Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. VWAP và Chiến lược mua/bán Super Trend

VWAP và Chiến lược mua/bán Super Trend

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-06-03 10:45:14
Tags:VWAPATR

img

Tổng quan

Chiến lược này kết hợp các chỉ báo VWAP (Giá trung bình trọng lượng khối lượng) và siêu xu hướng. Nó xác định tín hiệu mua và bán bằng cách so sánh vị trí giá so với VWAP và hướng của chỉ báo siêu xu hướng. Một tín hiệu mua được tạo ra khi giá vượt qua trên VWAP và siêu xu hướng là dương tính, trong khi một tín hiệu bán được tạo ra khi giá vượt qua dưới VWAP và siêu xu hướng là âm. Chiến lược cũng tránh tạo tín hiệu trùng lặp bằng cách ghi lại trạng thái tín hiệu trước cho đến khi một tín hiệu ngược lại xuất hiện.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán chỉ số VWAP bằng hàm ta.vwap, với chiều dài VWAP có thể tùy chỉnh.
  2. Tính toán chỉ số Supertrend bằng cách sử dụng hàm ta.supertrend, với thời gian ATR và nhân có thể tùy chỉnh.
  3. Xác định điều kiện mua: giá hiện tại vượt trên VWAP và hướng Supertrend là dương tính.
  4. Xác định điều kiện bán: giá hiện tại vượt dưới VWAP và hướng Supertrend là âm.
  5. Ghi lại trạng thái tín hiệu trước để tránh các tín hiệu liên tiếp theo cùng một hướng.

Ưu điểm chiến lược

  1. Kết hợp các chỉ số VWAP và Supertrend để đánh giá toàn diện hơn về xu hướng thị trường và các bước ngoặt tiềm năng.
  2. Chỉ số VWAP xem xét khối lượng, phản ánh tốt hơn sự chuyển động thực sự của thị trường.
  3. Chỉ số Supertrend có các đặc điểm theo dõi xu hướng và lọc dao động, giúp nắm bắt các xu hướng chính.
  4. Cơ chế để tránh các tín hiệu trùng lặp làm giảm tần suất giao dịch và giảm chi phí giao dịch.

Rủi ro chiến lược

  1. Trong thời gian biến động thị trường cao hoặc xu hướng không rõ ràng, chiến lược có thể tạo ra nhiều tín hiệu sai hơn.
  2. Hiệu suất của chiến lược phụ thuộc vào sự lựa chọn các thông số VWAP và Supertrend; các cài đặt khác nhau có thể dẫn đến kết quả khác nhau.
  3. Chiến lược này không bao gồm quản lý rủi ro và kích thước vị trí, cần được kết hợp với các biện pháp khác để kiểm soát rủi ro trong các ứng dụng thực tế.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Thiết lập một cơ chế xác nhận xu hướng, chẳng hạn như sử dụng đường trung bình động hoặc các chỉ số xu hướng khác, để lọc các tín hiệu hơn nữa.
  2. Tối ưu hóa lựa chọn tham số bằng cách kiểm tra lại dữ liệu lịch sử để tìm sự kết hợp tốt nhất về chiều dài VWAP, thời gian ATR và nhân.
  3. Thực hiện các biện pháp quản lý rủi ro, chẳng hạn như dừng lỗ và lấy lợi nhuận, để kiểm soát rủi ro thương mại cá nhân.
  4. Xem xét kết hợp các chiến lược quản lý tiền, chẳng hạn như phần cố định hoặc tiêu chí Kelly, để tối ưu hóa kích thước vị trí.

Tóm lại

Chiến lược mua / bán VWAP và Supertrend nhằm mục đích nắm bắt toàn diện các xu hướng thị trường và các bước ngoặt tiềm năng bằng cách kết hợp hai loại chỉ số khác nhau. Logic chiến lược rõ ràng và dễ thực hiện và tối ưu hóa. Tuy nhiên, hiệu suất của chiến lược phụ thuộc vào lựa chọn tham số và thiếu các biện pháp quản lý rủi ro. Trong các ứng dụng thực tế, cần tối ưu hóa và tinh chỉnh thêm để thích nghi với các điều kiện thị trường và yêu cầu giao dịch khác nhau.

/*backtest
start: 2023-05-28 00:00:00
end: 2024-06-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="VWAP and Super Trend Buy/Sell Strategy", shorttitle="VWAPST", overlay=true)


//===== VWAP =====
showVWAP = input.bool(title="Show VWAP", defval=true, group="VWAP")
VWAPSource = input.source(title="VWAP Source", defval=hl2, group="VWAP")
VWAPrice = ta.vwap(VWAPSource)
plot(showVWAP ? VWAPrice : na, color=color.teal, title="VWAP", linewidth=2)


//===== Super Trend =====
showST = input.bool(true, "Show SuperTrend Indicator", group="Super Trend")
Period = input.int(title="ATR Period", defval=10, group="Super Trend")
Multiplier = input.float(title="ATR Multiplier", defval=2.0, group="Super Trend")


// Super Trend ATR
Up = hl2 - (Multiplier * ta.atr(Period))
Dn = hl2 + (Multiplier * ta.atr(Period))
var float TUp = na
var float TDown = na
TUp := na(TUp[1]) ? Up : close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := na(TDown[1]) ? Dn : close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
var int Trend = na
Trend := na(Trend[1]) ? 1 : close > TDown[1] ? 1 : close < TUp[1] ? -1 : Trend[1]


Tsl = Trend == 1 ? TUp : TDown
linecolor = Trend == 1 ? color.green : color.red
plot(showST ? Tsl : na, color=linecolor, style=plot.style_line, linewidth=2, title="SuperTrend")


// Buy/Sell Conditions
var bool previousBuysignal = false
var bool previousSellsignal = false


buysignal = not previousBuysignal and Trend == 1 and close > VWAPrice
sellsignal = not previousSellsignal and Trend == -1 and close < VWAPrice


// Ensure the signals are not repetitive
if (buysignal)
    previousBuysignal := true
    previousSellsignal := false
else if (sellsignal)
    previousBuysignal := false
    previousSellsignal := true


// Execute buy and sell orders
if (buysignal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellsignal)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)


// Plot Buy/Sell Labels
//plotshape(buysignal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY", textcolor=color.white, size=size.normal)
//plotshape(sellsignal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL", textcolor=color.white, size=size.normal)
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu