1. Quảng trường
2. Chiến lược DCA động dựa trên khối lượng

Chiến lược DCA động dựa trên khối lượng

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-12 17:12:07
Tags:QFLDCATPSLATRADXEMASMARSIMACD

---

---

/*backtest
start: 2024-04-04 00:00:00
end: 2024-04-11 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © AHMEDABDELAZIZZIZO

//@version=5

strategy("Qfl Dca strategy", overlay=true)

// Parameters
swing = input(3 , title = "Swing Points")
mediandropmult = input.float(1.1, "Median drop Mult", step=0.1 , tooltip = "The script Calculate The Median Drop for all last Bases That Was cracked you can Increase or decrease it")
floatinglossvalue = input(-5 , "Floating Loss" , tooltip = "Position Floating Loss to start firs DCA order")
num_orders = input(5 , "Number of all orders" , tooltip = " The number of orders is including the base order and the DCA orders the script will alculate every order qty based on the orders number So that the position size doubles with every order")
length = input(20, title="Length of relative volume" ,tooltip =  " the length of relative volume indicator")
mult = input(2.0, title="Volume Multiplier" , tooltip = "you can adjust the relative volume multiplier to find best parameter")
tpmult = input.float(1, step=0.1 ,title = "Take Profit Multiplier" ,tooltip =  " By default, the script is set to take profits based on the same median drop percent you can adjust it as you like")



// Pivot Calculation
p = ta.pivotlow(low, swing, swing)
v = ta.valuewhen(p, low[swing], 0)

// Variables
var float[] lows = array.new_float()
var float chn = na

// Calculate drops
if v < v[1]
    chn := (v[1] - v) / v[1] * 100
    if array.size(lows) < 4000
        array.push(lows, chn)
    else
        array.shift(lows)
        array.push(lows, chn)

mediandrop = array.avg(lows)
maxdrop = array.max(lows)
mindrop = array.min(lows)

// Table display
textcolor = color.white
// tabl = table.new(position=position.top_right, columns=4, rows=4)
// table.cell(table_id=tabl, column=1, row=1, text="Avg Drop %", width=15, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=2, row=1, text="Min Drop %", width=15, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=3, row=1, text="Max Drop %", width=15, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=1, row=2, text=str.tostring(mediandrop), width=10, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=2, row=2, text=str.tostring(mindrop), width=10, text_color=textcolor)
// table.cell(table_id=tabl, column=3, row=2, text=str.tostring(maxdrop), width=10, text_color=textcolor)

// Plot support
t = fixnan(ta.pivotlow(low, swing, swing))
plot(t, color=ta.change(t) ? na : #03f590b6, linewidth=3, offset=-(swing), title="Support")

// Calculate relative volume
avgVolume = ta.sma(volume, length)
relVolume = volume / avgVolume

// Base Activation
var bool baseisactive = na
if not na(p)
    baseisactive := true

// Buy Signal Calculation
buyprice = v * (1 - (mediandrop / 100) * mediandropmult)
signal = close <= buyprice and relVolume > mult and baseisactive

// Take Profit Calculation
tpsl = (mediandrop / 100)
tp = (strategy.position_avg_price * (1 + (tpsl * tpmult)))

// Position Sizing
capital_per_order(num_orders, equity) =>
    equity / math.pow(2, (num_orders - 1))

equity_per_order = capital_per_order(num_orders, strategy.equity)

qty_per_order(equity_per_order, order_number) =>
    equity_per_order * order_number / close

// Calculate floating loss
floatingLoss = ((close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price) * 100

// Strategy Entries
if signal and strategy.opentrades == 0
    strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=qty_per_order(equity_per_order, 1))
    baseisactive := false

for i = 1 to num_orders -1
    if signal and strategy.opentrades == i and floatingLoss <= floatinglossvalue
        strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=qty_per_order(equity_per_order, i), comment="DCA Order" + str.tostring(i))
        baseisactive := false

// Strategy Exit
strategy.exit("exit", "Buy", limit=tp)

// Plot
plot(strategy.position_avg_price, color=color.rgb(238, 255, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=2)

---

• Lý thuyết sóng Elliott 4-9 Sóng xung phát hiện tự động Chiến lược giao dịch
• Chiến lược giao dịch năng động đa chỉ số
• Chiến lược động lực chéo MACD với Dynamic Take Profit và Stop Loss Optimization
• Đường chéo trung bình chuyển động thích nghi với chiến lược dừng lỗ sau
• Động thái sau chiến lược - Hệ thống phân tích động lực tích hợp đa chỉ số
• Phương pháp giao dịch ngoại hối ngắn hạn
• Chiến lược bán ngắn hạn ngắn hạn cho các cặp tiền tệ thanh khoản cao
• Chiến lược khôi phục xu hướng EMA chéo Gaussian
• Chiến lược chéo trung bình chuyển động theo tỷ lệ biểu tượng nhiều giai đoạn với hệ thống đề xuất giao dịch tùy chọn
• Chiến lược lưới vị trí biến động theo xu hướng

---

• Chiến lược giao thoa MACD
• Chiến lược theo xu hướng MACD tối ưu hóa với quản lý rủi ro dựa trên ATR
• Chiến lược ngắn dài ZeroLag MACD
• Chiến lược cực đoan của BBSR
• Chiến lược giao dịch đảo ngược tần số cao dựa trên chỉ số RSI động lực
• Chiến lược chỉ số sức mạnh tương đối của RSI
• Chiến lược Bollinger Bands Breakout
• Donchian Channel và Larry Williams Chiến lược chỉ số thương mại lớn
• SPARK Định dạng vị trí động và chiến lược giao dịch chỉ số kép
• Moving Average Crossover + Chiến lược động lực đường chậm MACD
• Chiến lược máy dò thung lũng MACD
• N Bars Breakout chiến lược
• Chiến lược giao dịch tần số cao tiền điện tử có rủi ro thấp và ổn định dựa trên RSI và MACD
• Bollinger Bands Stochastic RSI Chiến lược tín hiệu cực
• RSI Chiến lược giao dịch hai mặt
• KRK ADA 1H Stochastic Slow Strategy với nhiều mục nhập và AI
• Chiến lược giao dịch dừng lỗ và lấy lợi nhuận dựa trên khối lượng MA
• Chiến lược chéo MACD TEMA
• RSI và Bollinger Bands chiến lược đôi
• VWMA-ADX Momentum và Chiến lược dài Bitcoin dựa trên xu hướng