Chiến lược giao dịch EMA không độ trễ thích ứng
ChaoZhang
Chiến lược này sử dụng các chỉ số EMA không bị tụt hậu để phán đoán xu hướng và tạo tín hiệu giao dịch. Chỉ số EMA có thể điều chỉnh các tham số một cách động, hiệu quả loại bỏ các vấn đề bị tụt hậu. Đây là một chiến lược giao dịch theo dõi xu hướng điển hình.
Nguyên tắc chiến lược:
Tính toán các chỉ số EMA tự điều chỉnh với độ trễ bằng không, bao gồm cả hai thuật toán tự điều chỉnh theo phương pháp dây rơm và phương pháp I-Q.
EMA là chỉ số EMA bình thường, EC là EMA tự điều chỉnh 0 chậm trễ.
Khi EC trên đeo EMA làm nhiều, EC dưới đeo EMA làm trống.
Tính toán đường cong sai lệch, thiết lập giá trị thềm để lọc tín hiệu giả.
Thiết lập điểm dừng lỗ cố định để khóa lợi nhuận và kiểm soát rủi ro.
Những lợi thế của chiến lược này:
Tự thích nghi với EMA có thể giúp giảm thiểu sự chậm trễ của chỉ số.
Bộ lọc threshold giúp cải thiện chất lượng tín hiệu và tránh phá vỡ giả.
Phương pháp chống hỏng rất đơn giản, thực tế và dễ sử dụng.
Rủi ro của chiến lược này:
Các tham số EMA không ổn định, có khả năng thất bại.
Căn chặn lỗ hổng cố định khó thích ứng với sự thay đổi của thị trường.
Không có giới hạn về số lượng tổn thất đơn lẻ, có nguy cơ tổn thất lớn.
Tóm lại, chiến lược này sử dụng các chỉ số EMA tự điều chỉnh để theo dõi xu hướng, có thể làm giảm sự chậm trễ ở một mức độ nhất định, nhưng cần chú ý đến sự ổn định của các tham số và kết hợp với cơ chế dừng lỗ tối ưu để kiểm soát rủi ro.
/*backtest
start: 2023-09-05 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="Adaptive Zero Lag EMA v2 (w/ Backtest Date Range)", shorttitle="AZLEMA", overlay = true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, slippage = 5, pyramiding=1, calc_on_every_tick=true)
src = input(title="Source", defval=close)
secType = input(title="Security Type", options=["Forex", "Metal Spot", "Cryptocurrency","Custom"], defval="Forex")
contracts = input(title="Custom # of Contracts", defval=1, step=1)
limit = input(title="Max Lots", defval=100)
Period = input(title="Period", defval = 20)
adaptive = input(title="Adaptive Method", options=["Off", "Cos IFM", "I-Q IFM", "Average"], defval="Cos IFM")
GainLimit = input(title="Gain Limit", defval = 8)
Threshold = input(title="Threshold", defval=0.05, step=0.01)
fixedSL = input(title="SL Points", defval=70)
fixedTP = input(title="TP Points", defval=10)
risk = input(title='Risk', defval=0.01, step=0.01)
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2015)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2015)
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true
range = 50 //input(title="Max Period", defval=60, minval=8, maxval=100)
PI = 3.14159265359
lenIQ = 0.0
lenC = 0.0
//##############################################################################
//I-Q IFM
//##############################################################################
if(adaptive=="I-Q IFM" or adaptive=="Average")
imult = 0.635
qmult = 0.338
inphase = 0.0
quadrature = 0.0
re = 0.0
im = 0.0
deltaIQ = 0.0
instIQ = 0.0
V = 0.0
P = src - src[7]
inphase := 1.25*(P[4] - imult*P[2]) + imult*nz(inphase[3])
quadrature := P[2] - qmult*P + qmult*nz(quadrature[2])
re := 0.2*(inphase*inphase[1] + quadrature*quadrature[1]) + 0.8*nz(re[1])
im := 0.2*(inphase*quadrature[1] - inphase[1]*quadrature) + 0.8*nz(im[1])
if (re!= 0.0)
deltaIQ := atan(im/re)
for i=0 to range
V := V + deltaIQ[i]
if (V > 2*PI and instIQ == 0.0)
instIQ := i
if (instIQ == 0.0)
instIQ := nz(instIQ[1])
lenIQ := 0.25*instIQ + 0.75*nz(lenIQ[1])
//##############################################################################
//COSINE IFM
//##############################################################################
if(adaptive == "Cos IFM" or adaptive == "Average")
s2 = 0.0
s3 = 0.0
deltaC = 0.0
instC = 0.0
v1 = 0.0
v2 = 0.0
v4 = 0.0
v1 := src - src[7]
s2 := 0.2*(v1[1] + v1)*(v1[1] + v1) + 0.8*nz(s2[1])
s3 := 0.2*(v1[1] - v1)*(v1[1] - v1) + 0.8*nz(s3[1])
if (s2 != 0)
v2 := sqrt(s3/s2)
if (s3 != 0)
deltaC := 2*atan(v2)
for i = 0 to range
v4 := v4 + deltaC[i]
if (v4 > 2*PI and instC == 0.0)
instC := i - 1
if (instC == 0.0)
instC := instC[1]
lenC := 0.25*instC + 0.75*nz(lenC[1])
if (adaptive == "Cos IFM")
Period := round(lenC)
if (adaptive == "I-Q IFM")
Period := round(lenIQ)
if (adaptive == "Average")
Period := round((lenC + lenIQ)/2)
//##############################################################################
//ZERO LAG EXPONENTIAL MOVING AVERAGE
//##############################################################################
LeastError = 1000000.0
EC = 0.0
Gain = 0.0
EMA = 0.0
Error = 0.0
BestGain = 0.0
alpha =2/(Period + 1)
EMA := alpha*src + (1-alpha)*nz(EMA[1])
for i = -GainLimit to GainLimit
Gain := i/10
EC := alpha*(EMA + Gain*(src - nz(EC[1]))) + (1 - alpha)*nz(EC[1])
Error := src - EC
if(abs(Error)<LeastError)
LeastError := abs(Error)
BestGain := Gain
EC := alpha*(EMA + BestGain*(src - nz(EC[1]))) + (1-alpha)*nz(EC[1])
plot(EC, title="EC", color=orange, linewidth=2)
plot(EMA, title="EMA", color=red, linewidth=2)
//##############################################################################
//Trade Logic & Risk Management
//##############################################################################
buy = crossover(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold
sell = crossunder(EC,EMA) and 100*LeastError/src > Threshold
secScaler = secType == "Forex" ? 100000 : secType == "Metal Spot" ? 100 : secType == "Cryptocurrency" ? 10000 : secType == "Custom" ? contracts : 0
strategy.initial_capital = 50000
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
if (time>timestamp(2016, 1, 1 , 0, 0) and balance > 0)
//LONG
lots = ((risk * balance)/fixedSL)*secScaler
lots := lots > limit * secScaler ? limit * secScaler : lots
strategy.entry("BUY", strategy.long, oca_name="BUY", when=buy and window())
strategy.exit("B.Exit", "BUY", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=15, trail_points=fixedTP)
//SHORT
strategy.entry("SELL", strategy.short, oca_name="SELL",when=sell and window())
strategy.exit("S.Exit", "SELL", qty_percent = 100, loss=fixedSL, trail_offset=15, trail_points=fixedTP)