Tài nguyên đang được tải lên... tải...
  1. Quảng trường
  2. Chiến lược giao dịch cường độ xu hướng đa MA - Một hệ thống giao dịch thông minh linh hoạt dựa trên độ lệch MA

Chiến lược giao dịch cường độ xu hướng đa MA - Một hệ thống giao dịch thông minh linh hoạt dựa trên độ lệch MA

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-12-11 17:46:33
Tags:MAATRHTFRRTPSL

img

Tổng quan

Chiến lược này là một hệ thống giao dịch thông minh dựa trên nhiều đường trung bình động và cường độ xu hướng. Nó đo lường sức mạnh xu hướng thị trường bằng cách phân tích độ lệch giữa giá và đường trung bình động của các giai đoạn khác nhau, kết hợp với chỉ số biến động ATR để quản lý vị trí và kiểm soát rủi ro. Chiến lược cung cấp tính tùy chỉnh cao và có thể điều chỉnh các tham số một cách linh hoạt theo môi trường thị trường và nhu cầu giao dịch khác nhau.

Nguyên tắc chiến lược

Lý thuyết cốt lõi của chiến lược dựa trên các khía cạnh sau:

  1. Sử dụng hai đường trung bình động (nhanh và chậm) của các giai đoạn khác nhau để xác định hướng xu hướng và tín hiệu chéo
  2. Xác định số lượng sức mạnh xu hướng bằng cách tính lệch giữa giá và đường trung bình động (trong điểm)
  3. Bao gồm các mô hình nến (lấp đầy, búa, ngôi sao rơi, doji) như tín hiệu xác nhận
  4. Sử dụng chỉ số ATR để tính toán động các mục tiêu dừng lỗ và lợi nhuận
  5. Sử dụng lợi nhuận một phần và dừng lại để quản lý đơn đặt hàng

Ưu điểm chiến lược

  1. Hệ thống có khả năng thích nghi mạnh mẽ thông qua điều chỉnh tham số cho các môi trường thị trường khác nhau
  2. Xác định số lượng sức mạnh xu hướng thông qua đo độ lệch để tránh giao dịch thường xuyên trong xu hướng yếu
  3. Kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật và mô hình để cải thiện độ tin cậy tín hiệu
  4. Sử dụng lỗ dừng động dựa trên ATR để kiểm soát rủi ro hợp lý
  5. Hỗ trợ cả hai phương pháp kích thước vị trí hợp chất và cố định
  6. Các tính năng lấy lợi nhuận một phần và dừng theo dõi để bảo vệ lợi nhuận hiệu quả

Rủi ro chiến lược

  1. Có thể tạo ra tín hiệu sai trong thị trường dao động, xem xét thêm bộ lọc dao động
  2. Kết hợp nhiều chỉ số có thể bỏ lỡ một số cơ hội giao dịch
  3. Tối ưu hóa quá mức các thông số có thể dẫn đến rủi ro quá phù hợp
  4. Các giao dịch lớn trên các thị trường ít thanh khoản có thể gặp rủi ro trượt
  5. Yêu cầu cài đặt stop loss thích hợp để tránh tổn thất đơn quá nhiều

Tối ưu hóa chiến lược

  1. Có thể thêm các chỉ số khối lượng như xác nhận xu hướng bổ sung
  2. Xem xét việc giới thiệu các chỉ số biến động để điều chỉnh thường xuyên giao dịch một cách năng động
  3. Các tín hiệu lọc dựa trên sự nhất quán xu hướng trong các khung thời gian khác nhau
  4. Thêm thêm các tùy chọn dừng lỗ, chẳng hạn như dừng dựa trên thời gian
  5. Phát triển các cơ chế tối ưu hóa tham số thích nghi để cải thiện khả năng thích nghi chiến lược

Tóm lại

Chiến lược này xây dựng một hệ thống giao dịch toàn diện bằng cách kết hợp trung bình động, định lượng sức mạnh xu hướng, mô hình nến và quản lý rủi ro năng động. Nó duy trì sự đơn giản chiến lược trong khi tăng độ tin cậy giao dịch thông qua nhiều cơ chế xác nhận.

/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Customizable Strategy with Signal Intensity Based on Pips Above/Below MAs", overlay=true)

// Customizable Inputs
// Account and Risk Management
account_size = input.int(100000, title="Account Size (USD)", minval=1)
compounded_results = input.bool(true, title="Compounded Results")
risk_per_trade = input.float(1.0, title="Risk per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100

// Moving Averages Settings
ma1_length = input.int(50, title="Moving Average 1 Length", minval=1)
ma2_length = input.int(200, title="Moving Average 2 Length", minval=1)

// Higher Time Frame for Moving Averages
ma_htf = input.timeframe("D", title="Higher Time Frame for MA Delay")

// Signal Intensity Range based on pips
signal_intensity_min = input.int(0, title="Signal Intensity Start (Pips)", minval=0, maxval=1000)
signal_intensity_max = input.int(1000, title="Signal Intensity End (Pips)", minval=0, maxval=1000)

// ATR-Based Stop Loss and Take Profit
atr_length = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
atr_multiplier_stop = input.float(1.5, title="Stop Loss Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
atr_multiplier_take_profit = input.float(2.5, title="Take Profit Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)

// Trailing Stop and Partial Profit
trailing_stop_rr = input.float(2.0, title="Trailing Stop (R:R)", minval=0)
partial_profit_percentage = input.float(50, title="Take Partial Profit (%)", minval=0, maxval=100)

// Trend Filter Settings
trend_filter_enabled = input.bool(true, title="Trend Filter Enabled")
trend_filter_sensitivity = input.float(50, title="Trend Filter Sensitivity", minval=0, maxval=100)

// Candle Pattern Type for Entry
entry_candle_type = input.string("Any", title="Entry Candle Type", options=["Any", "Engulfing", "Hammer", "Shooting Star", "Doji"])

// Moving Average Entry Conditions
ma_entry_condition = input.string("Both", title="MA Entry", options=["Fast Above Slow", "Fast Below Slow", "Both"])

// Trade Direction (Long, Short, or Both)
trade_direction = input.string("Both", title="Trade Direction", options=["Long", "Short", "Both"])

// ATR Calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)

// Moving Average Calculations (using Higher Time Frame)
ma1_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma1_length)
ma2_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma2_length)

// Candle Pattern Conditions
is_engulfing = close[1] < open[1] and close > open and high > high[1] and low < low[1]
is_hammer = (high - low) > 3 * (close - open) and (close > open) and (low == ta.lowest(low, 5))
is_shooting_star = (high - low) > 3 * (open - close) and (open > close) and (high == ta.highest(high, 5))
is_doji = (close - open) <= ((high - low) * 0.1)

// Apply the selected candle pattern
candle_condition = false
if entry_candle_type == "Any"
    candle_condition := true
if entry_candle_type == "Engulfing"
    candle_condition := is_engulfing
if entry_candle_type == "Hammer"
    candle_condition := is_hammer
if entry_candle_type == "Shooting Star"
    candle_condition := is_shooting_star
if entry_candle_type == "Doji"
    candle_condition := is_doji

// Moving Average Entry Conditions
ma_cross_above = ta.crossover(ma1_htf, ma2_htf)
ma_cross_below = ta.crossunder(ma1_htf, ma2_htf)

// Calculate pips distance to MAs and normalize it for signal intensity
pip_size = syminfo.mintick * 10  // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed

// Calculate distances in pips between price and MAs
distance_to_ma1_pips = math.abs(close - ma1_htf) / pip_size
distance_to_ma2_pips = math.abs(close - ma2_htf) / pip_size

// Calculate signal intensity based on the pips distance
// Normalize the signal intensity between the user-specified min and max
signal_intensity = math.min(math.max((distance_to_ma1_pips + distance_to_ma2_pips), signal_intensity_min), signal_intensity_max)

// Trend Filter Condition (Optional)
trend_condition = false
if trend_filter_enabled
    trend_condition := ta.sma(close, ma2_length) > ta.sma(close, ma2_length + int(trend_filter_sensitivity))

// Entry Conditions Based on MA, Candle Patterns, and Trade Direction
long_condition = (trade_direction == "Long" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Above Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_above and candle_condition and (not trend_filter_enabled or trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
short_condition = (trade_direction == "Short" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Below Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_below and candle_condition and (not trend_filter_enabled or not trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min

// Position Sizing Based on Risk Per Trade and ATR for Stop Loss
risk_amount = account_size * risk_per_trade
stop_loss_atr = atr_multiplier_stop * atr_value

// Calculate the position size based on the risk amount and ATR stop loss
position_size = risk_amount / stop_loss_atr

// If compounded results are not enabled, adjust position size for non-compounded returns
if not compounded_results
    position_size := position_size / account_size * 100000  // Adjust for non-compounded results

// Convert take profit and stop loss from ATR to USD
pip_value = syminfo.mintick * 10  // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
take_profit_atr = atr_multiplier_take_profit * atr_value
take_profit_usd = (take_profit_atr * pip_value) * position_size
stop_loss_usd = (stop_loss_atr * pip_value) * position_size

// Trailing Stop
trail_stop_level = trailing_stop_rr * stop_loss_atr

// Initialize long_box_id and short_box_id as boxes (not ints)
var box long_box_id = na
var box short_box_id = na

// Track Monthly Profit
var float monthly_profit = 0.0
if (month(timenow) != month(timenow[1]))  // New month
    monthly_profit := 0

// Long Trade Management
if long_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
    // Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
    strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
    // Full take profit and stop loss with trailing stop
    strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)

    // Delete the old box if it exists
    if not na(long_box_id)
        box.delete(long_box_id)
    
    // Plot Take Profit and Stop Loss for Long Positions
    // long_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, bgcolor=color.new(color.green, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.green, 0))

// Short Trade Management
if short_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
    // Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
    strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
    // Full take profit and stop loss with trailing stop
    strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)

    // Delete the old box if it exists
    // if not na(short_box_id)
    //     box.delete(short_box_id)

    // Plot Take Profit and Stop Loss for Short Positions
    // short_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, bgcolor=color.new(color.red, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.red, 0))

// Plot MAs and Signals
plot(ma1_htf, color=color.blue, title="MA1 (HTF)")
plot(ma2_htf, color=color.red, title="MA2 (HTF)")
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL")
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu