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

Hệ thống xu hướng đột phá lịch sử với bộ lọc trung bình động (HBTS)

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-12-05 14:40:05
Tags:MASMAEMAWMAVWMA

Tổng quan

Chiến lược này là một hệ thống theo xu hướng dựa trên các dấu hiệu bứt phá giá lịch sử và các bộ lọc trung bình động. Nó kết hợp các tín hiệu bứt phá giá nhiều giai đoạn với trung bình động để xác định xu hướng thị trường, sử dụng các quy tắc vào và ra nghiêm ngặt để nắm bắt các biến động thị trường trung hạn đến dài hạn. Chiến lược sử dụng các dấu hiệu bứt phá giá 55 ngày cho các tín hiệu dài, các dấu hiệu bứt phá giá 20 ngày cho các bước ra, và kết hợp trung bình động 200 ngày như một bộ lọc xu hướng để giảm hiệu quả rủi ro bứt phá sai.

Nguyên tắc chiến lược

Lý thuyết cốt lõi được xây dựng trên sự đột phá giá và xu hướng theo dõi.

Tín hiệu nhập cảnh: Hệ thống tạo ra một tín hiệu dài khi giá đạt mức cao nhất trong 55 ngày và đóng trên đường trung bình động 200 ngày
Tín hiệu thoát: Hệ thống đóng các vị trí khi giá phá vỡ dưới mức thấp 20 ngày
Trình lọc xu hướng: Sử dụng trung bình động 200 ngày làm chỉ số xu hướng chính, chỉ nhập dài trên mức trung bình
Quản lý vị trí: Sử dụng 10% vốn chủ sở hữu cho mỗi giao dịch
Tùy chọn trung bình động: Hỗ trợ SMA, EMA, WMA, VWMA, cho phép linh hoạt dựa trên các đặc điểm của thị trường

Ưu điểm chiến lược

Logic rõ ràng: Chiến lược sử dụng các chỉ số giá cổ điển và chỉ số trung bình động, dễ hiểu và thực hiện
Kiểm soát rủi ro mạnh mẽ: Có các điều kiện dừng lỗ rõ ràng, quản lý rủi ro thông qua bộ lọc trung bình động và kiểm soát vị trí
Khả năng thích nghi cao: Có thể được điều chỉnh thông qua các tham số để phù hợp với các môi trường thị trường khác nhau
Strong Trend Capturing: Sử dụng nhiều thời gian giá đột phá để xác nhận hướng xu hướng
Tự động hóa cao: Các quy tắc chiến lược rõ ràng tạo điều kiện cho việc thực hiện chương trình

Rủi ro chiến lược

Tiêu chí của các loại hình rủi ro này là:
Rủi ro trượt: Có thể gặp trượt đáng kể trên các thị trường ít thanh khoản hơn
Rủi ro đảo ngược xu hướng: Khả năng rút vốn lớn gần các thời điểm thay đổi xu hướng lớn
Độ nhạy của các tham số: Các tham số tối ưu có thể khác nhau đáng kể trong các môi trường thị trường khác nhau
Rủi ro quản lý tiền: Định vị tỷ lệ cố định có thể quá rủi ro trong một số tình huống

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chứng nhận tín hiệu: Có thể thêm khối lượng đột phá và các chỉ số phụ trợ khác để lọc các đột phá sai
Đặt giá trị giá trị giá trị giá trị giá trị giá trị giá trị
Quản lý vị trí: Điều chỉnh kích thước vị trí theo cách năng động dựa trên biến động thị trường
Phân tích nhiều khung thời gian: Thêm thêm phân tích khung thời gian để cải thiện độ tin cậy tín hiệu
Nhận dạng môi trường thị trường: Thêm các chỉ số sức mạnh xu hướng để đánh giá điều kiện thị trường hiện tại

Tóm lại

Đây là một hệ thống chiến lược kết hợp các quy tắc giao dịch rùa cổ điển với các công cụ phân tích kỹ thuật hiện đại. Nó nắm bắt xu hướng thông qua sự đột phá giá, xác nhận hướng sử dụng đường trung bình động, và kiểm soát rủi ro bằng quản lý vị trí hợp lý. Logic chiến lược rõ ràng, thực tế và có khả năng mở rộng tốt. Mặc dù nó có thể hoạt động kém trong các thị trường hỗn loạn, thông qua tối ưu hóa tham số và kiểm soát rủi ro thích hợp, nó vẫn có thể đạt được lợi nhuận ổn định trong các thị trường xu hướng. Các nhà giao dịch được khuyên nên điều chỉnh các tham số dựa trên các đặc điểm thị trường cụ thể và thiết lập các hệ thống quản lý tiền toàn diện khi áp dụng giao dịch trực tiếp.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Turtle Traders - Andrei", overlay=true, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// ====== Inputs ======
// Período para a máxima das compras
lookback_buy = input.int(title="Período para Máxima de Compra", defval=55, minval=1)

// Período para a mínima das vendas
lookback_sell = input.int(title="Período para Mínima de Venda", defval=20, minval=1)

// Período da Média Móvel
ma_length = input.int(title="Período da Média Móvel", defval=200, minval=1)

// Tipo de Média Móvel
ma_type = input.string(title="Tipo de Média Móvel", defval="SMA", options=["SMA", "EMA", "WMA", "VWMA"])

// ====== Cálculos ======
// Cálculo da Média Móvel baseada no tipo selecionado
ma = switch ma_type
    "SMA" => ta.sma(close, ma_length)
    "EMA" => ta.ema(close, ma_length)
    "WMA" => ta.wma(close, ma_length)
    "VWMA" => ta.vwma(close, ma_length)

// Cálculo da máxima dos últimos 'lookback_buy' candles
highest_buy = ta.highest(high, lookback_buy)

// Cálculo da mínima dos últimos 'lookback_sell' candles
lowest_sell = ta.lowest(low, lookback_sell)

// ====== Condições de Negociação ======
// Condição de entrada: fechamento acima da máxima dos últimos 'lookback_buy' candles E acima da MA
longCondition = (high == highest_buy) and (close > ma)

if (longCondition)
    strategy.entry("Comprar", strategy.long)

// Condição de saída: fechamento abaixo da mínima dos últimos 'lookback_sell' candles
exitCondition = (low == lowest_sell)

if (exitCondition)
    strategy.close("Comprar")

// ====== Plotagens ======
// Plotar a máxima de 'lookback_buy' candles
plot(highest_buy, color=color.green, title="Máxima", linewidth=2)

// Plotar a mínima de 'lookback_sell' candles
plot(lowest_sell, color=color.red, title="Mínima", linewidth=2)

// Plotar a Média Móvel
plot(ma, color=color.blue, title="Média Móvel", linewidth=2)

// ====== Sinais Visuais ======
// Sinal de entrada
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, 
          style=shape.labelup, title="Sinal de Compra", text="")

// Sinal de saída
plotshape(series=exitCondition, location=location.abovebar, color=color.red, 
          style=shape.labeldown, title="Sinal de Venda", text="")

Có liên quan

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu