Chiến lược này được thực hiện bằng cách phân tích chênh lệch giá đóng cửa trong hai ngày, để xác định hướng di chuyển giá trong tương lai, để thực hiện giao dịch ngắn. Chiến lược này đơn giản, trực quan, dễ thực hiện và phù hợp với người giao dịch ngắn.
Lý luận cốt lõi của chiến lược này là so sánh giá đóng cửa hôm nay với giá đóng cửa hôm qua.
Chìa khóa ở đây là thiết lập một ngưỡng hợp lý. Nếu thiết lập ngưỡng quá lớn, bạn sẽ bỏ lỡ biến động giá nhỏ hơn; Nếu ngưỡng quá nhỏ, bạn sẽ gây ra nhiều giao dịch không hợp lý do biến động bình thường. Chiến lược sử dụng thiết kế ngưỡng có thể điều chỉnh, giá trị mặc định là 0.004, bước dài là 0.001, có thể được thử nghiệm và chọn ngưỡng phù hợp dựa trên dữ liệu lịch sử.
Nói chung, chiến lược này nắm bắt sự thay đổi của giá giữa hai ngày giao dịch liên tiếp, lọc sự biến động bình thường thông qua giá trị giảm để đánh giá hướng xu hướng giá có thể trong tương lai, để giao dịch ngắn.
Để giải quyết những rủi ro này, bạn có thể xem xét:
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các hướng sau:
Quá nhiều thời gian quay lại- Sử dụng các tham số chiến lược đo lường lại với các chu kỳ thời gian khác nhau (đường mặt trời, 4 giờ, 1 giờ, v.v.), chọn chu kỳ thời gian và tham số tối ưu.
Kết hợp với chỉ số biến động- Thêm các chỉ số tính đến biến động giá, như ATR, có thể thiết lập các ngưỡng động tốt hơn.
Thêm logic dừng lỗ- Thiết lập điểm dừng hợp lý để kiểm soát tổn thất đơn lẻ.
Tối ưu hóa quản lý vị trí- Tối ưu hóa quy định về quy mô và vị trí của các nhà đầu tư để đảm bảo lợi nhuận trong khi đảm bảo giảm lỗ.
Xem xét chi phí giao dịch- Thêm chi phí giao dịch như phí xử lý giao dịch, điểm trượt vào đánh giá phản hồi, giúp đánh giá phản hồi gần gũi hơn với thực tế.
Giới thiệu về học máy- Sử dụng thuật toán học máy để trích xuất nhiều tính năng hơn, tạo ra tín hiệu giao dịch mạnh hơn.
Chiến lược này dựa trên chênh lệch giá đóng cửa để đánh giá xu hướng giá trong tương lai, sử dụng các chiến lược giao dịch ngắn hạn với tư duy đơn giản và trực quan. Chiến lược này dễ thực hiện, phù hợp với hoạt động ngắn hạn, nhưng có thể có một số rủi ro mất mát.
/*backtest
start: 2023-08-28 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Daily Close Comparison Strategy (by ChartArt) repainting results", shorttitle="CA_-_Daily_Close_Strat", overlay=false)
// ChartArt's Daily Close Comparison Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on February 28, 2016.
//
// This strategy is equal to the very
// popular "ANN Strategy" coded by sirolf2009,
// but without the Artificial Neural Network (ANN).
//
// Main difference besides stripping out the ANN
// is that I use close prices instead of OHLC4 prices.
// And the default threshold is set to 0 instead of 0.0014
// with a step of 0.001 instead of 0.0001.
//
// This strategy goes long if the close of the current day
// is larger than the close price of the last day.
// If the inverse logic is true, the strategy
// goes short (last close larger current close).
//
// This simple strategy does not have any
// stop loss or take profit money management logic.
//
// List of my work:
// https://www.tradingview.com/u/ChartArt/
//
// __ __ ___ __ ___
// / ` |__| /\ |__) | /\ |__) |
// \__, | | /~~\ | \ | /~~\ | \ |
//
//
threshold = input(title="Price Difference Threshold repainting results", type=float, defval=0.004, step=0.001)
getDiff() =>
yesterday=security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
today=security(syminfo.tickerid, 'D', close)
delta=today-yesterday
percentage=delta/yesterday
closeDiff = getDiff()
buying = closeDiff > threshold ? true : closeDiff < -threshold ? false : buying[1]
hline(0, title="zero line")
bgcolor(buying ? green : red, transp=25)
plot(closeDiff, color=silver, style=area, transp=75)
plot(closeDiff, color=aqua, title="prediction")
longCondition = buying
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)