how many weeks of price action to evaluate (Weeks in Trend = WiT)
BearTrend = false //initialize trend variables as false
BullTrend = false //initialize trend variables as false
// BullTrend := (wcp > SH_SMA) and (SH_SMA > LG_SMA) //true if price is trending up based on weekly price close
// BearTrend := (wcp < SH_SMA) and (SH_SMA < LG_SMA) //true if price is trending down based on weekly price close
// BullTrend := (price > SH_SMA) and (SH_SMA > LG_SMA) //true if price is trending up
// BearTrend := (price < SH_SMA) and (SH_SMA < LG_SMA) //true if price is trending down
//Determine if the market has been in a trend for 'n' weeks
n=WiT //create loop internal counting variable
for i=1 to WiT //create loop to determine if BearTrend=true to set number of weeks
if (wcp[n] < price) //evaluate if BearTrend=false comparing the current price to a paticular week close
BearTrend := false //set value to false if older price value is less than newer: trending up
break //break out of for loop when trend first falters
if (wcp[n] > price) //evaluate if BearTrend=true comparing the current price to a paticular week close
BearTrend := true //set value to true if older price value is greater than newer: trending down
n:=n-1 //set internal counter one day closer to present
m=WiT //create loop internal counting variable
for j=1 to WiT //create loop to determine if BearTrend=true to set number of weeks
if (wcp[m] > price) //evaluate if BullTrend=false comparing the current price to a paticular week close
BullTrend := false //set value to false if older price value is greater than newer: trending down
break //break out of for loop when trend first falters
if (wcp[m] < price) //evaluate if BullTrend=true comparing the current price to a paticular week close
BullTrend := true //set value to true if older price value is less than newer: trending up
m:=m-1 //set internal counter one day closer to present
//Determine if crossings occur
SH_LGcrossover = crossover(SH_SMA, LG_SMA) //returns true if short crosses over long
SH_LGcrossunder = crossunder(SH_SMA, LG_SMA) //returns true if short crosses under long
//Determine the slope of the SMAs when a cross over occurs
SlopeFactor= input(title="Slope Factor", defval=.01, minval=0, step = 0.001) //user input variable for what slope to evaluate against
XSlopeSH = abs(SH_SMA-SH_SMA[2]) //slope of short moving average (time cancels out)
XSlopeLG = abs(LG_SMA-LG_SMA[2]) //slope of long moving average (time cancels out)
StrongSlope = iff (abs(XSlopeSH-XSlopeLG)>SlopeFactor, true, false) //create a boolean variable to determine is slope intensity requirement is met
// ************************************ INPUT BACKTEST RANGE ******************************************=== coutesy of alanaster
fromMonth = input(defval = 4, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
// === INPUT SHOW PLOT ===
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true
bgcolor(color = showDate and window() ? color.gray : na, transp = 90)
// === EXECUTION ===
//strategy.entry("L", strategy.long, when = window() and crossOv) // enter long when "within window of time" AND crossover
//strategy.close("L", when = window() and crossUn) // exit long when "within window of time" AND crossunder
// 3. Output strategy data*************************************************************************************************************************************************************************
//Embolden line if a trend exists
trendcolorLG = BearTrend?color.red:color.black //highlights beartrend condition met graphically
trendcolorSH = BullTrend?color.green:color.black //highlights beartrend condition met graphically
//plot SMAs
plot(SH_SMA, title = "SH SMA", color = trendcolorSH)
plot(LG_SMA, title = "LG SMA", color = trendcolorLG)
plot(GV_SMA, title = "GV SMA", color = color.silver, linewidth = 4, transp = 70)
//Highlight crossovers
plotshape(series=SH_LGcrossover, style=shape.arrowup, location=location.belowbar,size=size.normal, color=color.green)
plotshape(series=SH_LGcrossunder, style=shape.arrowdown, location=location.abovebar,size=size.normal, color=color.red)
// 4. Determine Long & Short Entry Calculations*************************************************************************************************************************************************************************
//Define countback variable
countback=input(minval=0, maxval=5, title="Price CountBack", defval=0)
//User input for what evaluations to run: SMA or SMA + EMA
SMA_Y_N=input(defval = "Y", title="Run SMA", type=input.string, options=["Y", "N"])
MACD_Y_N=input(defval = "N", title="Run MACD", type=input.string, options=["Y", "N"])
//Calculate SMA Cross entry conditions
SMAbuy=false
SMAsell=false
SMAbuy := SH_LGcrossover and StrongSlope and BearTrend[WiT*7] //enter long if short SMA crosses over long SMA & security has been in a BearTrend for 'n' days back
SMAsell := SH_LGcrossunder and StrongSlope and BullTrend[WiT*7] //enter short if short SMA crosses under long SMA & security has been in a BullTrend for 'n' days back
//Calculate MACD Cross entry conditions
MACDbuy = iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(signal[countback], macd[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", macd[countback]<0, true) and StrongSlope and BearTrend //enter long if fast MACD crosses over slow MACD & there is a strong slope & security has been in a BearTrend for 'n' days back
MACDsell = iff(MACD_Y_N=="Y", crossunder(macd[countback], signal[countback]), true) and iff(MACD_Y_N=="Y", signal[countback]>0, true) and StrongSlope and BullTrend //enter short if fast MACD crosses under slow MACD & there is a strong slope & security has been in a BullTrend for 'n' days back
//long entry condition
dataHCLB=(iff(SMA_Y_N=="Y", SMAbuy, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", MACDbuy, true))
plotshape(dataHCLB, title= "HC-LB", color=color.lime, style=shape.circle, text="HC-LB")
strategy.entry("HC-Long", strategy.long, comment="HC-Long", when = dataHCLB and window())
//short entry condition
dataHCSB=(iff(SMA_Y_N=="Y", SMAsell, true) and iff(MACD_Y_N=="Y", MACDsell, true))
plotshape(dataHCSB, title= "HC-SB", color=color.fuchsia, style=shape.circle, text="HC-SB")
strategy.entry("HC-Short", strategy.short, comment="HC-Short", when=dataHCSB and window())
// 5. Submit Profit and Loss Exit Calculations Orders*************************************************************************************************************************************************************************
// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input(12, title='Stop Loss %', type=input.float) / 100
takePer = input(25, title='Take Profit %', type=input.float) / 100
// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)
//exit position conditions and orders
if strategy.position_size > 0//or crossunder(price[countback], upperBB)
strategy.exit(id="Close Long", when = window(), stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0 //or crossover(price[countback], lowerBB)
strategy.exit(id="Close Short", when = window(), stop=shortStop, limit=shortTake)
//Evaluate/debug equation***************************************************************************************************************************************************************************
// plotshape((n==5? true : na), title='n=5', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, text='5', color=color.white, textcolor=color.black, transp=0) //print n value if 5
// plotshape((n==4? true : na), title='n=4', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, text='4', color=color.white, textcolor=color.black, transp=0) //print n value if 4
// plotshape((n==3? true : na), title='n=3', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, text='3', color=color.white, textcolor=color.black, transp=0) //print n value if 3
// plotshape((n==2? true : na), title='n=2', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, text='2', color=color.white, textcolor=color.black, transp=0) //print n value if 2
// plotshape((n==1? true : na), title='n=1', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, text='1', color=color.white, textcolor=color.black, transp=0) //print n value if 1
// lineValue = 11 //set random visible line value to check when equation is true
// colorP = (BearTrend==true) ? color.green : color.red
// plot (lineValue, title = "BearTrend", color = colorP) //Plot when condition true=green, false=red
// plot (XSlopeLG+15, color=color.white) //used for code debugging
// plot (XSlopeSH+15, color=color.blue) //used for code debugging
// plot (abs(XSlopeSH-XSlopeLG)+20, color=color.fuchsia) //used for code debugging
Thêm nữa
- Chiến lược thoát khỏi EMA đôi Golden Cross
- Chiến lược xu hướng BB KC dần dần
- Chiến lược theo dõi tự động SMA ba lần
- Chiến lược giao dịch vị trí tương lai Bitcoin
- EMA giá với tối ưu hóa ngẫu nhiên dựa trên học máy
- Chiến lược Bollinger Dynamic Breakout
- Chiến lược trung bình di chuyển cao mới hai năm
- Chiến lược giao dịch trung bình động kép
- Hệ thống theo dõi xu hướng tái cân bằng vị trí động
- Chiến lược đảo ngược mở hàng ngày
- Chiến lược trung bình chuyển động Golden Cross
- Chiến lược giao dịch tiền điện tử MACD
- Chiến lược ngắn hạn hồi quy tuyến tính và trung bình di chuyển kép
- Chiến lược động lượng Stochastic gấp ba lần
- Chiến lược Xu hướng Động lực
- Chiến lược số lượng chuyển động trung bình
- Chiến lược kết hợp của sự đảo ngược trung bình di chuyển kép và ATR Trailing Stop
- Chiến lược giao dịch tương lai đòn bẩy Martingale
- Chiến lược đẩy lùi động lực
- Chiến lược đóng cửa dự đoán hai ngọn nến