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

Hurst Các đường biên giới trong tương lai của chiến lược phân định

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-29 13:58:06
Tags:SMA

Tổng quan

Chiến lược đường phân định tương lai của Hurst là một chiến lược giao dịch dựa trên khái niệm đường phân định tương lai (FLD) được giới thiệu bởi J.M. Hurst vào những năm 1970. Chiến lược dự đoán các biến động giá trong tương lai bằng cách vẽ một đường đơn giản nhưng sâu sắc trên biểu đồ tài chính, được xây dựng bằng cách cân bằng dữ liệu giá nửa chu kỳ trước trên trục thời gian. Cụ thể, chiến lược tập trung vào sự tương tác giữa ba chu kỳ Hurst: Chu kỳ tín hiệu, chu kỳ giao dịch và chu kỳ xu hướng. Bằng cách quan sát các mô hình chéo và chênh lệch giữa giá và các đường FLD, các nhà giao dịch có thể đánh giá xu hướng hoặc hợp nhất thị trường và xác định các điểm vào và ra thị trường.

Nguyên tắc chiến lược

Cốt lõi của Chiến lược phân định đường tương lai của Hurst là cân bằng dữ liệu giá nửa chu kỳ trước trên trục thời gian để xây dựng đường phân định tương lai (FLD). Ví dụ, trong bối cảnh chu kỳ 40 ngày, FLD sẽ được đại diện bằng cách di chuyển dữ liệu giá hiện tại 20 ngày về phía trước trên biểu đồ. Chiến lược chủ yếu tập trung vào ba chu kỳ Hurst: Chu kỳ tín hiệu (bên định: 20 ngày), chu kỳ giao dịch (bên định: 20 ngày) và chu kỳ xu hướng (bên định: 80 ngày). Bằng cách quan sát các mô hình chéo và chênh lệch giữa giá và ba mô hình FLD này, các nhà giao dịch có thể xác định xu hướng thị trường hoặc hợp nhất. Khi giá trên FLD tín hiệu, FLD tín hiệu là trên FLD thương mại, và FLD là trên xu hướng thương mại, FLD tín hiệu là một giai đoạn trong thị trường (bên định khi thị trường bước vào giai đoạn A, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD, FLD,

Ưu điểm chiến lược

Những lợi thế chính của Chiến lược ranh giới trong tương lai của Hurst bao gồm:

Sự đơn giản: Chiến lược dựa trên khái niệm đơn giản của FLD và dễ hiểu và áp dụng.
Nhìn về tương lai: Bằng cách bù đắp dữ liệu giá về tương lai, FLD cung cấp dự báo về các biến động giá trong tương lai.
Phân tích nhiều chu kỳ: Chiến lược kết hợp ba chu kỳ Hurst khác nhau, cung cấp một phân tích thị trường toàn diện hơn.
Xác định xu hướng và hợp nhất: Bằng cách quan sát các mô hình tương tác giữa đường giá và đường FLD, các nhà giao dịch có thể xác định xu hướng hoặc hợp nhất thị trường.
Khả năng tùy chỉnh: Chiến lược cung cấp các công cụ kích hoạt Close the Trade có thể điều chỉnh, cho phép các nhà giao dịch thiết lập các điểm thoát dựa trên sở thích của họ.

Rủi ro chiến lược

Mặc dù có những lợi thế, Chiến lược ranh giới trong tương lai của Hurst cũng có một số rủi ro tiềm ẩn:

Tính nhạy cảm của các tham số: Hiệu suất của chiến lược có thể nhạy cảm với các tham số như độ dài chu kỳ và các cài đặt tham số khác nhau có thể dẫn đến kết quả khác nhau.
Khả năng thích nghi thị trường: Chiến lược có thể hoạt động kém trong một số điều kiện thị trường nhất định, chẳng hạn như xu hướng không rõ ràng hoặc biến động cao.
Sự chậm trễ: Vì FLD được tính dựa trên dữ liệu lịch sử, có thể có một mức độ chậm trễ nhất định.
Giao dịch quá mức: Nếu các công cụ kích hoạt Close the Trade không được đặt đúng cách, nó có thể dẫn đến giao dịch quá mức và chi phí giao dịch cao.

Để giảm thiểu những rủi ro này, các nhà giao dịch có thể xem xét tối ưu hóa tham số, điều chỉnh chiến lược cho các điều kiện thị trường khác nhau và thiết lập các biện pháp dừng lỗ và quản lý rủi ro thích hợp.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

Chiến lược phân định biên giới trong tương lai của Hurst có thể được tối ưu hóa trong các khía cạnh sau:

Tối ưu hóa tham số: Tối ưu hóa các tham số như độ dài chu kỳ và kích hoạt Close the Trade để cải thiện hiệu suất của chiến lược.
Phân tích nhiều khung thời gian: Áp dụng chiến lược cho các khung thời gian khác nhau để có được quan điểm thị trường toàn diện hơn.
Kết hợp với các chỉ số khác: Kết hợp FLD với các chỉ số kỹ thuật khác (ví dụ: trung bình động, dao động) để tăng độ tin cậy tín hiệu.
Quản lý rủi ro: Đưa ra các cơ chế dừng lỗ và kích thước vị trí để kiểm soát rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận.
Khả năng thích nghi thị trường: Phát triển các phương pháp tối ưu hóa nhắm mục tiêu cho các điều kiện thị trường khác nhau (ví dụ: xu hướng, dao động).

Thông qua các biện pháp tối ưu hóa này, Chiến lược ranh giới tương lai của Hurst có thể thích nghi tốt hơn với các môi trường thị trường khác nhau, cải thiện sự ổn định và lợi nhuận của nó.

Kết luận

Chiến lược đường phân định tương lai của Hurst là một chiến lược giao dịch sáng tạo dựa trên khái niệm đường phân định tương lai của J.M. Hurst. Bằng cách bù đắp dữ liệu giá nửa chu kỳ trước trên trục thời gian để xây dựng đường phân định tương lai và kết hợp ba chu kỳ Hurst khác nhau (chu kỳ tín hiệu, chu kỳ giao dịch và chu kỳ xu hướng), chiến lược cung cấp dự báo về các biến động giá trong tương lai. Các nhà giao dịch có thể xác định xu hướng hoặc hợp nhất thị trường và xác định các điểm vào và ra bằng cách quan sát các mô hình chéo và chênh lệch giữa đường giá và đường FLD. Mặc dù chiến lược có những lợi thế như sự đơn giản, thiên hướng và phân tích đa chu kỳ, nhưng nó cũng có một số rủi ro tiềm năng, bao gồm tính khả năng tham số, khả năng thích nghi và khả năng thích ứng thị trường. Để tối ưu hóa chiến lược, các nhà giao dịch có thể xem xét tối ưu hóa, phân tích đa khung thời gian, kết hợp rủi ro với các chỉ số khác, khả năng quản lý rủi ro tổng thể, và Hurst cung cấp cho các nhà giao dịch một

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
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/
// © BarefootJoey

//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)

// FLD Settings
source      = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD   = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp   = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth   = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")   
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)

close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])

// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )

// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )

// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )

// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]

// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend 
    state := 1 // (A)
    state
if state == 1 and price < signal
    state := 2 // (B)
    state
if signal < trade and trade > trend 
    state := 3 // (C)
    state
if state == 3 and price < signal 
    state := 4 // (D)
    state
if signal < trade and trade < trend 
    state := 5 // (E)
    state
if state == 5 and price < signal
    state := 6 // (F)
    state
if signal > trade and trade < trend
    state := 7 // (G)
    state
if state == 7 and price < signal
    state := 8 // (H)
    state
state := state

// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)

// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
  state == 2 ? color.aqua : // B
  state == 3 ? color.blue : // C
  state == 4 ? color.purple : // D
  state == 5 ? color.white : // E
  state == 6 ? color.red :// F
  state == 7 ? color.orange : // G
  state == 8 ? color.yellow : na // H

bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")

bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)

if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
    strategy.close("Buy", qty_percent=100)

if sell
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
    strategy.close("Sell", qty_percent=100)

// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈

Có liên quan

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu