Chiến lược giao dịch ngắn hạn dựa trên sự phân kỳ giá đóng cửa


Ngày tạo: 2023-09-28 15:08:39 sửa đổi lần cuối: 2023-09-28 15:08:39
sao chép: 2 Số nhấp chuột: 743
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Tổng quan

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.

Nguyên tắc chiến lược

Lý luận cốt lõi của chiến lược này là so sánh giá đóng cửa hôm nay với giá đóng cửa hôm qua.

  1. Tính chênh lệch giữa giá đóng cửa hôm nay và giá đóng cửa hôm qua
  2. Nếu chênh lệch lớn hơn mức giảm giá được thiết lập, giá ngày hôm nay sẽ tăng so với giá ngày hôm qua, làm thêm;
  3. Nếu chênh lệch nhỏ hơn ngưỡng thiết lập là âm, giá hôm nay sẽ giảm so với giá ngày hôm qua, giảm giá;
  4. Nếu không, hãy giữ nguyên vị trí của ngày 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.

Lợi thế chiến lược

  • Những ý tưởng đơn giản, trực quan, dễ hiểu và thực hiện
  • Không cần các chỉ số kỹ thuật phức tạp, giảm ngưỡng kinh nghiệm
  • Sử dụng giá đóng cửa, có thể lọc hiệu quả tiếng ồn trắng, tăng ổn định tín hiệu
  • Thiết kế giá trị thả lỏng có thể tối ưu hóa để tìm các tham số tối ưu
  • Tạo ra các giao dịch ngắn hạn, nắm bắt nhanh các thay đổi giá
  • Có thể hoạt động trong nhiều môi trường thị trường

Rủi ro chiến lược

  • Có khả năng giá đóng cửa có lỗ hổng nhảy vọt, có thể bỏ lỡ sự thay đổi giá
  • Dựa vào chỉ số duy nhất có thể bỏ qua những thông tin quan trọng khác
  • Thiết lập ngưỡng không chính xác sẽ tạo ra quá nhiều tín hiệu giao dịch sai
  • Hoạt động ngắn gọn thường xuyên, có thể có chi phí giao dịch cao
  • Cần chú ý và điều chỉnh các tham số kịp thời

Để giải quyết những rủi ro này, bạn có thể xem xét:

  1. Kết hợp với các chỉ số khác như khối lượng giao dịch, tăng cường độ chính xác của tín hiệu
  2. Thêm logic dừng lỗ để kiểm soát tổn thất đơn lẻ
  3. Tối ưu hóa tham số, cải thiện chất lượng tín hiệu
  4. Cân nhắc kéo dài chu kỳ giao dịch và giảm tần suất giao dịch
  5. Tăng cường quản lý vị trí để tăng lợi nhuận

Hướng tối ưu hóa chiến lược

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

  1. 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.

  2. 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.

  3. Thêm logic dừng lỗ- Thiết lập điểm dừng hợp lý để kiểm soát tổn thất đơn lẻ.

  4. 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.

  5. 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.

  6. 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.

Tóm tắt

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.

Mã nguồn chiến lược
/*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)