Chiến lược tổng hợp này sử dụng bốn chỉ số kỹ thuật khác nhau của Brin Belt, RSI, MACD và Stochastic để giao dịch hai chiều dài và ngắn. Đầu tiên, nó đánh giá xem giá có nằm ngoài kênh Brin Belt hay không, và nếu có, nó sẽ làm nhiều lỗ theo hướng; sau đó, đánh giá xem RSI có nằm trong khu vực mua bán quá mức, nếu có, cũng có thể tham gia theo hướng; sau đó, đánh giá xem MACD có xảy ra hay không, nếu có, cũng có thể tham gia theo hướng; và cuối cùng, đánh giá xem Stochastic có tạo ra hay không và nằm trong khu vực mua bán quá mức, nếu đáp ứng các điều kiện, cũng có thể tham gia.
Chiến lược này chủ yếu sử dụng bốn chỉ số Brin, RSI, MACD và Stochastic.
Bắt buộc Brin là dựa trên sự chênh lệch tiêu chuẩn của giá cổ phiếu, giá cổ phiếu vượt ra ngoài Bắt buộc Brin là giá cổ phiếu đã rời khỏi phạm vi biến động bình thường, khi đó có thể làm空 làm thêm.
RSI được tính toán thông qua Rise và Fall nhanh chóng, và khi RSI thấp hơn 30 là bán quá mức, cao hơn 70 là mua quá mức, có thể được sử dụng như một tín hiệu mua và bán.
MACD là chỉ số trung bình DIFF trừ điểm chênh lệch của DEA, DIFF lên vượt qua DEA làm tín hiệu nhiều cho Gold Fork, DIFF xuống DEA làm tín hiệu trống cho Dead Fork.
Stochastic K line và D line break cũng có thể được sử dụng như một tín hiệu giao dịch, K line thấp hơn 20 là bán quá mức, cao hơn 80 là mua quá mức, K line trên D line là tín hiệu đa đầu, D line dưới là tín hiệu đầu trống.
Các chỉ số này được đánh giá tổng hợp để đánh giá nhiều tín hiệu giảm giá, có thể làm tăng tỷ lệ thành công của việc vào. Cụ thể, khi giá vượt qua đường dẫn của Brin, nó được coi là nhiều tín hiệu; khi RSI thấp hơn 30, nó được coi là nhiều tín hiệu; khi MACD Gold Forks, nó được coi là nhiều tín hiệu; khi Stochastic K đường đi qua D đường và K đường thấp hơn 20, nó được coi là nhiều tín hiệu.
Lợi thế lớn nhất của chiến lược này là kết hợp nhiều chỉ số để đánh giá xu hướng, có độ chính xác và tỷ lệ thắng cao hơn so với chỉ số đơn lẻ.
Đầu tiên, chiến lược này kết hợp nhiều chỉ số thời gian, bao gồm các phán đoán xu hướng trung và dài hạn của Binance, và các phán đoán ngắn hạn của MACD, RSI và Stochastic, cho phép chiến lược phán đoán trên nhiều chiều thời gian, giảm khả năng sai.
Thứ hai, chiến lược này sử dụng nguyên tắc xác nhận nhập cảnh nhiều chỉ số, chỉ nhập vào khi nhiều chỉ số phát ra tín hiệu cùng một lúc, đảm bảo tính chính xác của thời gian nhập cảnh. Ví dụ, phải đáp ứng tất cả bốn chỉ số Brin, RSI, MACD và Stochastic, để tham gia bằng cách đặt cược. Điều này tránh các trường hợp chỉ số đơn lẻ có thể bị hỏng.
Hơn nữa, chiến lược này sử dụng các chỉ số kết hợp, có thể bổ sung các lợi thế của các chỉ số khác nhau để tăng tỷ lệ thắng. Ví dụ, RSI có thể xác định quá mua quá bán, Bollinger Bands có thể xác định xu hướng lệch, MACD có thể phát hiện các thay đổi ngắn hạn, v.v.
Cuối cùng, chiến lược này sử dụng chiến lược gia tăng, trong trường hợp tín hiệu chỉ số được xác định, có thể kiếm được nhiều lợi nhuận hơn. Khi bốn tín hiệu chỉ số được xác định, sử dụng phương pháp gia tăng sẽ kiếm được nhiều lợi nhuận hơn so với giao dịch định lượng.
Chiến lược này cũng có một số rủi ro cần lưu ý.
Đầu tiên, chiến lược sử dụng nhiều tham số và chỉ số, điều này làm cho chiến lược tối ưu hóa khó khăn hơn. Có nhiều tham số cần điều chỉnh và cần nhiều dữ liệu lịch sử để kiểm tra lặp lại để tìm ra sự kết hợp tham số tối ưu.
Thứ hai, chiến lược phụ thuộc vào nhiều chỉ số phát tín hiệu cùng một lúc, điều này không phổ biến và có thể dẫn đến tần suất giao dịch thấp. Nếu không thể bắt được tín hiệu đồng bộ trong một thời gian dài, chiến lược sẽ hoạt động yếu.
Hơn nữa, chiến lược tăng giá mặc dù có thể mở rộng lợi nhuận, nhưng cũng có thể mở rộng tổn thất. Khi bốn chỉ số gửi tín hiệu đồng bộ sai, việc tăng giá sẽ dẫn đến tổn thất lớn hơn.
Cuối cùng, chiến lược giả định nhiều chỉ số phát ra tín hiệu đồng thời có tính xác nhận mạnh mẽ hơn, nhưng cần xem xét cách ra quyết định khi chỉ số phát ra. Khi chỉ số không nhất quán, chiến lược nên thiết lập cơ chế ra quyết định định lượng.
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Tối ưu hóa các tham số chỉ số để tìm ra sự kết hợp tham số tốt nhất. Có thể tìm kiếm tối ưu hóa toàn diện các tham số chỉ số bằng các phương pháp như thuật toán di truyền, tìm kiếm lưới.
Tăng chiến lược dừng lỗ để kiểm soát tổn thất. Khi giá vượt qua một điểm bất lợi, hãy thực hiện chiến lược dừng lỗ để ngăn chặn tổn thất.
Tối ưu hóa logic nhập học, thiết lập cơ chế xếp hạng định lượng khi các chỉ số không phù hợp. Ví dụ: thiết lập trọng lượng của các chỉ số khác nhau, nhập học theo điểm số.
Tối ưu hóa logic ra đi, nghiên cứu tỷ lệ lợi nhuận và lỗ trong thời gian giữ vị trí khác nhau, xây dựng quy tắc ra đi tối ưu.
Tối ưu hóa các loại và thời gian giao dịch, điều chỉnh các loại và thời gian giao dịch phù hợp với chiến lược.
Các tham số để kiểm tra tác động của chi phí giao dịch, dựa trên điểm trượt và chiến lược tối ưu hóa phí.
Thêm thuật toán học máy, sử dụng mạng thần kinh để tự điều chỉnh tham số và tối ưu hóa chiến lược.
Chiến lược này sử dụng nhiều chỉ số và nhiều cơ chế xác nhận để đưa ra quyết định, có thể đạt được hiệu quả chiến lược tốt hơn khi được kiểm soát bởi các tham số hợp lý và điều kiện nghiêm ngặt. Tuy nhiên, nó cũng có một số khó khăn và rủi ro trong hoạt động, cần phải nâng cao sự ổn định và độ tin cậy của chiến lược bằng cách tối ưu hóa liên tục. Điều quan trọng là tìm ra sự phù hợp tốt nhất của các tham số chỉ số, thiết lập các quy tắc nhập cảnh và xuất cảnh khoa học và kiểm soát rủi ro để chiến lược có thể tiếp tục kiếm lợi trong thị trường phức tạp và biến đổi.
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("MD strategy", overlay=true)
lengthrsi = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 70 )
price = close
source = close
lengthbb = input(20, minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)
direction = input(0, title = "Strategy Direction", minval=-1, maxval=1)
fastLength = input(12)
slowlength = input(26)
MACDLength = input(9)
consecutiveBarsUp = input(3)
consecutiveBarsDown = input(3)
lengthch = input( minval=1, maxval=1000, defval=5)
upBound = highest(high, lengthch)
downBound = lowest(low, lengthch)
lengthst = input(14, minval=1)
OverBoughtst = input(80)
OverSoldst = input(20)
smoothK = 3
smoothD = 3
k = sma(stoch(close, high, low, lengthst), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
ups = price > price[1] ? nz(ups[1]) + 1 : 0
dns = price < price[1] ? nz(dns[1]) + 1 : 0
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
basis = sma(source, lengthbb)
dev = mult * stdev(source, lengthbb)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
vrsi = rsi(price, lengthrsi)
if (not na(vrsi))
if (crossover(vrsi, overSold))
strategy.entry("RsiLE", strategy.long, comment="RsiLE")
if (crossunder(vrsi, overBought))
strategy.entry("RsiSE", strategy.short, comment="RsiSE")
if (crossover(source, lower))
strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands", comment="BBandLE")
else
strategy.cancel(id="BBandLE")
if (crossunder(source, upper))
strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands", comment="BBandSE")
else
strategy.cancel(id="BBandSE")
if (not na(k) and not na(d))
if (crossover(k,d) and k < OverSoldst)
strategy.entry("StochLE", strategy.long, comment="StochLE")
if (crossunder(k,d) and k > OverBoughtst)
strategy.entry("StochSE", strategy.short, comment="StochSE")
if (crossover(delta, 0))
strategy.entry("MacdLE", strategy.long, comment="MacdLE")
if (crossunder(delta, 0))
strategy.entry("MacdSE", strategy.short, comment="MacdSE")