Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Chiến lược xu hướng chéo trung bình động

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-28 17:55:28
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược xu hướng chéo trung bình động là một chiến lược theo xu hướng dựa trên các tín hiệu chéo trung bình động. Nó sử dụng thập giá vàng và thập giá chết của các trung bình di chuyển nhanh và chậm để xác định xu hướng thị trường, thiết lập các vị trí ở đầu xu hướng và đóng các vị trí khi các tín hiệu đảo ngược xu hướng xuất hiện.

Nguyên tắc

Chiến lược này sử dụng sự chéo chéo của biểu đồ MACD và đường tín hiệu để xác định sự bắt đầu và kết thúc của xu hướng. Cụ thể, nó xây dựng biểu đồ MACD dựa trên EMA nhanh 12 giai đoạn và EMA chậm 26 giai đoạn. Khi biểu đồ vượt qua trên đường tín hiệu, một tín hiệu mua được tạo ra, cho thấy sự bắt đầu của xu hướng tăng. Khi biểu đồ vượt qua dưới đường tín hiệu, một tín hiệu bán được kích hoạt, đánh dấu sự bắt đầu của xu hướng giảm.

Đối với các mục nhập, chiến lược chỉ kéo dài khi một tín hiệu mua được tạo ra trên biểu đồ 15 phút để tận dụng giai đoạn đầu của xu hướng bắt đầu. Đối với lối ra, nó đóng tất cả các vị trí khi biểu đồ MACD vượt qua dưới đường tín hiệu trên biểu đồ 4 giờ, báo hiệu một sự đảo ngược xu hướng.

Phân tích lợi thế

Ưu điểm lớn nhất của chiến lược này là khả năng bắt kịp thời bắt đầu xu hướng và thoát khỏi các tín hiệu đảo ngược, đạt được tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận tốt.

  1. Sử dụng MACD để xác định xu hướng là đáng tin cậy với tỷ lệ thắng cao
  2. Kết hợp khung thời gian 15 phút và 4 giờ cân bằng tần suất và kiểm soát rủi ro
  3. Stop loss kịp thời có hiệu quả hạn chế rút tiền tối đa

Phân tích rủi ro

Ngoài ra còn có một số rủi ro chủ yếu trong các khía cạnh sau:

  1. MACD có thể tạo ra tín hiệu sai, gây ra các mục nhập hoặc dừng không cần thiết
  2. Điểm dừng lỗ có thể quá thô để phù hợp với biến động thị trường
  3. Chọn tham số không đúng có thể làm suy yếu hiệu quả của chiến lược

Để giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa có thể được thực hiện trong:

  1. Thêm bộ lọc với các chỉ số khác để tránh tín hiệu sai
  2. Điều chỉnh thích nghi các điểm dừng lỗ
  3. Chế độ điều chỉnh tham số

Hướng dẫn tối ưu hóa

Các khía cạnh chính để tối ưu hóa hơn nữa chiến lược bao gồm:

  1. Kết hợp các chỉ số khác như RSI, Bollinger Bands để lọc tín hiệu
  2. Kiểm tra kết hợp thời gian nhanh và chậm hơn cho các thông số tối ưu
  3. Sử dụng máy học để đào tạo các thông số tối ưu
  4. Tối ưu hóa các quy tắc dừng lỗ với việc dừng lại hoặc dừng một phần
  5. Mở rộng đến nhiều khung thời gian hơn cho sự kết hợp nhiều khung thời gian

Kết luận

Nói chung, Chiến lược xu hướng chéo trung bình di chuyển là một hệ thống theo xu hướng đơn giản và thực tế. Nó tận dụng xu hướng bằng cách xác định khởi đầu và kết thúc bằng cách sử dụng chéo MACD, và kết hợp các vị trí ngắn hạn và dài hạn. Những lợi thế nằm trong việc nhập vào kịp thời, dừng hiệu quả và cân bằng rủi ro-lợi nhuận.


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Moving Average Convergence Divergence", shorttitle="MACD", overlay=true)

// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval=1, maxval=50, defval=9)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])

// Calculating MACD
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal_line = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)

// Entry conditions
longCondition = macd < 0 and ta.crossover(macd, signal_line) 
shortCondition = ta.crossover(signal_line, macd) 

// Plot signals
plotshape(series=longCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(series=shortCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")

// Strategy
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)


Thêm nữa