Đường trung bình động đa cấp với hệ thống giao dịch nhận dạng mẫu nến
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-11-12 16:39:22Tags:EMASMAMA50MA200
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch phân tích kỹ thuật toàn diện kết hợp nhận dạng mô hình nến cổ điển với phân tích xu hướng. Hệ thống chủ yếu dựa trên việc xác định nhiều mô hình nến cổ điển, bao gồm hơn mười hình thành khác nhau, trong khi kết hợp cả trung bình động ngắn hạn và dài hạn để xác nhận xu hướng thị trường và tạo ra tín hiệu mua / bán. Chiến lược có thể thích nghi với các khung thời gian khác nhau và phù hợp cho cả giao dịch ngắn hạn và giữ vị trí trung bình đến dài hạn.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược sử dụng một cơ chế xác nhận tín hiệu nhiều lớp:
- Sử dụng Trung bình Di chuyển Triệt để 6 giai đoạn (EMA) như chỉ số xu hướng ngắn hạn
- Sử dụng trung bình di chuyển đơn giản 50 và 200 giai đoạn (SMA) để đánh giá xu hướng dài hạn
- Xác định nhiều mô hình nến:
- Gia đình Doji (Doji thông thường, Gravestone Doji, Dragonfly Doji)
- Mô hình búa (Hammer, Hanging Man, Inverted Hammer, Shooting Star)
- Mô hình hấp thụ
- Các mẫu bên trong
- Mô hình Morning Star/Evening Star
- Mô hình ba người lính / ba con quạ
- Tạo tín hiệu giao dịch bằng cách kết hợp phân tích xu hướng và mô hình
Ưu điểm chiến lược
- Xác nhận đa chiều: Cải thiện độ tin cậy tín hiệu thông qua xác nhận kép của đường trung bình động và các mẫu nến
- Khả năng thích nghi cao: Phù hợp với các môi trường thị trường khác nhau, nắm bắt cả xu hướng và đảo ngược
- Kiểm soát rủi ro toàn diện: Giảm tín hiệu sai thông qua các tiêu chí nhận dạng mẫu nghiêm ngặt
- Logic hoạt động rõ ràng: Mỗi tín hiệu giao dịch có điều kiện nhập cảnh cụ thể
- Độ mở rộng cao: Khung chiến lược dễ dàng chứa các mô-đun nhận dạng mẫu mới
Rủi ro chiến lược
- Sự chậm trễ nhận dạng mẫu: Nhiều ngọn nến cần thiết để xác nhận có thể bỏ lỡ các điểm nhập tối ưu
- Tối đa tín hiệu: Các mô hình đồng thời có thể gây ra các tín hiệu mâu thuẫn
- Tiếng ồn thị trường: Có thể tạo ra tín hiệu sai quá mức trong thị trường hỗn loạn
- Độ nhạy của các tham số: Việc lựa chọn thời gian trung bình động ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất chiến lược
- Sự phức tạp của tính toán: Tính toán thời gian thực của nhiều mẫu có thể ảnh hưởng đến hiệu quả thực thi
Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược
- Hệ thống cân nhắc tín hiệu:
- Thực hiện trọng lượng điều chỉnh cho các mẫu khác nhau
- Điều chỉnh động trọng lượng dựa trên điều kiện thị trường
- Xác nhận môi trường thị trường:
- Thêm các chỉ số biến động để xác định tình trạng thị trường
- Điều chỉnh các thông số chiến lược dựa trên điều kiện thị trường
- Tối ưu hóa stop-loss:
- Thiết kế stop-loss động dựa trên các đặc điểm mẫu
- Thêm cơ chế dừng kéo
- Bộ lọc tín hiệu:
- Tích hợp cơ chế xác nhận khối lượng
- Thêm bộ lọc cường độ xu hướng
- Tối ưu hóa hiệu quả tính toán:
- Đơn giản hóa các thuật toán nhận dạng mẫu
- Tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu
Tóm lại
Chiến lược này tích hợp nhiều công cụ phân tích kỹ thuật để xây dựng một hệ thống giao dịch hoàn chỉnh. Sức mạnh cốt lõi của nó nằm trong cơ chế xác nhận tín hiệu đa chiều, mặc dù nó phải đối mặt với những thách thức về sự chậm trễ tín hiệu và khả năng quá phù hợp. Hiệu suất của chiến lược có thể được tăng cường bằng cách thêm nhận dạng môi trường thị trường và cơ chế điều chỉnh tham số năng động. Trong ứng dụng thực tế, nó được khuyến cáo tối ưu hóa các tham số thông qua kiểm tra lại và thực hiện cùng với một hệ thống quản lý rủi ro.
/*backtest
start: 2023-11-12 00:00:00
end: 2024-11-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("hazed candles", shorttitle="hazed candles", overlay=true)
// Inputs
ema_input = input.int(6, title="EMA value to detect trend")
show_doji = input.bool(true, title="Doji star")
show_doji_grave = input.bool(true, title="Doji grave")
show_doji_dragonfly = input.bool(true, title="Doji dragonfly")
show_hammer = input.bool(true, title="Hammer")
show_hanginman = input.bool(true, title="Hanging man")
show_rhammer = input.bool(true, title="Reversed hammer")
show_falling_star = input.bool(true, title="Falling star")
show_absorption = input.bool(true, title="Absorptions")
show_tweezers = input.bool(true, title="Tweezers")
show_triple_inside = input.bool(true, title="Triple inside")
show_three_soldiers = input.bool(true, title="Three soldiers")
show_three_crows = input.bool(true, title="Three crows")
show_morning_evening_stars = input.bool(true, title="Morning / evening stars")
show_golden_death_cross = input.bool(true, title="Golden / Death cross")
// EMA calculation
prev_p_1 = ta.ema(close, ema_input)
// Variables
lowhigh_long_prop = 10
body_prop_size = 9
bar_size_h = high - close
bar_size_l = math.max(open, close) - math.min(close, open)
body_size_h = high - low
low_body_prop = close - low
high_body_prop = high - close
low_half_eq = (low_body_prop > body_size_h / 2.5 and low_body_prop < body_size_h / 1.65)
high_half_eq = (high_body_prop > body_size_h / 2.5 and high_body_prop < body_size_h / 1.65)
open_close_eq = (bar_size_l < body_size_h / body_prop_size)
///////////////// Doji star ///////////////
doji_star_up = show_doji and close <= prev_p_1 and open_close_eq and high_body_prop and low_half_eq
doji_star_down = show_doji and close > prev_p_1 and open_close_eq and high_body_prop and low_half_eq
plotshape(doji_star_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Doji star")
plotshape(doji_star_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Doji star")
// Strategy entries for Doji star
if (doji_star_up)
strategy.entry("Buy Doji Star", strategy.long)
if (doji_star_down)
strategy.entry("Sell Doji Star", strategy.short)
///////////////// Doji grave ///////////////
long_high_body = (high_body_prop > bar_size_l * lowhigh_long_prop)
open_low_eq = ((close - low) < body_size_h / body_prop_size)
doji_grave = show_doji_grave and close > prev_p_1 and open_close_eq and open_low_eq and long_high_body
plotshape(doji_grave, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Doji grave")
// Strategy entries for Doji grave
if (doji_grave)
strategy.entry("Sell Doji Grave", strategy.short)
///////////////// Doji dragonfly ///////////////
long_low_body = (low_body_prop > bar_size_l * lowhigh_long_prop)
open_high_eq = ((high - close) < body_size_h / body_prop_size)
doji_dragonfly = show_doji_dragonfly and close <= prev_p_1 and open_close_eq and open_high_eq and long_low_body
plotshape(doji_dragonfly, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Doji dragonfly")
// Strategy entries for Doji dragonfly
if (doji_dragonfly)
strategy.entry("Buy Doji Dragonfly", strategy.long)
///////////////// Hammer ///////////////
bottom_low = close - bar_size_h * 15
bottom_high = close - bar_size_h * 1.5
top_low = open + bar_size_l * 1.5
top_high = open + bar_size_l * 15
h_down = show_hammer and prev_p_1 > close and open == high and low > bottom_low and low < bottom_high
plotshape(h_down, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Hammer")
// Strategy entries for Hammer
if (h_down)
strategy.entry("Buy Hammer", strategy.long)
///////////////// Hanging man ///////////////
hm_down = show_hanginman and prev_p_1 < close and open == high and low > bottom_low and low < bottom_high
plotshape(hm_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Hanging man")
// Strategy entries for Hanging man
if (hm_down)
strategy.entry("Sell Hanging Man", strategy.short)
///////////////// Reversed hammer ///////////////
rh_down = show_rhammer and prev_p_1 > open and low == close and high > top_low and high < top_high
plotshape(rh_down, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Reversed hammer")
// Strategy entries for Reversed hammer
if (rh_down)
strategy.entry("Buy Reversed Hammer", strategy.long)
///////////////// Fallling star ///////////////
fs_down = show_falling_star and prev_p_1 < close and low == close and high > top_low and high < top_high
plotshape(fs_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Falling star")
// Strategy entries for Falling star
if (fs_down)
strategy.entry("Sell Falling Star", strategy.short)
///////////////// Absorption ///////////////
open_1 = open[1]
close_1 = close[1]
high_1 = high[1]
low_1 = low[1]
open_2 = open[2]
close_2 = close[2]
high_2 = high[2]
low_2 = low[2]
open_3 = open[3]
close_3 = close[3]
high_3 = high[3]
low_3 = low[3]
bar_1 = math.max(open_1, close_1) - math.min(open_1, close_1)
bar_2 = math.max(open_2, close_2) - math.min(open_2, close_2)
bar_3 = math.max(open_3, close_3) - math.min(open_3, close_3)
bar_h = math.max(open, close) - math.min(open, close)
bar_size_min = bar_1 * 1.2
bar_size_f = (bar_h > bar_size_min)
absorption_up = show_absorption and bar_size_f and open_1 > close_1 and open_1 != open and open_3 > open_2 and open_2 > open_1 and open_1 > open and close > open
absorption_down = show_absorption and bar_size_f and open_1 < close_1 and open_1 != open and open_3 < open_2 and open_2 < open_1 and open_1 < open and close < open
plotshape(absorption_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Absorption")
plotshape(absorption_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Absorption")
// Strategy entries for Absorption
if (absorption_up)
strategy.entry("Buy Absorption", strategy.long)
if (absorption_down)
strategy.entry("Sell Absorption", strategy.short)
///////////////// Tweezer ///////////////
match_lows = (low_1 == low or (low_2 == low and open_2 == open_1))
sprici_up = show_tweezers and prev_p_1 > open and match_lows and open_3 > open_2 and open_2 > open_1 and open_1 > open and low != open and close_1 != low_1
plotshape(sprici_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Tweezer")
match_highs = (high_1 == high or (high_2 == high and open_2 == open_1))
sprici_down = show_tweezers and prev_p_1 <= open and match_highs and open_3 < open_2 and open_2 < open_1 and open_1 < open and high != open and close_1 != high_1
plotshape(sprici_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Tweezer")
// Strategy entries for Tweezer
if (sprici_up)
strategy.entry("Buy Tweezer", strategy.long)
if (sprici_down)
strategy.entry("Sell Tweezer", strategy.short)
///////////////// Triple inside up/down ///////////////
open_close_min = math.min(close, open)
open_close_max = math.max(close, open)
bar = open_close_max - open_close_min
open_close_min_1 = math.min(close[1], open[1])
open_close_max_1 = math.max(close[1], open[1])
open_close_min_2 = math.min(close[2], open[2])
open_close_max_2 = math.max(close[2], open[2])
body_top_1 = math.max(close[1], open[1])
body_low_1 = math.min(close[1], open[1])
triple_inside_up = show_triple_inside and open_close_min_2 == open_close_min_1 and bar_1 > bar_2 * 0.4 and bar_1 < bar_2 * 0.6 and close > open_2 and bar > bar_1 and bar + bar_1 < bar_2 * 2
plotshape(triple_inside_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Three inside")
triple_inside_down = show_triple_inside and open_close_max_2 == open_close_max_1 and bar_1 > bar_2 * 0.4 and bar_1 < bar_2 * 0.6 and close < open_2 and bar > bar_1 and bar + bar_1 < bar_2 * 2
plotshape(triple_inside_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Three inside")
// Strategy entries for Triple inside
if (triple_inside_up)
strategy.entry("Buy Triple Inside", strategy.long)
if (triple_inside_down)
strategy.entry("Sell Triple Inside", strategy.short)
///////////////// Triple soldiers / crows ///////////////
triple_solders = show_three_soldiers and prev_p_1 > open_2 and bar > bar_1 * 0.8 and bar < bar_1 * 1.2 and bar > bar_2 * 0.8 and bar < bar_2 * 1.2 and close > close_1 and close_1 > close_2 and open_2 < close_2 and open_1 < close_1
plotshape(triple_solders, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Three soldiers")
triple_crows = show_three_crows and prev_p_1 < open_2 and bar > bar_1 * 0.8 and bar < bar_1 * 1.2 and bar > bar_2 * 0.8 and bar < bar_2 * 1.2 and close < close_1 and close_1 < close_2 and open_2 > close_2 and open_1 > close_1
plotshape(triple_crows, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Three crows")
// Strategy entries for Three soldiers and Three crows
if (triple_solders)
strategy.entry("Buy Three Soldiers", strategy.long)
if (triple_crows)
strategy.entry("Sell Three Crows", strategy.short)
///////////////// Golden death cross ///////////////
ma_50 = ta.sma(close, 50)
ma_200 = ta.sma(close, 200)
ma_50_200_cross = ta.crossover(ma_50, ma_200) or ta.crossunder(ma_50, ma_200)
golden_cross_up = show_golden_death_cross and ma_50_200_cross and ma_50 > ma_200
plotshape(golden_cross_up, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Golden cross")
death_cross_down = show_golden_death_cross and ma_50_200_cross and ma_50 < ma_200
plotshape(death_cross_down, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Death cross")
// Strategy entries for Golden cross and Death cross
if (golden_cross_up)
strategy.entry("Buy Golden Cross", strategy.long)
if (death_cross_down)
strategy.entry("Sell Death Cross", strategy.short)
///////////////// Morning evening stars ///////////////
morning_star = show_morning_evening_stars and bar > bar_1 and bar_2 > bar_1 and bar > (bar_2 * 0.5) and open_close_min_2 > open_close_min_1 and open_close_min > open_close_min_1 and prev_p_1 > close_2 and prev_p_1 > close_1 and close > close_1 and close_3 > close_2 and close_2 > close_1 and close > body_top_1 and close_2 != close_1 and open != close and open_2 != close_2
plotshape(morning_star, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="Morning star")
evening_star = show_morning_evening_stars and bar > bar_1 and bar_2 > bar_1 and bar > (bar_2 * 0.5) and open_close_max_2 < open_close_max_1 and open_close_max < open_close_max_1 and prev_p_1 < close_2 and prev_p_1 < close_1 and close < close_1 and close_3 < close_2 and close_2 < close_1 and close < body_low_1 and close_2 != close_1 and open != close and open_2 != close_2
plotshape(evening_star, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="Evening star")
// Strategy entries for Morning star and Evening star
if (morning_star)
strategy.entry("Buy Morning Star", strategy.long)
if (evening_star)
strategy.entry("Sell Evening Star", strategy.short)
Có liên quan
- Chiến lược giao dịch khu vực đột phá
- Kênh SSL
- Chiến lược đà chuyển đổi đa EMA
- EMA, SMA, Moving Average Crossover, Chỉ số Động lực
- Xu hướng sau chiến lược đánh giá giá trị dự kiến thích nghi dựa trên đường trung bình động chéo
- Chiến lược gói phần trăm kênh năng động
- Chiến lược chéo giữa SMA và trung bình động kép
- Chỉ số: WaveTrend Oscillator
- Chiến lược chéo EMA5 và EMA13
- AMACD - Tất cả các trung bình chuyển động
Thêm nữa
- Chiến lược giao dịch hai hướng đột phá biến động lớn: Hệ thống nhập ngưỡng dựa trên điểm
- Chiến lược định lượng cải tiến Bollinger Mean Reversal
- Dynamic Darvas Box Breakout với Moving Average Trend Confirmation Trading System
- Chiến lược giao dịch định lượng EMA Crossover Dynamic Take-Profit Stop-Loss
- Xu hướng chéo đa EMA theo chiến lược với tối ưu hóa dừng lỗ và lợi nhuận tích cực
- Chiến lược chéo trung bình động kép với quản lý rủi ro năng động
- Đường chéo hai trung bình động với chiến lược quản lý rủi ro động
- Nhận được sức mạnh xu hướng Multi-MA với chiến lược lấy lợi nhuận
- Hệ thống giao dịch theo xu hướng thích nghi đa chiến lược và phá vỡ
- Chiến lược giao dịch xu hướng EMA nhiều khung thời gian
- Chiến lược giao dịch cân bằng dựa trên thời gian và xoay ngắn
- Chiến lược giao dịch định lượng xu hướng động MACD tiên tiến
- Hệ thống giao dịch Trend Breakout với Moving Average (Chiến lược TBMA)
- Chiến lược theo dõi đa xu hướng dựa trên ATR với hệ thống tối ưu hóa lấy lợi nhuận và dừng lỗ
- Hệ thống giao dịch thích nghi thông minh dựa trên động lực RSI với quản lý rủi ro đa cấp
- Chiến lược giao dịch năng động RSI thích nghi với tối ưu hóa ngưỡng
- RSI và AO Xu hướng phối hợp sau chiến lược giao dịch định lượng
- Chiến lược RSI xu hướng thích nghi với hệ thống lọc trung bình động
- Chiến lược động lực RSI chéo trung bình động kép với hệ thống tối ưu hóa rủi ro-lợi nhuận