Chiến lược này chỉ sử dụng hai đường SMA trung bình, trong đó SMA chậm được sử dụng để xác định hướng xu hướng, SMA nhanh được sử dụng để tín hiệu vào cửa. Kết hợp với việc xác định màu sắc của thực thể K-line, tạo ra tín hiệu vị trí dài và ngắn. Chiến lược theo dõi xu hướng trung bình, phù hợp với tình huống có biến động cao hoặc biến động thấp.
Tính nhanh và chậm hai đường trung bình SMA, và đường trung bình của kênh giá. Chu kỳ đường nhanh là 5, chu kỳ đường dài là 20.
Ngoài ra, kết hợp với sự phán đoán màu sắc của thực thể đường K, nếu là xu hướng tăng, yêu cầu nhìn thấy đường K dưới liên tục lớn hơn bằng 2 thực thể màu đỏ, sau đó làm nhiều hơn khi đi qua đường chậm trên đường nhanh; Nếu là xu hướng giảm, yêu cầu nhìn thấy đường K trên liên tục lớn hơn bằng 2 thực thể màu xanh lá cây, sau đó làm trống khi đi qua đường chậm dưới đường nhanh.
Chiến lược này sử dụng hai đường SMA trung bình và đường dẫn giá để xác định xu hướng đồng thời, tránh bị sai lệch bởi phá vỡ giả. Và thêm màu sắc thực thể đường K để xác định các tín hiệu lọc giả.
Các tham số có thể được tùy chỉnh theo điều kiện vị trí dài và ngắn, có khả năng thích ứng. Dữ liệu phản hồi cho thấy chiến lược này có thể thu được lợi nhuận tốt trong cả thị trường biến động cao và thị trường biến động thấp.
Chiến lược này quá phụ thuộc vào chỉ số đường trung bình, có khả năng tạo ra quá nhiều tín hiệu giả trong tình huống biến động. Và chỉ xem xét yếu tố giá và bỏ qua tác động của khối lượng giao dịch.
Bạn có thể điều chỉnh thông số chu kỳ SMA thích hợp, hoặc thêm các chỉ số kỹ thuật khác để lọc tín hiệu. Bạn cũng có thể giới thiệu các chỉ số năng lượng lượng để đưa ra phán đoán tổng hợp. Ngoài ra, bạn có thể tối ưu hóa quản lý vị trí, điều chỉnh kích thước vị trí tùy theo tình hình thị trường.
Kiểm tra các kết hợp đường SMA khác nhau để tìm tham số tối ưu.
Tăng số lượng giao dịch để kiểm tra tín hiệu.
Kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác để tạo ra danh mục chiến lược.
Thiết lập vị thế động, tối ưu hóa quản lý tiền.
Sử dụng học máy để dự đoán xu hướng giá và điểm biến đổi.
Tối ưu hóa chiến lược dừng lỗ để ngăn chặn tổn thất quá mức.
Chiến lược này có ý tưởng tổng thể rõ ràng, sử dụng hệ thống SMA kép để đánh giá xu hướng là phổ biến hơn. Tuy nhiên, chỉ dựa vào hệ thống đồng tuyến dễ tạo ra tín hiệu sai, cần giới thiệu các chỉ số kỹ thuật khác để tối ưu hóa. Chiến lược này sẽ hiệu quả hơn nếu có thể giới thiệu nhiều chỉ số định tính và định lượng để xác minh. Nói chung, nó cung cấp một mẫu chiến lược theo dõi xu hướng đơn giản và đáng tin cậy.
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Noro's Trend SMA Strategy v1.4", shorttitle = "Trend SMA str 1.4", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0)
needlong = input(true, "long")
needshort = input(true, "short")
usefastsma = input(true, "Use fast SMA")
fastlen = input(5, defval = 5, minval = 1, maxval = 50, title = "fast SMA Period")
slowlen = input(20, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "slow SMA Period")
bars = input(2, defval = 2, minval = 0, maxval = 3, title = "Bars Q")
fastsma = ema(close, fastlen)
slowsma = ema(close, slowlen)
//PriceChannel
src = ohlc4
lasthigh = highest(src, slowlen)
lastlow = lowest(src, slowlen)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
trend = low > center ? 1 : high < center ? -1 : trend[1]
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
redbars = bars == 0 ? 1 : bars == 1 and bar == -1 ? 1 : bars == 2 and bar == -1 and bar[1] == -1 ? 1 : bars == 3 and bar == -1 and bar[1] == -1 and bar[2] == -1 ? 1 : 0
greenbars = bars == 0 ? 1 : bars == 1 and bar == 1 ? 1 : bars == 2 and bar == 1 and bar[1] == 1 ? 1 : bars == 3 and bar == 1 and bar[1] == 1 and bar[2] == 1 ? 1 : 0
up = trend == 1 and (low < fastsma or usefastsma == false) and redbars == 1 ? 1 : 0
dn = trend == -1 and (high > fastsma or usefastsma == false) and greenbars == 1 ? 1 : 0
colorfastsma = usefastsma == true ? red : na
plot(fastsma, color = colorfastsma, title = "Fast SMA")
plot(center, color = blue, title = "Price Channel")
longCondition = up == 1
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na)
shortCondition = dn == 1
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na)