Chiến lược giao dịch xu hướng nhiều khung thời gian dựa trên các chỉ số nén
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-27 17:40:03Tags:
Tổng quan
Chiến lược này kết hợp các chỉ số Boom Hunter, Hull Suite và Volatility Oscillator để thực hiện một chiến lược định lượng để theo dõi xu hướng và giao dịch đột phá trên nhiều khung thời gian. Nó phù hợp với các tài sản kỹ thuật số có biến động cao và biến động giá đột ngột như Bitcoin.
Nguyên tắc
Logic cốt lõi của chiến lược này dựa trên ba chỉ số sau:
-
Boom Hunter: Một bộ dao động sử dụng các kỹ thuật nén chỉ số để tạo ra các tín hiệu giao dịch từ các chéo giữa hai tỷ lệ (Quotient1 và Quotient2).
-
Hull Suite: Một tập hợp các đường trung bình động trơn để xác định hướng xu hướng dựa trên mối quan hệ giữa đường trung và dải trên/dưới.
-
Động cơ dao động biến động: Một chỉ số dao động định lượng biến động giá.
Lý thuyết đầu vào của chiến lược này là khi hai chỉ số Quotient của Boom Hunter giao nhau lên hoặc xuống, giá vượt qua đường trung tâm Hull và phân biệt khỏi dải trên hoặc dưới, trong khi đó, Bộ dao động biến động ở khu vực mua quá mức / bán quá mức. Điều này lọc ra một số tín hiệu đột phá sai và cải thiện độ chính xác đầu vào.
Stop loss được thiết lập bằng cách tìm thấy thung lũng thấp nhất hoặc đỉnh cao nhất trong một khoảng thời gian nhất định (bất định 20 thanh), và lấy lợi nhuận bằng cách nhân tỷ lệ stop loss với một yếu tố lợi nhuận được cấu hình (bất định 3x).
Ưu điểm
- Thu thập các tín hiệu giao dịch chính từ giá bằng cách sử dụng các kỹ thuật nén chỉ số, cải thiện lợi nhuận
- Sự kết hợp của nhiều chỉ số ngăn chặn sự phá vỡ sai và xác định chính xác hướng xu hướng
- Định giá dừng lỗ và lấy lợi nhuận động cho phép xu hướng rủi ro được kiểm soát sau
- Đảm bảo giao dịch trong môi trường biến động cao bằng cách sử dụng Máy dao động biến động
- Tăng cường tính ổn định của chiến lược thông qua phân tích nhiều khung thời gian
Rủi ro
- Chỉ số Boom Hunter có thể có sự biến dạng nén, tạo ra tín hiệu không chính xác
- Hull midline có thể bị chậm và không thể theo dõi thay đổi giá trong thời gian thực
- Các cơ hội giao dịch bị bỏ lỡ hoặc thanh toán bắt buộc trong thời gian giảm biến động
Giải pháp:
- Điều chỉnh các thông số chỉ số nén để cân bằng độ nhạy
- Hãy thử các đường trung bình chuyển động theo cấp số nhân thay vì đường giữa
- Thêm các chỉ số đánh giá khác để tránh sai hướng biến động
Tối ưu hóa
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa trong các khía cạnh sau:
-
Tối ưu hóa tham số: Nhận kết hợp thông số tốt nhất bằng cách điều chỉnh các thiết lập chỉ số như thời gian và hệ số nén
-
Tối ưu hóa khung thời gian: Kiểm tra các khoảng thời gian khác nhau (1min, 5min, 30min v.v.) để tìm ra khung thời gian giao dịch tối ưu
-
Tối ưu hóa kích thước vị trí: Thay đổi theo kích thước và tỷ lệ vị trí giao dịch để tìm kế hoạch sử dụng vốn lý tưởng
-
Dừng Loss Optimization: Điều chỉnh việc đặt lệnh dừng lỗ dựa trên các công cụ giao dịch khác nhau để đạt được tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận tối ưu
-
Tối ưu hóa điều kiện: Thêm / giảm bộ lọc chỉ số để có được tín hiệu nhập chính xác hơn
Kết luận
Chiến lược này kết hợp Boom Hunter, Hull Suite và Volatility Oscillator để thực hiện giao dịch theo dõi xu hướng nhiều khung thời gian, xác định hiệu quả các hành vi giá đột ngột phù hợp với các tài sản kỹ thuật số biến động cao.
/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// Strategy based on the 3 indicators:
// - Boom Hunter Pro
// - Hull Suite
// - Volatility Oscillator
//
// Strategy was designed for the purpose of back testing.
// See strategy documentation for info on trade entry logic.
//
// Credits:
// - Boom Hunter Pro: veryfid (https://www.tradingview.com/u/veryfid/)
// - Hull Suite: InSilico (https://www.tradingview.com/u/InSilico/)
// - Volatility Oscillator: veryfid (https://www.tradingview.com/u/veryfid/)
//@version=5
strategy("Boom Hunter + Hull Suite + Volatility Oscillator Strategy", overlay=false, initial_capital=1000, currency=currency.NONE, max_labels_count=500, default_qty_type=strategy.cash, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)
// =============================================================================
// STRATEGY INPUT SETTINGS
// =============================================================================
// ---------------
// Risk Management
// ---------------
swingLength = input.int(20, "Swing High/Low Lookback Length", group='Strategy: Risk Management', tooltip='Stop Loss is calculated by the swing high or low over the previous X candles')
accountRiskPercent = input.float(3, "Account percent loss per trade", step=0.1, group='Strategy: Risk Management', tooltip='Each trade will risk X% of the account balance')
profitFactor = input.float(3, "Profit Factor (R:R Ratio)", step = 0.1, group='Strategy: Risk Management')
// ----------
// Date Range
// ----------
start_year = input.int(title='Start Date', defval=2022, minval=2010, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='1')
start_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
start_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])
end_year = input.int(title='End Date', defval=2023, minval=1800, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='2')
end_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
end_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])
in_date_range = true
// =============================================================================
// INDICATORS
// =============================================================================
// ---------------
// Boom Hunter Pro
// ---------------
square = input.bool(true, title='Square Line?', group='Main Settings')
//Quotient
LPPeriod = input.int(6, title='Quotient | LPPeriod', inline='quotient', group='EOT 1 (Main Oscillator)')
K1 = input.int(0, title='K1', inline='quotient', group='EOT 1 (Main Oscillator)')
esize = 60 //, title = "Size", inline = "quotient2", group = "EOT 1 (Main Oscillator)")
ey = 50 //, title = "Y axis", inline = "quotient2", group = "EOT 1 (Main Oscillator)")
trigno = input.int(1, 'Trigger Length', group='EOT 1 (Main Oscillator)', inline='quotient2')
trigcol = input.color(color.white, title='Trigger Color:', group='EOT 1 (Main Oscillator)', inline='q2')
// EOT 2
//Inputs
LPPeriod2 = input.int(28, title='LPPeriod2', group='EOT 2 (Red Wave)', inline='q2')
K22 = input.float(0.3, title='K2', group='EOT 2 (Red Wave)', inline='q2')
//EOT 1
//Vars
alpha1 = 0.00
HP = 0.00
a1 = 0.00
b1 = 0.00
c1 = 0.00
c2 = 0.00
c3 = 0.00
Filt = 0.00
Peak = 0.00
X = 0.00
Quotient1 = 0.00
pi = 2 * math.asin(1)
//Highpass filter cyclic components
//whose periods are shorter than 100 bars
alpha1 := (math.cos(.707 * 2 * pi / 100) + math.sin(.707 * 2 * pi / 100) - 1) / math.cos(.707 * 2 * pi / 100)
HP := (1 - alpha1 / 2) * (1 - alpha1 / 2) * (close - 2 * nz(close[1]) + nz(close[2])) + 2 * (1 - alpha1) * nz(HP[1]) - (1 - alpha1) * (1 - alpha1) * nz(HP[2])
//SuperSmoother Filter
a1 := math.exp(-1.414 * pi / LPPeriod)
b1 := 2 * a1 * math.cos(1.414 * pi / LPPeriod)
c2 := b1
c3 := -a1 * a1
c1 := 1 - c2 - c3
Filt := c1 * (HP + nz(HP[1])) / 2 + c2 * nz(Filt[1]) + c3 * nz(Filt[2])
//Fast Attack - Slow Decay Algorithm
Peak := .991 * nz(Peak[1])
if math.abs(Filt) > Peak
Peak := math.abs(Filt)
Peak
//Normalized Roofing Filter
if Peak != 0
X := Filt / Peak
X
Quotient1 := (X + K1) / (K1 * X + 1)
// EOT 2
//Vars
alpha1222 = 0.00
HP2 = 0.00
a12 = 0.00
b12 = 0.00
c12 = 0.00
c22 = 0.00
c32 = 0.00
Filt2 = 0.00
Peak2 = 0.00
X2 = 0.00
Quotient4 = 0.00
alpha1222 := (math.cos(.707 * 2 * pi / 100) + math.sin(.707 * 2 * pi / 100) - 1) / math.cos(.707 * 2 * pi / 100)
HP2 := (1 - alpha1222 / 2) * (1 - alpha1222 / 2) * (close - 2 * nz(close[1]) + nz(close[2])) + 2 * (1 - alpha1222) * nz(HP2[1]) - (1 - alpha1222) * (1 - alpha1222) * nz(HP2[2])
//SuperSmoother Filter
a12 := math.exp(-1.414 * pi / LPPeriod2)
b12 := 2 * a12 * math.cos(1.414 * pi / LPPeriod2)
c22 := b12
c32 := -a12 * a12
c12 := 1 - c22 - c32
Filt2 := c12 * (HP2 + nz(HP2[1])) / 2 + c22 * nz(Filt2[1]) + c32 * nz(Filt2[2])
//Fast Attack - Slow Decay Algorithm
Peak2 := .991 * nz(Peak2[1])
if math.abs(Filt2) > Peak2
Peak2 := math.abs(Filt2)
Peak2
//Normalized Roofing Filter
if Peak2 != 0
X2 := Filt2 / Peak2
X2
Quotient4 := (X2 + K22) / (K22 * X2 + 1)
q4 = Quotient4 * esize + ey
//Plot EOT
q1 = Quotient1 * esize + ey
trigger = ta.sma(q1, trigno)
Plot3 = plot(trigger, color=trigcol, linewidth=2, title='Quotient 1')
Plot44 = plot(q4, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2, title='Quotient 2')
// ----------
// HULL SUITE
// ----------
//INPUT
src = input(close, title='Source')
modeSwitch = input.string('Hma', title='Hull Variation', options=['Hma', 'Thma', 'Ehma'])
length = input(200, title='Length(180-200 for floating S/R , 55 for swing entry)')
lengthMult = input(2.4, 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')
//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 = MHULL > SHULL ? color.green : color.red
//PLOT
///< Frame
Fi1 = plot(-10, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=2)
// -----------------
// VOLUME OSCILLATOR
// -----------------
volLength = input(80)
spike = close - open
x = ta.stdev(spike, volLength)
y = ta.stdev(spike, volLength) * -1
volOscCol = spike > x ? color.green : spike < y ? color.red : color.gray
plot(-30, color=color.new(volOscCol, transp=0), linewidth=2)
// =============================================================================
// STRATEGY LOGIC
// =============================================================================
// Boom Hunter Pro entry conditions
boomLong = ta.crossover(trigger, q4)
boomShort = ta.crossunder(trigger, q4)
// Hull Suite entry conditions
hullLong = MHULL > SHULL and close > MHULL
hullShort = MHULL < SHULL and close < SHULL
// Volatility Oscillator entry conditions
volLong = spike > x
volShort = spike < y
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
longCondition = boomLong and hullLong and volLong and in_date_range
shortCondition = boomShort and hullShort and volShort and in_date_range
swingLow = ta.lowest(source=low, length=swingLength)
swingHigh = ta.highest(source=high, length=swingLength)
atr = ta.atr(14)
longSl = math.min(close - atr, swingLow)
shortSl = math.max(close + atr, swingHigh)
longStopPercent = math.abs((1 - (longSl / close)) * 100)
shortStopPercent = math.abs((1 - (shortSl / close)) * 100)
longTpPercent = longStopPercent * profitFactor
shortTpPercent = shortStopPercent * profitFactor
longTp = close + (close * (longTpPercent / 100))
shortTp = close - (close * (shortTpPercent / 100))
// Position sizing (default risk 3% per trade)
riskAmt = strategy.equity * accountRiskPercent / 100
longQty = math.abs(riskAmt / longStopPercent * 100) / close
shortQty = math.abs(riskAmt / shortStopPercent * 100) / close
if (longCondition and not inLong)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=longQty)
strategy.exit("Long SL/TP", from_entry="Long", stop=longSl, limit=longTp, alert_message='Long SL Hit')
buyLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.green, style=label.style_label_up)
label.set_y(id=buyLabel, y=-40)
label.set_tooltip(id=buyLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + " Qty: " + str.tostring(longQty) + " Swing low: " + str.tostring(swingLow) + " Stop Percent: " + str.tostring(longStopPercent) + " TP Percent: " + str.tostring(longTpPercent))
if (shortCondition and not inShort)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=shortQty)
strategy.exit("Short SL/TP", from_entry="Short", stop=shortSl, limit=shortTp, alert_message='Short SL Hit')
sellLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.red, style=label.style_label_up)
label.set_y(id=sellLabel, y=-40)
label.set_tooltip(id=sellLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + " Qty: " + str.tostring(shortQty) + " Swing high: " + str.tostring(swingHigh) + " Stop Percent: " + str.tostring(shortStopPercent) + " TP Percent: " + str.tostring(shortTpPercent))
Thêm nữa
- Chiến lược xu hướng chéo trung bình động
- Chiến lược hộp trắng Robot kênh giá
- Chiến lược định lượng xu hướng giá trung bình di chuyển đơn giản
- Chiến lược mua ATR Stop Loss dựa trên thời gian
- Chiến lược đảo ngược đột phá động lượng nhị phân
- Chiến lược mở lỗ
- Chiến lược ATR Trailing Stop với mục tiêu Fibonacci Retracement
- Chiến lược giao dịch xu hướng Bollinger Bands Breakout
- Dựa trên chiến lược đảo ngược trung bình động
- Chiến lược đột phá ngắn hạn dựa trên Golden Crossover
- Chiến lược MACD của EMA Nine Stock
- Chiến lược kết hợp chỉ số dao động định lượng
- Ichimoku Cloud Trend theo chiến lược
- Chiến lược giao dịch trung bình động hai ngày
- Hướng dẫn tìm kiếm kho báu của người Maya
- Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên đường trung bình động
- EMA Cross Trend Theo chiến lược
- Chiến lược chéo giữa hai mức trung bình động
- Chiến lược theo dõi dải Bollinger
- Chiến lược chéo giữa các đường trung bình chuyển động nhanh và chậm