Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Động lực Bollinger Bands Chiến lược trung bình chuyển động kép DCA

Động lực Bollinger Bands Chiến lược trung bình chuyển động kép DCA

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-31 14:20:11
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược Momentum Bollinger Bands Dual Moving Average DCA là một chiến lược trung bình chi phí đô la có rủi ro thấp, dài hạn. Nó sử dụng chỉ số Bollinger Bands để xác định xem giá đã phá vỡ dưới đường ray dưới và chỉ số RSI để xác định xem giá có nằm trong khu vực bán quá mức hay không, kết hợp với trung bình di chuyển kép để đánh giá xu hướng thị trường. Nó mua với số tiền cố định chẳng hạn như 500 đô la khi giá phá vỡ dưới đường ray dưới Bollinger Bands và chỉ số RSI dưới 50.

Chiến lược logic

Chiến lược này chủ yếu dựa trên Bollinger Bands và chỉ số RSI, bổ sung bằng trung bình động kép để xác định xu hướng thị trường. Bollinger Bands được tính dựa trên lý thuyết thống kê phân phối bình thường để xây dựng phạm vi giá của cổ phiếu. Khi giá phá vỡ dưới đường sắt dưới, nó cho thấy cổ phiếu đã bước vào khu vực giá tương đối thấp. Chỉ số RSI xác định liệu giá có nằm trong khu vực bán quá mức hay không.

Lý thuyết giao dịch của chiến lược này là: khi giá cổ phiếu vượt qua đường sắt dưới Bollinger Bands và chỉ số RSI dưới 50, số tiền cố định được đầu tư để mua vào, cho thấy cổ phiếu ở mức tương đối thấp và có một số động lực phục hồi.

Phân tích lợi thế

Lợi thế lớn nhất của chiến lược này là nó có rủi ro tương đối thấp và dễ vận hành. Bằng cách áp dụng một chiến lược đầu tư cố định, không cần phải chú ý đến thời gian đầu vào cụ thể. Miễn là các điều kiện được đáp ứng, mua xảy ra, giảm tần suất giao dịch.

Phân tích rủi ro

Các rủi ro chính của chiến lược này là: 1) Không thể xác định đáy thị trường, vẫn có nguy cơ mất mát khi thị trường chứng khoán sụt giảm; 2) Chỉ số RSI không phải lúc nào cũng xác định kết thúc khu vực bán quá mức và giá có thể tiếp tục giảm. 3) Chiến lược đầu tư cố định đòi hỏi đầu tư vốn thường xuyên, điều này cũng sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất nếu không thể duy trì. 4) Chi phí giao dịch sẽ có một số tác động đến các giao dịch nhỏ thường xuyên.

Để kiểm soát rủi ro, các tài sản có rủi ro tương đối thấp như ETF chỉ số có thể được giao dịch. Tránh mua quá thường xuyên khi thị trường tổng thể ở kênh giảm. Xem xét điều chỉnh các thông số RSI để xác định điểm cuối của các khu vực bán quá mức.

Tối ưu hóa

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

  1. Sử dụng nhiều chỉ số hơn để xác định thời gian nhập cảnh, chẳng hạn như thêm MACD, KD và các chỉ số khác để xác định xem nó có nằm trong khu vực bán quá mức hay không.

  2. Thêm chiến lược dừng lỗ khi giá tiếp tục giảm một tỷ lệ phần trăm nhất định để tránh mất quá nhiều.

  3. Điều chỉnh các thông số Bollinger Bands. Khi biến động thị trường tăng lên, mở rộng kênh Bollinger Bands một cách thích hợp để tránh mua quá mức.

  4. Bao gồm các chỉ số khối lượng giao dịch, chẳng hạn như chỉ số dòng tiền Chaikin, để tránh mua ở các khu vực có khối lượng thấp.

  5. Sử dụng thuật toán để tự động tối ưu hóa các thông số RSI, để các thông số RSI được cập nhật trong thời gian thực để xác định tốt hơn kết thúc khu vực bán quá mức.

Kết luận

Chiến lược Momentum Bollinger Bands Dual Moving Average DCA tích hợp Bollinger Bands để xác định mức giá tương đối thấp, RSI để xác định các khu vực bán quá mức và trung bình động kép để xác định xu hướng thị trường, thực hiện chiến lược mua đầu tư cố định rủi ro thấp. So với các chiến lược đầu tư cố định khác, chiến lược này chú ý nhiều hơn đến việc lựa chọn thời gian đầu vào. Mặc dù không thể tránh hoàn toàn tổn thất, phạm vi tổn thất là hạn chế, và lợi nhuận nắm giữ dài hạn tương đối đáng kể. Bằng cách điều chỉnh một số thông số và tối ưu hóa các chỉ số, rủi ro giao dịch có thể được giảm hơn và hiệu quả chiến lược được cải thiện.

/*backtest
start: 2023-01-24 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Bollinger DCA v1", overlay=false)

//user inputs
contribution = input(title="Contribution (USD)",type=input.integer,minval=1,maxval=1000000,step=1,defval=500,confirm=false)
length = input(title="Bollinger (Period)", defval=20, step=1, minval=1)
mult = input(title="Deviations (Float)", defval=2.0, step=0.001, minval=0.001, maxval=50)
rsi_period = input(title="RSI (Period)", defval=14, step=1, minval=1)

//compute bollinger bands
source = close
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev

//compute moving averages
ma50 = sma(close,50)
ma100 = sma(close,100)
ma150 = sma(close,150)
ma200 = sma(close,200)
//up_trend = ma50 > ma100 and ma100 > ma150 and ma150 > ma200
//dn_trend = ma50 < ma100 and ma100 < ma150 and ma150 < ma200

//compute rsi
strength = rsi(close, rsi_period)

//plot indicators
//p1 = plot(upper, color=color.gray)
//p2 = plot(lower, color=color.gray)
//fill(p1, p2)
//p3 = plot(ma50, color=color.red)
//p4 = plot(ma100, color=color.blue)
//p5 = plot(ma150, color=color.green)
//p6 = plot(ma200, color=color.orange)

//units to buy
units = contribution / close

//long signal
if (close < lower and strength < 50)
    strategy.order("Long", strategy.long, units)

//close long signal
//if (close > upper and strength > 50 and strategy.position_size > 0)
    //strategy.order("Close Long", strategy.short, units)
    
//plot strategy equity
plot(strategy.openprofit, color=color.blue, linewidth=2, title="Open Profit")
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu