Chiến lược theo dõi xu hướng kết hợp nhiều chỉ số


Ngày tạo: 2023-09-23 15:19:46 sửa đổi lần cuối: 2023-09-23 15:19:46
sao chép: 2 Số nhấp chuột: 656
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Tổng quan

Chiến lược này đánh giá xu hướng lớn bằng cách tích hợp nhiều chỉ số, tạo ra quyết định giao dịch dựa trên sự thay đổi đồng bộ của tín hiệu kết hợp các chỉ số. Chiến lược kết hợp tốc độ di chuyển trung bình, chỉ số STOCH và chỉ số MACD để tạo ra một cơ chế theo dõi xu hướng toàn diện và mạnh mẽ hơn.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này được sử dụng để đánh giá xu hướng dựa trên một số chỉ số sau:

  1. Tốc độ trung bình di chuyển: chỉ số xu hướng phản ánh tốc độ thay đổi giá.

  2. Chỉ số STOCH: Đánh giá khu vực quá mua quá bán

  3. Chỉ số MACD: chênh lệch đường trung bình kép phản ánh sự thay đổi xu hướng.

Các quy tắc giao dịch cụ thể như sau:

  1. Đường trung bình di chuyển tăng tốc, cho thấy nhiều tín hiệu.

  2. Chỉ số STOCH đã đi vào khu vực bán tháo, cho thấy tín hiệu giảm giá.

  3. Đường trung bình của MACD đang đi ngang nhau, cho thấy nhiều tín hiệu.

  4. Khi bất kỳ 2 tín hiệu chỉ số đồng hướng, đưa ra quyết định nhập cảnh tương ứng.

  5. Các tín hiệu chỉ số thay đổi và đồng bằng.

Chiến lược tổng hợp xem xét nhiều yếu tố của xu hướng, tạo thành một hệ thống giao dịch ổn định với sức mạnh xác nhận mạnh mẽ thông qua các yếu tố sai lệch lọc tín hiệu kết hợp.

Phân tích lợi thế

So với chỉ số đơn lẻ, chiến lược kết hợp này có những lợi thế sau:

  1. Tóm lại, tính toán tổng hợp giúp tăng độ chính xác.

  2. Các nhà đầu tư cũng có thể sử dụng các hệ thống lọc liên kết để giảm số lượng giao dịch sai.

  3. Kết hợp các chỉ số xu hướng và đảo ngược, cung cấp một cái nhìn toàn diện.

  4. Hình thức này có thể được sử dụng để xác nhận các tín hiệu và tránh phá vỡ giả.

  5. Các quy tắc đơn giản, rõ ràng và dễ thực hiện.

  6. Điều chỉnh tham số linh hoạt, thích ứng mạnh mẽ.

  7. Nó được sử dụng rộng rãi trong các chu kỳ thời gian khác nhau.

  8. Có thể giới thiệu trọng số chỉ số đào tạo học máy.

  9. Sự ổn định và lợi nhuận tổng thể tốt hơn chỉ số đơn lẻ.

Phân tích rủi ro

Mặc dù chiến lược này có nhiều ưu điểm, nhưng các rủi ro sau đây vẫn cần được xem xét:

  1. Nhiều chỉ số làm tăng sự phức tạp của chiến lược.

  2. Các tham số tối ưu hóa và đặt trọng lượng khó hơn.

  3. Có thể có những tín hiệu mâu thuẫn giữa các chỉ số khác nhau.

  4. Một số chỉ số đã bị tụt hậu, không thể hoàn toàn tránh được thiệt hại.

  5. Thời gian nắm giữ vị trí đơn phương không chắc chắn, có thành phần may mắn.

  6. Các tín hiệu kết hợp không loại bỏ được sự giám sát vốn có của giao dịch xu hướng.

  7. Tỷ lệ giao dịch cao thường bị ảnh hưởng bởi phí giao dịch.

  8. Cần chú ý đến tỷ lệ thu hồi thu nhập.

Hướng tối ưu hóa

Theo phân tích trên, chiến lược này có thể được cải thiện như sau:

  1. Đánh giá hiệu quả của các chỉ số khác nhau trong các thị trường khác nhau.

  2. Thêm kiểm tra tính ổn định của tham số để ngăn chặn quá tối ưu hóa.

  3. Tối ưu hóa trọng số chỉ số để giảm xung đột tín hiệu.

  4. Thiết lập Stop Loss Stop và tránh thua lỗ nghiêm trọng.

  5. Sử dụng time exits để kiểm soát các vị trí không có mục tiêu.

  6. Đánh giá ảnh hưởng của tần số giao dịch đến chi phí giao dịch.

  7. Đưa ra các giới hạn về chỉ số rủi ro.

  8. Kiểm tra sức mạnh đa thị trường.

  9. Tiếp tục xác minh các chiến lược để ngăn chặn sự lỗi thời và không hiệu quả.

Tóm tắt

Chiến lược này tạo ra một hệ thống tín hiệu kết hợp ổn định bằng cách kết hợp các chỉ số định đo xu hướng bằng cách tích hợp các chỉ số. Tuy nhiên, bất kỳ chiến lược nào cũng cần phải được tối ưu hóa và cải tiến liên tục, chú ý đến các chỉ số rủi ro và ngăn chặn quá phù hợp. Giao dịch định lượng là một quá trình học tập và lặp đi lặp lại liên tục.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-09-16 00:00:00
end: 2023-09-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// By TradeStation
//@version=5

strategy("Mov Avg Speed Strategy", overlay=true)

src = input(close, title="Source")

// MA Speed  
avg_len = input.int(50, minval=1, title="Avg Length", group="MA Speed")
roc_len = input.int(1, minval=1, title="Rate of Change Length", group="MA Speed")
avg_roc_len = input.int(10, minval=1, title="Avg Rate of Change Length", group="MA Speed")

// Stochastic
stoch_len = input.int(14, minval=1, title="Stochastic Length", group="Stochastic")
smooth_k = input.int(3, minval=1, title="Stochastic Smooth K", group="Stochastic")
overbought = input.float(80, title="Stochastic Overbought", group="Stochastic")
oversold = input.float(20, title="Stochastic Oversold", group="Stochastic")

// MACD
fast_length = input(12, title="Fast Length", group="MACD")
slow_length = input(26, title="Slow Length", group="MACD")
macd_avg_length = input.int(9, title="MACD Avg Length",  minval=1, group="MACD")

// MA Speed
avg = ta.sma(src, avg_len)
roc = ta.roc(avg, roc_len)
avg_roc = ta.sma(roc, avg_roc_len)
avg_roc_signal = avg_roc > 0 ? 1 : avg_roc < 0 ? -1 : 0 

// Stochastic k
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, stoch_len), smooth_k)
stochastic_signal = k <= oversold ? 1 : k >= overbought ? -1 : 0

// MACD
fast_ma = ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
macd_avg = ta.ema(macd, macd_avg_length)
macd_signal = macd_avg > macd_avg[1] ? 1 : macd_avg < macd_avg[1] ? -1 : 0

// set the signal couint
long_count = 0
short_count = 0

if macd_signal == 1
    long_count += 1

else if macd_signal == -1
    short_count += 1
 
if stochastic_signal == 1
    long_count += 1

else if stochastic_signal == -1
    short_count += 1
 
if avg_roc_signal == 1
    long_count += 1

else if avg_roc_signal == -1
    short_count += 1

if (long_count >= 2)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (short_count >= 2)
    strategy.entry("Short", strategy.short)