ChaoZhang
1
tập trung vào
1166
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch phá vỡ xu hướng dựa trên mạng lưới các chỉ số kỹ thuật đa dạng. Nó sử dụng tổng hợp các chỉ số kỹ thuật khác nhau như chỉ số trung bình di chuyển ((EMA), giá trung bình cân đối khối lượng giao dịch ((VWAP), chỉ số tương đối mạnh ((RSI) và chỉ số xu hướng trung bình ((ADX) để lọc các phá vỡ giả, tăng độ chính xác của giao dịch thông qua xác nhận nhiều tín hiệu. Chiến lược này cũng kết hợp xu hướng trong thời gian cao hơn và sử dụng các chương trình dừng lỗ động dựa trên ATR để kiểm soát rủi ro hiệu quả.
Nguyên tắc chiến lược
Logic cốt lõi của chiến lược này dựa trên các yếu tố chính sau:
- Hệ thống đánh giá xu hướng: sử dụng giao thoa EMA 9 chu kỳ và 21 chu kỳ để nắm bắt sự thay đổi xu hướng ngắn hạn, đồng thời tham khảo EMA 50 chu kỳ trong chu kỳ 15 phút để xác nhận hướng xu hướng lớn hơn.
- Xác nhận động lực giá: sử dụng chỉ số RSI để xác nhận động lực, nhiều đầu yêu cầu RSI> 55, đầu trống yêu cầu RSI< 45.
- Xác minh cường độ xu hướng: giới thiệu chỉ số ADX để đánh giá cường độ của xu hướng, yêu cầu ADX> 25 để đảm bảo hiệu quả của xu hướng.
- Xác minh vị trí giá: Sử dụng VWAP làm tham chiếu vị trí giá, yêu cầu giá ở vị trí VWAP chính xác.
- Xác nhận khối lượng giao dịch: Yêu cầu khối lượng giao dịch lớn hơn 1,5 lần khối lượng giao dịch trung bình trong 10 chu kỳ, đảm bảo có đủ sự tham gia của thị trường.
- Quản lý rủi ro: Số lượng nắm giữ dựa trên tỷ lệ cố định của tổng tài khoản và ATR động, sử dụng 1.5 lần ATR làm dừng lỗ và 3 lần ATR làm dừng.
Lợi thế chiến lược
- Cơ chế xác nhận đa tín hiệu làm giảm đáng kể sự nhiễu của tín hiệu giả.
- Kết hợp với phân tích chu kỳ thời gian cao và thấp, tăng độ chính xác trong việc đánh giá xu hướng.
- Quản lý vị trí động và thiết lập Stop Loss Stop để kiểm soát tốt rủi ro.
- Sử dụng đột phá khối lượng giao dịch như là xác nhận giao dịch, tăng độ tin cậy của giao dịch.
- Các tham số chiến lược có thể được điều chỉnh để tối ưu hóa theo các tình huống thị trường khác nhau.
Rủi ro chiến lược
- Một số cơ hội giao dịch có hiệu quả có thể bị bỏ lỡ bởi nhiều mạng lưới.
- Các tín hiệu giao dịch thường xuyên có thể được tạo ra trong thị trường bất ổn.
- Các tham số được tối ưu hóa có thể dẫn đến quá phù hợp với dữ liệu lịch sử.
- ATR có thể bị phá vỡ trong một thị trường biến động cao.
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Giới thiệu cơ chế tham số thích ứng, điều chỉnh các tham số theo tình trạng thị trường.
- Thêm mô-đun nhận diện môi trường thị trường, sử dụng các tham số khác nhau trong các môi trường thị trường khác nhau.
- Thêm bộ lọc thời gian giao dịch để tránh các khoảng thời gian có biến động lớn.
- Tối ưu hóa tỷ lệ dừng lỗ, có thể được xem xét để điều chỉnh theo biến động của thị trường.
- Tăng cường độ của xu hướng, sử dụng các chiến lược quản lý vị trí khác nhau với cường độ khác nhau.
Tóm tắt
Chiến lược này xây dựng một hệ thống giao dịch tương đối hoàn chỉnh thông qua sự phối hợp hợp hợp tác của nhiều chỉ số kỹ thuật. Điểm mạnh cốt lõi của nó là tăng độ chính xác của giao dịch thông qua xác nhận tín hiệu đa chiều, đồng thời sử dụng phương pháp quản lý rủi ro khoa học để bảo vệ an toàn tài chính. Mặc dù có một số hạn chế, chiến lược này có khả năng mang lại lợi nhuận ổn định trong giao dịch thực tế thông qua việc tối ưu hóa và cải tiến liên tục.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-11-19 00:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Trend-Filtered Scalping Strategy", overlay=true, shorttitle="TFSS")
// Inputs
emaShort = input.int(9, title="EMA Short", minval=1)
emaLong = input.int(21, title="EMA Long", minval=1)
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length", minval=1)
atrLength = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
adxLength = input.int(20, title="ADX Length", minval=1)
adxSmoothing = input.int(14, title="ADX Smoothing", minval=1)
volMultiplier = input.float(1.5, title="Volume Spike Multiplier", minval=1.0)
riskPercent = input.float(1, title="Risk % of Equity", minval=0.1, step=0.1)
// Higher Time Frame for Trend Filter
htfTimeframe = input.timeframe("15", title="Higher Time Frame")
ema50HTF = request.security(syminfo.tickerid, htfTimeframe, ta.ema(close, 50))
// Indicators
ema9 = ta.ema(close, emaShort)
ema21 = ta.ema(close, emaLong)
vwap = ta.vwap(close)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
atr = ta.atr(atrLength)
volAvg = ta.sma(volume, 10)
// ADX Calculation with Smoothing
[_, _, adx] = ta.dmi(adxLength, adxSmoothing)
// Entry Conditions
longCondition = (ta.crossover(ema9, ema21) and close > vwap and rsi > 55 and adx > 25 and close > ema50HTF and volume > volAvg * volMultiplier)
shortCondition = (ta.crossunder(ema9, ema21) and close < vwap and rsi < 45 and adx > 25 and close < ema50HTF and volume > volAvg * volMultiplier)
// Position Sizing Based on Risk %
capitalPerTrade = (strategy.equity * (riskPercent / 100)) / atr
longStop = close - 1.5 * atr
longTarget = close + 3 * atr
shortStop = close + 1.5 * atr
shortTarget = close - 3 * atr
// Entry Logic
if longCondition and not strategy.opentrades
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=capitalPerTrade)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if shortCondition and not strategy.opentrades
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=capitalPerTrade)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)
// Alerts
alertcondition(longCondition, title="Long Entry Alert", message="Long Condition Triggered!")
alertcondition(shortCondition, title="Short Entry Alert", message="Short Condition Triggered!")
// Plot Indicators
plot(ema9, title="EMA 9", color=color.green)
plot(ema21, title="EMA 21", color=color.red)
plot(vwap, title="VWAP", color=color.blue)
plot(ema50HTF, title="HTF EMA 50", color=color.purple)
hline(55, "RSI Long Threshold", color=color.green)
hline(45, "RSI Short Threshold", color=color.red)