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

Chiến lược đầu tư trung bình chi phí đồng đô la

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-12-12 17:17:15
Tags:BBDCAEMASMA

img

Tổng quan

Chiến lược này là một cách tiếp cận đầu tư thông minh kết hợp Trung bình chi phí đô la (DCA) với chỉ số kỹ thuật Bollinger Bands. Nó xây dựng các vị trí một cách có hệ thống trong thời gian giảm giá bằng cách tận dụng các nguyên tắc đảo ngược trung bình. Cơ chế cốt lõi thực hiện mua hàng với số tiền cố định khi giá vượt qua mức Bollinger Band thấp hơn, nhằm đạt được giá nhập cảnh tốt hơn trong thời gian điều chỉnh thị trường.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này được xây dựng trên ba trụ cột cơ bản: 1) Trung bình chi phí đô la, làm giảm rủi ro thời gian thông qua các khoản đầu tư cố định thường xuyên; 2) Lý thuyết đảo ngược trung bình, cho rằng giá cuối cùng sẽ quay trở lại mức trung bình lịch sử của chúng; 3) Chỉ số Bollinger Bands để xác định các vùng mua quá mức và bán quá mức. Các tín hiệu mua được kích hoạt khi giá phá vỡ dưới dải dưới, với số lượng mua được xác định bằng cách chia số tiền đầu tư đặt ra bằng giá hiện tại. Chiến lược sử dụng EMA 200 giai đoạn làm dải giữa với nhân lệ lệ lệ chuẩn 2 để xác định dải trên và dưới.

Ưu điểm chiến lược

  1. Giảm rủi ro thời gian - Mua hệ thống thay vì phán đoán chủ quan làm giảm lỗi của con người
  2. Các loại hình giao dịch được tính toán theo các loại hình giao dịch khác.
  3. Các thông số được tính theo mục 3 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của mục 4 của
  4. Quy tắc nhập cảnh/ra khỏi rõ ràng - Các tín hiệu khách quan dựa trên các chỉ số kỹ thuật
  5. Thực thi tự động - Không cần can thiệp bằng tay, tránh giao dịch cảm xúc

Rủi ro chiến lược

  1. Rủi ro thất bại đảo ngược trung bình - Có thể tạo ra tín hiệu sai trong thị trường xu hướng
  2. Chỉ số rủi ro quản lý vốn - yêu cầu dự trữ vốn đủ cho các tín hiệu mua liên tiếp
  3. Rủi ro tối ưu hóa tham số - Tối ưu hóa quá mức có thể dẫn đến thất bại chiến lược
  4. Đơn vị xác định giá trị của các loại sản phẩm được tính toán. Đề nghị thực hiện các quy tắc quản lý vốn nghiêm ngặt và đánh giá thường xuyên hiệu suất chiến lược để quản lý những rủi ro này.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Tích hợp các bộ lọc xu hướng để tránh các hoạt động chống xu hướng trong xu hướng mạnh
  2. Thêm nhiều cơ chế xác nhận khung thời gian
  3. Tối ưu hóa hệ thống quản lý vốn bằng cách phân loại vị trí dựa trên biến động
  4. Thực hiện các cơ chế lợi nhuận khi giá trở lại trung bình
  5. Xem xét kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác để cải thiện độ tin cậy tín hiệu

Tóm lại

Đây là một chiến lược mạnh mẽ kết hợp phân tích kỹ thuật với các phương pháp đầu tư có hệ thống. Nó sử dụng Bollinger Bands để xác định các cơ hội bán quá mức trong khi thực hiện Trung bình chi phí đô la để giảm rủi ro.


/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("DCA Strategy with Mean Reversion and Bollinger Band", overlay=true) // Define the strategy name and set overlay=true to display on the main chart

// Inputs for investment amount and dates
investment_amount = input.float(10000, title="Investment Amount (USD)", tooltip="Amount to be invested in each buy order (in USD)") // Amount to invest in each buy order
open_date = input(timestamp("2024-01-01 00:00:00"), title="Open All Positions On", tooltip="Date when to start opening positions for DCA strategy") // Date to start opening positions
close_date = input(timestamp("2024-08-04 00:00:00"), title="Close All Positions On", tooltip="Date when to close all open positions for DCA strategy") // Date to close all positions

// Bollinger Band parameters
source = input.source(title="Source", defval=close, group="Bollinger Band Parameter", tooltip="The price source to calculate the Bollinger Bands (e.g., closing price)") // Source of price for calculating Bollinger Bands (e.g., closing price)
length = input.int(200, minval=1, title='Period', group="Bollinger Band Parameter", tooltip="Period for the Bollinger Band calculation (e.g., 200-period moving average)") // Period for calculating the Bollinger Bands (e.g., 200-period moving average)
mult = input.float(2, minval=0.1, maxval=50, step=0.1, title='Standard Deviation', group="Bollinger Band Parameter", tooltip="Multiplier for the standard deviation to define the upper and lower bands") // Multiplier for the standard deviation to calculate the upper and lower bands

// Timeframe selection for Bollinger Bands
tf = input.timeframe(title="Bollinger Band Timeframe", defval="240", group="Bollinger Band Parameter", tooltip="The timeframe used to calculate the Bollinger Bands (e.g., 4-hour chart)") // Timeframe for calculating the Bollinger Bands (e.g., 4-hour chart)

// Calculate BB for the chosen timeframe using security
[basis, bb_dev] = request.security(syminfo.tickerid, tf, [ta.ema(source, length), mult * ta.stdev(source, length)]) // Calculate Basis (EMA) and standard deviation for the chosen timeframe
upper = basis + bb_dev // Calculate the Upper Band by adding the standard deviation to the Basis
lower = basis - bb_dev // Calculate the Lower Band by subtracting the standard deviation from the Basis

// Plot Bollinger Bands
plot(basis, color=color.red, title="Middle Band (SMA)") // Plot the middle band (Basis, EMA) in red
plot(upper, color=color.blue, title="Upper Band") // Plot the Upper Band in blue
plot(lower, color=color.blue, title="Lower Band") // Plot the Lower Band in blue
fill(plot(upper), plot(lower), color=color.blue, transp=90) // Fill the area between Upper and Lower Bands with blue color at 90% transparency

// Define buy condition based on Bollinger Band 
buy_condition = ta.crossunder(source, lower) // Define the buy condition when the price crosses under the Lower Band (Mean Reversion strategy)

// Execute buy orders on the Bollinger Band Mean Reversion condition
if (buy_condition ) // Check if the buy condition is true and time is within the open and close date range
    strategy.order("DCA Buy", strategy.long, qty=investment_amount / close) // Execute the buy order with the specified investment amount

// Close all positions on the specified date
if (time >= close_date) // Check if the current time is after the close date
    strategy.close_all() // Close all open positions

// Track the background color state
var color bgColor = na // Initialize a variable to store the background color (set to 'na' initially)

// Update background color based on conditions
if close > upper // If the close price is above the Upper Band
    bgColor := color.red // Set the background color to red
else if close < lower // If the close price is below the Lower Band
    bgColor := color.green // Set the background color to green

// Apply the background color
bgcolor(bgColor, transp=90, title="Background Color Based on Bollinger Bands") // Set the background color based on the determined condition with 90% transparency

// Postscript:
// 1. Once you have set the "Investment Amount (USD)" in the input box, proceed with additional configuration. 
// Go to "Properties" and adjust the "Initial Capital" value by calculating it as "Total Closed Trades" multiplied by "Investment Amount (USD)" 
// to ensure the backtest results are aligned correctly with the actual investment values.
//
// Example:
// Investment Amount (USD) = 100 USD
// Total Closed Trades = 10 
// Initial Capital = 10 x 100 = 1,000 USD

// Investment Amount (USD) = 200 USD
// Total Closed Trades = 24 
// Initial Capital = 24 x 200 = 4,800 USD


Có liên quan

Thêm nữa