Chiến lược mạng nơ-ron hai khung thời gian
Nguyên lý chiến lược
Chiến lược này sử dụng mô hình dự đoán mạng nơ-ron để đánh giá xu hướng giá trong hai khung thời gian khác nhau và thực hiện giao dịch khi tín hiệu từ hai trục thời gian cùng chiều.
Logic cụ thể như sau:
-
Lấy biến động giá của hai khung thời gian riêng biệt, ví dụ: khung ngày và khung 1 giờ
-
Đưa biến động giá vào mạng nơ-ron để huấn luyện, thu được đầu ra dự đoán của mỗi trục
-
Khi đầu ra dự đoán của hai trục cùng hướng, tức vượt quá ngưỡng, sẽ tạo ra tín hiệu giao dịch
-
Khi dự đoán khung ngày là mua và dự đoán khung 1 giờ là mua, thực hiện giao dịch mua
-
Khi dự đoán khung ngày là bán và dự đoán khung 1 giờ là bán, thực hiện giao dịch bán
-
Khi dự đoán hai trục không đồng nhất, đóng vị thế
Chiến lược này tận dụng tối đa thông tin từ hai khung thời gian, đánh giá xu hướng trên nhiều chiều, sau đó giao dịch, giúp giảm thiểu hiệu quả các tín hiệu giả.
Lợi thế của chiến lược
-
Dự đoán hai khung thời gian, nâng cao độ chính xác trong đánh giá
-
Mạng nơ-ron mô hình hóa dữ liệu phức tạp
-
Giao dịch cùng chiều, tránh bị mắc kẹt
Rủi ro của chiến lược
-
Cần lượng lớn dữ liệu để huấn luyện mạng
-
Cấu trúc mạng cần được kiểm tra và điều chỉnh nhiều lần
-
Tần suất xuất hiện tín hiệu kết hợp hai trục tương đối thấp
Tổng kết
Chiến lược này sử dụng mạng nơ-ron để đánh giá xu hướng giá từ hai khung thời gian, giao dịch trên cơ sở đảm bảo độ chính xác của đánh giá. Tuy nhiên, cần tối ưu hóa tham số mạng và thiết lập tần suất giao dịch hợp lý. Nhìn chung, chiến lược có thể cung cấp hướng dẫn giao dịch tương đối ổn định.
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("ANN 2 signals", overlay=false, precision=4, calc_on_every_tick=true)
threshold = input(title="Threshold", type=float, defval=0.006, step=0.001)- 1