Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Dựa trên chiến lược đảo ngược trung bình động

Dựa trên chiến lược đảo ngược trung bình động

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-27 17:51:43
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược đảo ngược hàm là một chiến lược giao dịch xu hướng rất đơn giản. Ý tưởng cốt lõi của nó là đi dài khi trung bình di chuyển ngắn hạn giảm xuống dưới trung bình di chuyển dài hạn một tỷ lệ phần trăm nhất định, và đóng vị trí khi trung bình di chuyển ngắn hạn vượt qua trung bình di chuyển dài hạn. Chiến lược đầu tiên tính toán một trung bình di chuyển ngắn hạn và dài hạn, và sau đó tạo ra các tín hiệu giao dịch dựa trên mối quan hệ giữa hai trung bình di chuyển.

Chiến lược logic

Chiến lược này chủ yếu dựa trên hai đường trung bình động, một ngắn hạn và một dài hạn. Các tham số trung bình động ngắn hạn là smallMAPeriod, và các tham số trung bình động dài hạn là bigMAPeriod. Chiến lược đầu tiên tính toán hai đường trung bình động này, và sau đó so sánh mối quan hệ kích thước giữa chúng.

Khi đường trung bình động ngắn hạn giảm từ trên và vượt qua một tỷ lệ phần trăm nhất định (được đặt bởi tham số %BelowToBuy) của đường trung bình động dài hạn, một tín hiệu mua được tạo ra để mua dài. Khi đường trung bình động ngắn hạn sau đó tăng và vượt qua đường trung bình động dài hạn, một tín hiệu bán được tạo ra để đóng vị trí.

Chiến lược thu thập các cơ hội đảo ngược trung bình giữa trung bình di chuyển ngắn hạn và dài hạn. Khi trung bình di chuyển ngắn hạn thấp hơn trung bình di chuyển dài hạn ở một mức độ nhất định, điều đó có nghĩa là tài sản có thể bị định giá thấp và nên có cơ hội quay trở lại mức trung bình, vì vậy đi dài có thể đạt được lợi nhuận phục hồi.

Phân tích lợi thế

Chiến lược đảo ngược hàm hàm có những lợi thế sau:

  1. Logic là đơn giản và dễ hiểu và thực hiện
  2. Nhận các điểm chuyển đổi của xu hướng ngắn hạn và dài hạn để đánh giá chính xác xu hướng thị trường
  3. Cài đặt tham số linh hoạt có thể thu được nhiều tín hiệu giao dịch hơn bằng cách điều chỉnh thời gian trung bình động và tỷ lệ phần trăm nhượng quyền
  4. Quá trình kiểm tra ngược đơn giản phù hợp với mô phỏng và tối ưu hóa giao dịch định lượng

Chiến lược có thể đạt được kết quả tốt thông qua tối ưu hóa tham số đơn giản. Bằng cách điều chỉnh các tham số trung bình động và tỷ lệ phần trăm nhượng quyền, kiểm tra ngược có thể được thực hiện trên các tài sản thị trường khác nhau như cổ phiếu, ngoại hối và tiền điện tử để sàng lọc các sự kết hợp tham số tối ưu.

Phân tích rủi ro

Chiến lược đảo ngược hàm hàm cũng có một số rủi ro:

  1. Ít tín hiệu không thể giao dịch thường xuyên
  2. Có xu hướng thiếu các tình huống đảo ngược giá
  3. Các thông số không chính xác có thể dẫn đến giao dịch quá thường xuyên, chi phí giao dịch cao hơn và lỗ trượt

Các phương pháp sau đây có thể được sử dụng để giảm thiểu rủi ro:

  1. Điều chỉnh các thông số phù hợp cho một số lượng tín hiệu giao dịch đầy đủ
  2. Sử dụng phương pháp đột nhập rút lui để tránh đột nhập sai
  3. Tối ưu hóa sự kết hợp các tham số bằng cách chọn các khoảng thời gian trung bình động và tỷ lệ phần trăm nhượng bộ

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chiến lược đảo ngược trung bình của Jaws có thể được tối ưu hóa từ các khía cạnh sau:

  1. Kiểm tra dữ liệu giá khác nhau như giá đóng, cao, thấp, giá điển hình như nguồn tín hiệu chiến lược
  2. Cố gắng các loại khác nhau của trung bình di chuyển như nhân tố, trọng số, trung bình di chuyển Hull vv
  3. Thêm các điều kiện lọc để tránh giao dịch không cần thiết trên các thị trường không có xu hướng
  4. Tích hợp các chỉ số khối lượng để tránh sự phá vỡ sai với giá tăng nhưng không đủ động lực
  5. Sử dụng máy học hoặc thuật toán di truyền để tối ưu hóa tham số tự động

Kết luận

Chiến lược đảo ngược trung bình của Jaws nắm bắt các cơ hội đảo ngược trung bình sau khi giá ngắn hạn lệch khỏi xu hướng dài hạn bằng cách so sánh trung bình động ngắn hạn và dài hạn. Chiến lược có logic đơn giản dễ hiểu và thực hiện. Thông qua tối ưu hóa tham số, nó có thể đạt được kết quả tốt. Nhưng rủi ro như ít tín hiệu và đảo ngược bị thiếu vẫn tồn tại, đòi hỏi kiểm tra và tối ưu hóa các tham số và bộ lọc để tối đa hóa lợi nhuận chiến lược.

/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
//
// @author Sunil Halai
//
// This very simple strategy is an implementation of PJ Sutherlands' Jaws Mean reversion algorithm. It simply buys when a small moving average period (e.g. 2) is below
// a longer moving average period (e.g. 5) by a certain percentage, and closes when the small period average crosses over the longer moving average. 
// 
// If you are going to use this, you may wish to apply this to a range of investment assets, as the amount signals is low. Alternatively you may wish to tweak the settings to provide more
// signals.


strategy("Jaws Mean Reversion [Strategy]", overlay = true)

//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)


//Strategy calculation
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]

if(crossunder(smallMA, buyMA))
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if(crossover(smallMA, bigMA))
    strategy.close("BUY")
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu