Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược thích nghi Dynamic Take Profit and Stop Loss dựa trên ATR và EMA

Chiến lược thích nghi Dynamic Take Profit and Stop Loss dựa trên ATR và EMA

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-05-28 14:15:56
Tags:ATREMA

img

Tổng quan

Chiến lược này sử dụng hai chỉ số, ATR (Mức trung bình thực sự) và EMA (Mức trung bình chuyển động nhân tố), để điều chỉnh động mức lợi nhuận và dừng lỗ để thích nghi với sự biến động của thị trường. Ý tưởng chính của chiến lược là sử dụng chỉ số ATR để đo biến động của thị trường và đặt mức lợi nhuận và dừng lỗ dựa trên mức độ biến động. Đồng thời, chỉ số EMA được sử dụng để xác định hướng giao dịch. Khi giá vượt qua EMA, một vị trí dài được mở, và khi giá vượt qua EMA, một vị trí ngắn được mở. Chiến lược này có thể tự động điều chỉnh mức lợi nhuận và dừng lỗ theo những thay đổi trong biến động của thị trường, do đó đạt được mục đích kiểm soát rủi ro năng động.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán chỉ số ATR để đo mức độ biến động thị trường.
  2. Tính toán mức stop loss động dựa trên giá trị ATR và tham số input multiple.
  3. Sử dụng chỉ số EMA như một điều kiện lọc. Mở một vị trí dài khi giá phá vỡ trên EMA, và mở một vị trí ngắn khi giá phá vỡ dưới EMA.
  4. Trong khi giữ một vị trí, liên tục điều chỉnh mức lợi nhuận và mức dừng lỗ dựa trên thay đổi giá và thay đổi mức dừng lỗ năng động.
  5. Khi giá đạt đến mức dừng lỗ động, đóng vị trí và mở một vị trí ngược.

Ưu điểm chiến lược

  1. Khả năng thích nghi mạnh mẽ: Bằng cách điều chỉnh năng động mức lợi nhuận và dừng lỗ, chiến lược có thể thích nghi với những thay đổi về biến động trong các điều kiện thị trường khác nhau và kiểm soát rủi ro.
  2. Khả năng theo dõi xu hướng mạnh mẽ: Chỉ số EMA được sử dụng để xác định hướng giao dịch, có thể nắm bắt hiệu quả xu hướng thị trường.
  3. Các tham số có thể điều chỉnh: Bằng cách điều chỉnh thời gian ATR và nhiều tham số, rủi ro và lợi nhuận của chiến lược có thể được kiểm soát linh hoạt.

Rủi ro chiến lược

  1. Thiết lập rủi ro tham số: Việc thiết lập thời gian ATR và nhiều tham số sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của chiến lược.
  2. Rủi ro thị trường dao động: Trong một thị trường dao động, việc mở và đóng các vị trí thường xuyên có thể dẫn đến sự trượt lớn và tổn thất phí giao dịch.
  3. Rủi ro đảo ngược xu hướng: Khi xu hướng thị trường đảo ngược, chiến lược có thể gặp phải các lỗ liên tiếp.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Đưa ra nhiều chỉ số kỹ thuật hơn, chẳng hạn như MACD và RSI, để cải thiện độ chính xác của đánh giá xu hướng.
  2. Tối ưu hóa phương pháp tính toán mức lợi nhuận và mức dừng lỗ, chẳng hạn như giới thiệu phương pháp dừng lỗ sau và phương pháp dừng lỗ tỷ lệ động.
  3. Tối ưu hóa các tham số để tìm sự kết hợp tốt nhất của thời gian ATR và nhiều tham số để cải thiện sự ổn định và lợi nhuận của chiến lược.
  4. Thêm một mô-đun quản lý vị trí để điều chỉnh kích thước vị trí một cách năng động dựa trên biến động thị trường và mức độ rủi ro tài khoản.

Tóm lại

Chiến lược này sử dụng các chỉ số ATR và EMA để điều chỉnh năng động mức lợi nhuận và dừng lỗ để thích nghi với những thay đổi trong biến động thị trường, trong khi sử dụng chỉ số EMA để xác định hướng giao dịch. Chiến lược có khả năng thích nghi mạnh mẽ và khả năng theo xu hướng, nhưng có thể phải đối mặt với một số rủi ro trong cài đặt tham số, thị trường dao động và đảo ngược xu hướng.

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title='UT MB&SS Bot', overlay=true)

// Inputs
a = input(1, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(10, title='ATR Period')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
stoploss = input(2.0, title='Stop Loss (ATR Multiples)')

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

var xATR_trailing_stop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.min(nz(xATR_trailing_stop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATR_trailing_stop := src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.max(nz(xATR_trailing_stop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATR_trailing_stop)
below = ta.crossover(xATR_trailing_stop, ema)

buy = src > xATR_trailing_stop and above
sell = src < xATR_trailing_stop and below

barbuy = src > xATR_trailing_stop
barsell = src < xATR_trailing_stop

plotshape(buy, title='Buy', text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(sell, title='Sell', text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)

barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)

stop_level = pos == 1 ? xATR_trailing_stop - stoploss * xATR : xATR_trailing_stop + stoploss * xATR
stop_level := math.max(stop_level, nz(stop_level[1]))

if pos == 1
    strategy.exit('Exit Long', 'UT Long', stop=stop_level)
else if pos == -1
    strategy.exit('Exit Short', 'UT Short', stop=stop_level)





if buy
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if sell
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu