Xu hướng sau chiến lược lượng dựa trên các chỉ số Hull và LSMA
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-05 11:58:17Tags:
Tổng quan
Chiến lược này xác định hướng xu hướng và điểm đảo ngược bằng cách kết hợp các chỉ số Hull và LSMA (Least Squares Moving Average) để theo dõi xu hướng. Nó sẽ dài khi Hull cho thấy xu hướng tăng và LSMA vượt qua trên Hull, và ngắn khi Hull cho thấy xu hướng giảm và LSMA vượt qua dưới Hull. Chiến lược này phù hợp với giao dịch tần số trung bình thấp và có thể được sử dụng trên khung thời gian 1 phút.
Chiến lược logic
-
Chỉ số Hull được sử dụng để xác định hướng xu hướng của giá. Khi dải giữa (MHULL) nằm trên dải dưới (LHULL), nó chỉ ra xu hướng tăng; nếu không, nó chỉ ra xu hướng giảm.
-
Chỉ số LSMA được sử dụng để xác định các điểm đảo ngược của xu hướng. Khi LSMA vượt trên MHULL, nó báo hiệu sự hình thành hoặc tăng tốc của xu hướng tăng; khi LSMA vượt dưới MHULL, nó báo hiệu sự hình thành hoặc tăng tốc của xu hướng giảm.
-
Bằng cách kết hợp cả hai, chiến lược đi dài khi Hull cho thấy xu hướng tăng (MHULL > LHULL) và LSMA vượt qua trên MHULL, và đi ngắn khi Hull cho thấy xu hướng giảm (MHULL < LHULL) và LSMA vượt qua dưới MHULL.
-
Stop loss được thiết lập ở điểm biến động gần nhất. Đối với các vị trí dài, nó là mức thấp nhất gần đây và cho các vị trí ngắn, nó là mức cao nhất gần đây.
Phân tích lợi thế
Những lợi thế chính của chiến lược này là:
-
Chỉ số Hull phản ứng nhanh trong việc nắm bắt các chuyển đổi xu hướng, trong khi LSMA là mượt mà trong việc xác định các tín hiệu đảo ngược đáng tin cậy.
-
Sử dụng các đường giao dịch LSMA lọc ra các tín hiệu sai từ chỉ số Hull và giảm các giao dịch sai.
-
Việc sử dụng các điểm biến động để dừng lỗ bảo vệ các quỹ ở mức độ tối đa.
-
Nó phù hợp với giao dịch tần số trung bình và thấp và có thể được sử dụng trên các khung thời gian thấp đến 1 phút, với khả năng áp dụng rộng rãi.
Phân tích rủi ro
Ngoài ra còn có một số rủi ro với chiến lược này:
-
Trong các thị trường khác nhau, có thể có sự giao thoa quá mức giữa Hull và LSMA gây ra giao dịch quá mức.
-
Đặt dừng lỗ vào các điểm biến động có thể được kích hoạt bởi các điều chỉnh giá ngắn hạn.
-
Có thể có một số nguy cơ đánh giá sai do chậm trễ của LSMA. Các chỉ số khác như mô hình nến nên được sử dụng để xác nhận tín hiệu.
Hướng dẫn tối ưu hóa
Chiến lược có thể được tối ưu hóa trong các khía cạnh sau:
-
Tối ưu hóa các tham số của Hull và LSMA để phù hợp với các sản phẩm và khung thời gian khác nhau.
-
Thêm các bộ lọc dựa trên biến động, khối lượng vv để tránh giao dịch sai trong các thị trường khác nhau.
-
Kết hợp các mô hình học máy để giúp đánh giá xu hướng xu hướng.
-
Xác định các khu vực hỗ trợ / kháng cự chính với các kỹ thuật học sâu để đặt dừng lỗ hợp lý hơn.
Kết luận
Bằng cách kết hợp Hull và LSMA, chiến lược này đánh giá hiệu quả các thay đổi hướng xu hướng cho xu hướng sau giao dịch. Nó có lợi thế là đơn giản để thực hiện, đáp ứng và áp dụng rộng rãi cho giao dịch algô tần số trung bình thấp.
/*backtest
start: 2024-01-28 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 3m
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/
// © myn
//@version=5
strategy('Strategy Myth-Busting #9 - HullSuite+LSMA - [MYN]', max_bars_back=5000, overlay=true, pyramiding=0, initial_capital=1000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1.0, commission_value=0.075, use_bar_magnifier = false)
// Hull Suite by InSilico
// Least Squares Moving Average
// Long
// Hull Suite is red and LSMA crosses above HUll Suite while red
// Stop loss latest swing low
//Short
// Hull Suite is green and LSMA crosses under HUll Suite while green
// Stop loss latest swing high
//1:4 Risk ratio
// 1 minute timeframe
/////////////////////////////////////
//* Put your strategy logic below *//
/////////////////////////////////////
//72iE0gCVjvM
// LSMA
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
//@version=5
//indicator(title = "Least Squares Moving Average", shorttitle="LSMA", overlay=true, timeframe="", timeframe_gaps=true)
length1 = input(title="Length", defval=25, group="Least Squares Moving Average (LSMA)")
offset1 = input(title="Offset", defval=0)
src1 = input(close, title="Source")
lsma = ta.linreg(src1, length1, offset1)
plot(lsma, color=color.white)
// Hull Suite by InSilico
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
//@version=5
//Basic Hull Ma Pack tinkered by InSilico
//indicator('Hull Suite by InSilico', overlay=true)
//INPUT
src = input(close, title='Source', group="Hull Suite")
modeSwitch = input.string('Hma', title='Hull Variation', options=['Hma', 'Thma', 'Ehma'])
length = input(55, title='Length(180-200 for floating S/R , 55 for swing entry)')
lengthMult = input(1.0, title='Length multiplier (Used to view higher timeframes with straight band)')
useHtf = input(false, title='Show Hull MA from X timeframe? (good for scalping)')
htf = input.timeframe('240', title='Higher timeframe')
switchColor = input(true, 'Color Hull according to trend?')
candleCol = input(false, title='Color candles based on Hull\'s Trend?')
visualSwitch = input(false, title='Show as a Band?')
thicknesSwitch = input(1, title='Line Thickness')
transpSwitch = input.int(40, title='Band Transparency', step=5)
//FUNCTIONS
//HMA
HMA(_src, _length) =>
ta.wma(2 * ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
//EHMA
EHMA(_src, _length) =>
ta.ema(2 * ta.ema(_src, _length / 2) - ta.ema(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
//THMA
THMA(_src, _length) =>
ta.wma(ta.wma(_src, _length / 3) * 3 - ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), _length)
//SWITCH
Mode(modeSwitch, src, len) =>
modeSwitch == 'Hma' ? HMA(src, len) : modeSwitch == 'Ehma' ? EHMA(src, len) : modeSwitch == 'Thma' ? THMA(src, len / 2) : na
//OUT
_hull = Mode(modeSwitch, src, int(length * lengthMult))
HULL = useHtf ? request.security(syminfo.ticker, htf, _hull) : _hull
MHULL = HULL[0]
SHULL = HULL[2]
//COLOR
hullColor = switchColor ? HULL > HULL[2] ? #00ff00 : #ff0000 : #ff9800
//PLOT
///< Frame
Fi1 = plot(MHULL, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=thicknesSwitch, transp=50)
Fi2 = plot(visualSwitch ? SHULL : na, title='SHULL', color=hullColor, linewidth=thicknesSwitch, transp=50)
alertcondition(ta.crossover(MHULL, SHULL), title='Hull trending up.', message='Hull trending up.')
alertcondition(ta.crossover(SHULL, MHULL), title='Hull trending down.', message='Hull trending down.')
///< Ending Filler
fill(Fi1, Fi2, title='Band Filler', color=hullColor, transp=transpSwitch)
///BARCOLOR
barcolor(color=candleCol ? switchColor ? hullColor : na : na)
// Long
// Hull Suite is red and LSMA crosses above HUll Suite while red
// Stop loss latest swing low
//Short
// Hull Suite is green and LSMA crosses under HUll Suite while green
// Stop loss latest swing high
//1:4 Risk ratio
longEntry = hullColor == #ff0000 and ta.crossover(lsma, MHULL )
shortEntry = hullColor == #00ff00 and ta.crossunder(lsma, MHULL)
//////////////////////////////////////
//* Put your strategy rules below *//
/////////////////////////////////////
longCondition = longEntry
shortCondition = shortEntry
//define as 0 if do not want to use
closeLongCondition = 0
closeShortCondition = 0
// ADX
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
adxEnabled = input.bool(defval = false , title = "Average Directional Index (ADX)", tooltip = "", group ="ADX" )
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing", group="ADX")
adxdilen = input(14, title="DI Length", group="ADX")
adxabove = input(25, title="ADX Threshold", group="ADX")
