Chiến lược đường trung bình động hàm mũ 2/20


Ngày tạo: 2023-09-19 17:02:20 sửa đổi lần cuối: 2023-09-19 17:02:20
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 833
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Tổng quan

Chiến lược này dựa trên chỉ số di chuyển trung bình 220 để mua hoặc bán khi giá vượt qua đường trung bình. Nó kết hợp tính năng theo dõi xu hướng của đường trung bình di chuyển và tính năng đảo ngược xu hướng của các giao dịch vượt qua để nắm bắt xu hướng ngắn hạn và trung hạn.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này sử dụng đường trung bình di chuyển chỉ số có chiều dài 20 như đường viền. Khi giá cao nhất của đường K mới nhất cao hơn đường viền hoặc giá thấp nhất thấp hơn đường viền, cho thấy giá có thể đảo ngược, khi đó nếu một điểm đảo ngược của đường K trên thấp hơn giá đóng cửa hiện tại, hãy làm nhiều hơn; Nếu một điểm đảo ngược của đường K trên cao hơn giá đóng cửa hiện tại, hãy làm trống.

Cụ thể, chiến lược đánh giá tín hiệu đảo ngược bằng cách tính toán giá cao nhất, giá thấp nhất của dòng K hiện tại, so sánh với giá đóng cửa của dòng K trước đó và vẽ điểm đảo ngược. Khi điểm đảo ngược cao hơn giá đóng cửa trước, hãy làm nhiều hơn, thay vào đó là làm trống.

Phân tích lợi thế

  • Kết hợp theo xu hướng và đảo ngược xu hướng, bạn có thể theo xu hướng đường dài trung bình và nắm bắt cơ hội đường ngắn
  • Sử dụng chỉ số trung bình di chuyển như một bộ lọc để tránh bị nhiễu bởi tiếng ồn thị trường ngắn hạn
  • Điểm đảo ngược so với giá đóng cửa tạo ra tín hiệu, có thể đánh giá chính xác hơn về sự đảo ngược
  • Có thể áp dụng cho các giống và chu kỳ khác nhau, linh hoạt hơn

Phân tích rủi ro

  • Chỉ số cổ phiếu tương lai có độ đòn bẩy rất cao và rủi ro giao dịch rất lớn, chiến lược này phù hợp hơn với cổ phiếu và ngoại hối
  • Trong các tình huống chấn động, có thể có nhiều đột phá giả tạo, dẫn đến tổn thất
  • Các tham số có thể điều chỉnh không gian giới hạn, không gian tối ưu hóa nhỏ
  • Cần hỗ trợ các chỉ số khác để lọc giống và xác định quản lý vị trí

Phản ứng:

  • Các tham số tối ưu hóa IDENTIFYpotter có thể điều chỉnh chu kỳ trung bình di chuyển thích hợp
  • Có thể kết hợp với các chỉ số khác như hiệu quả xác nhận đột phá của VOL
  • Chỉ nên sử dụng chiến lược này khi có xu hướng và tránh giao dịch trong thị trường chấn động.
  • Thiết lập chiến lược quản lý tài chính nghiêm ngặt, kiểm soát tổn thất đơn lẻ

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:

  1. Tối ưu hóa tham số trung bình di chuyển, điều chỉnh chu kỳ hoặc sử dụng trung bình di chuyển kép
  2. Thêm các chỉ số lọc như số lượng giao dịch vào tín hiệu đột phá
  3. Kết hợp chiến lược dừng lỗ để kiểm soát rủi ro
  4. Tăng khả năng đánh giá xu hướng và đột phá của mô hình học máy
  5. Xem xét các tham số điều chỉnh động adaptive
  6. Tìm thời điểm giao dịch kết hợp với các chỉ số như phân tích cảm xúc
  7. Tối ưu hóa các chiến lược quản lý vị thế, như tỷ lệ cố định, martingale, v.v.

Bằng các phương pháp như tối ưu hóa tham số, kết hợp chỉ số, kiểm soát rủi ro, bạn có thể tăng sự ổn định và độ tin cậy của chiến lược và giảm rủi ro giao dịch.

Tóm tắt

Chiến lược này nói chung đơn giản và trực tiếp, vì chỉ sử dụng chỉ số đơn lẻ, nhạy cảm cao với các tham số và các diễn biến thị trường, và không gian tối ưu hóa hạn chế, nên được sử dụng như một chiến lược phụ trợ. Tuy nhiên, tư duy của nó về việc nắm bắt sự đảo ngược là đáng học, có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống đột phá phức tạp hơn. Bằng cách kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật để lọc, tuân thủ nghiêm ngặt các nguyên tắc quản lý tài chính, chiến lược này có thể trở thành một phần của hiệu ứng thùng gỗ và tăng cường sự ổn định cho danh mục.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 21/11/2016
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Strategy 2/20 Exponential Moving Average", overlay = true)
Length = input(20, minval=1)
xPrice = close
xXA = ema(xPrice, Length)
nHH = max(high, high[1])
nLL = min(low, low[1])
nXS = iff((nLL > xXA)or(nHH < xXA), nLL, nHH)
pos = iff(nXS > close[1] , -1, iff(nXS < close[1] , 1, nz(pos[1], 0))) 
if (pos == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (pos == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	    
barcolor(pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue )
//plot(nXS, color=blue, title="XAverage")