adxdirmov(len) =>
adxup = ta.change(high)
adxdown = -ta.change(low)
adxplusDM = na(adxup) ? na : (adxup > adxdown and adxup > 0 ? adxup : 0)
adxminusDM = na(adxdown) ? na : (adxdown > adxup and adxdown > 0 ? adxdown : 0)
adxtruerange = ta.rma(ta.tr, len)
adxplus = fixnan(100 * ta.rma(adxplusDM, len) / adxtruerange)
adxminus = fixnan(100 * ta.rma(adxminusDM, len) / adxtruerange)
[adxplus, adxminus]
adx(adxdilen, adxlen) =>
[adxplus, adxminus] = adxdirmov(adxdilen)
adxsum = adxplus + adxminus
adx = 100 * ta.rma(math.abs(adxplus - adxminus) / (adxsum == 0 ? 1 : adxsum), adxlen)
adxsig = adxEnabled ? adx(adxdilen, adxlen) : na
isADXEnabledAndAboveThreshold = adxEnabled ? (adxsig > adxabove) : true
//Backtesting Time Period (Input.time not working as expected as of 03/30/2021. Giving odd start/end dates
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
useStartPeriodTime = input.bool(true, 'Start', group='Date Range', inline='Start Period')
startPeriodTime = input(timestamp('1 Jan 2019'), '', group='Date Range', inline='Start Period')
useEndPeriodTime = input.bool(true, 'End', group='Date Range', inline='End Period')
endPeriodTime = input(timestamp('31 Dec 2030'), '', group='Date Range', inline='End Period')
start = useStartPeriodTime ? startPeriodTime >= time : false
end = useEndPeriodTime ? endPeriodTime <= time : false
calcPeriod = true
// Trade Direction
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tradeDirection = input.string('Long and Short', title='Trade Direction', options=['Long and Short', 'Long Only', 'Short Only'], group='Trade Direction')
// Percent as Points
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
per(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
// Take profit 1
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp1 = input.float(title='Take Profit 1 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 1')
q1 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 1')
// Take profit 2
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp2 = input.float(title='Take Profit 2 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 2')
q2 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 2')
// Take profit 3
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp3 = input.float(title='Take Profit 3 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 3')
q3 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 3')
// Take profit 4
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp4 = input.float(title='Take Profit 4 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit')
/// Stop Loss
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
stoplossPercent = input.float(title='Stop Loss (%)', defval=999, minval=0.01, group='Stop Loss') * 0.01
slLongClose = close < strategy.position_avg_price * (1 - stoplossPercent)
slShortClose = close > strategy.position_avg_price * (1 + stoplossPercent)
/// Leverage
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
leverage = input.float(1, 'Leverage', step=.5, group='Leverage')
contracts = math.min(math.max(.000001, strategy.equity / close * leverage), 1000000000)
/// Trade State Management
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
isInLongPosition = strategy.position_size > 0
isInShortPosition = strategy.position_size < 0
/// ProfitView Alert Syntax String Generation
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
alertSyntaxPrefix = input.string(defval='CRYPTANEX_99FTX_Strategy-Name-Here', title='Alert Syntax Prefix', group='ProfitView Alert Syntax')
alertSyntaxBase = alertSyntaxPrefix + '\n#' + str.tostring(open) + ',' + str.tostring(high) + ',' + str.tostring(low) + ',' + str.tostring(close) + ',' + str.tostring(volume) + ','
/// Trade Execution
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
longConditionCalc = (longCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold)
shortConditionCalc = (shortCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold)
if calcPeriod
if longConditionCalc and tradeDirection != 'Short Only' and isInLongPosition == false
strategy.entry('Long', strategy.long, qty=contracts)
alert(message=alertSyntaxBase + 'side:long', freq=alert.freq_once_per_bar_close)
if shortConditionCalc and tradeDirection != 'Long Only' and isInShortPosition == false
strategy.entry('Short', strategy.short, qty=contracts)
alert(message=alertSyntaxBase + 'side:short', freq=alert.freq_once_per_bar_close)
//Inspired from Multiple %% profit exits example by adolgo https://www.tradingview.com/script/kHhCik9f-Multiple-profit-exits-example/
strategy.exit('TP1', qty_percent=q1, profit=per(tp1))
strategy.exit('TP2', qty_percent=q2, profit=per(tp2))
strategy.exit('TP3', qty_percent=q3, profit=per(tp3))
strategy.exit('TP4', profit=per(tp4))
strategy.close('Long', qty_percent=100, comment='SL Long', when=slLongClose)
strategy.close('Short', qty_percent=100, comment='SL Short', when=slShortClose)
strategy.close_all(when=closeLongCondition or closeShortCondition, comment='Close Postion')
/// Dashboard
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
// Inspired by https://www.tradingview.com/script/uWqKX6A2/ - Thanks VertMT
showDashboard = input.bool(group="Dashboard", title="Show Dashboard", defval=false)
f_fillCell(_table, _column, _row, _title, _value, _bgcolor, _txtcolor) =>
_cellText = _title + "\n" + _value
table.cell(_table, _column, _row, _cellText, bgcolor=_bgcolor, text_color=_txtcolor, text_size=size.auto)
// Draw dashboard table
if showDashboard
var bgcolor = color.new(color.black,0)
// Keep track of Wins/Losses streaks
newWin = (strategy.wintrades > strategy.wintrades[1]) and (strategy.losstrades == strategy.losstrades[1]) and (strategy.eventrades == strategy.eventrades[1])
newLoss = (strategy.wintrades == strategy.wintrades[1]) and (strategy.losstrades > strategy.losstrades[1]) and (strategy.eventrades == strategy.eventrades[1])
varip int winRow = 0
varip int lossRow = 0
varip int maxWinRow = 0
varip int maxLossRow = 0
if newWin
lossRow := 0
winRow := winRow + 1
if winRow > maxWinRow
maxWinRow := winRow
if newLoss
winRow := 0
lossRow := lossRow + 1
if lossRow > maxLossRow
maxLossRow := lossRow
// Prepare stats table
var table dashTable = table.new(position.bottom_right, 1, 15, border_width=1)
if barstate.islastconfirmedhistory
// Update table
dollarReturn = strategy.netprofit
f_fillCell(dashTable, 0, 0, "Start:", str.format("{0,date,long}", strategy.closedtrades.entry_time(0)) , bgcolor, color.white) // + str.format(" {0,time,HH:mm}", strategy.closedtrades.entry_time(0))
f_fillCell(dashTable, 0, 1, "End:", str.format("{0,date,long}", strategy.opentrades.entry_time(0)) , bgcolor, color.white) // + str.format(" {0,time,HH:mm}", strategy.opentrades.entry_time(0))
_profit = (strategy.netprofit / strategy.initial_capital) * 100
f_fillCell(dashTable, 0, 2, "Net Profit:", str.tostring(_profit, '##.##') + "%", _profit > 0 ? color.green : color.red, color.white)
_numOfDaysInStrategy = (strategy.opentrades.entry_time(0) - strategy.closedtrades.entry_time(0)) / (1000 * 3600 * 24)
f_fillCell(dashTable, 0, 3, "Percent Per Day", str.tostring(_profit / _numOfDaysInStrategy, '#########################.#####')+"%", _profit > 0 ? color.green : color.red, color.white)
_winRate = ( strategy.wintrades / strategy.closedtrades ) * 100
f_fillCell(dashTable, 0, 4, "Percent Profitable:", str.tostring(_winRate, '##.##') + "%", _winRate < 50 ? color.red : _winRate < 75 ? #999900 : color.green, color.white)
f_fillCell(dashTable, 0, 5, "Profit Factor:", str.tostring(strategy.grossprofit / strategy.grossloss, '##.###'), strategy.grossprofit > strategy.grossloss ? color.green : color.red, color.white)
f_fillCell(dashTable, 0, 6, "Total Trades:", str.tostring(strategy.closedtrades), bgcolor, color.white)
f_fillCell(dashTable, 0, 8, "Max Wins In A Row:", str.tostring(maxWinRow, '######') , bgcolor, color.white)
f_fillCell(dashTable, 0, 9, "Max Losses In A Row:", str.tostring(maxLossRow, '######') , bgcolor, color.white)
Thêm nữa
- Bollinger Bands Chiến lược đột phá hai đường
- Các đường biên giới tương lai của chiến lược kiểm tra hậu quả
- Chiến lược giao dịch lượng dựa trên kênh SuperTrend
- Chiến lược định lượng chỉ số biến động theo lý thuyết tỷ lệ lợi nhuận
- Chỉ số sức mạnh tương đối Chiến lược lượng dài hạn
- Chiến lược dừng lỗ theo dõi trung bình di chuyển kép
- Chiến lược liên kết RSI và WMA
- Chiến lược xu hướng chéo SMA năng động
- Chiến lược theo dõi giá dao động với chỉ số MA kép
- Chiến lược giao dịch định lượng siêu xu hướng trung bình động kép
- Chiến lược giao thoa trung bình động và RSI
- Chiến lược theo dõi xu hướng bộ lọc hai phạm vi
- siêu xu hướng theo chiến lược dựa trên đường trung bình động
- Chiến lược giao dịch RSI ngâm nến
- Một Bollinger Band và Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên RSI
- Chiến lược giao dịch trung bình động kép mạnh mẽ
- Chiến lược giao dịch Bollinger Band Momentum Breakout
- Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên dải đường trung bình động 5 ngày và tín hiệu mua/bán GBS
- Chiến lược cổ phiếu dao động trung bình động kép
- Chiến lược giao dịch chuyển động