Chiến lược đột phá theo xu hướng


Ngày tạo: 2023-10-17 14:11:47 sửa đổi lần cuối: 2023-10-17 14:11:47
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 725
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược đột phá theo xu hướng

Tổng quan

Chiến lược này sử dụng đường buo, chỉ số RSI và đường trung bình 162 ngày của EMA để tạo ra tín hiệu mua dựa trên giá vàng và bạc vượt qua đường buo trên và RSI vượt qua mức thấp, và tín hiệu bán dựa trên giá vàng và bạc vượt qua đường buo dưới và RSI vượt qua mức cao, là một chiến lược theo dõi xu hướng điển hình.

Nguyên tắc chiến lược

Chính sách này dựa trên những nguyên tắc sau:

  1. Sử dụng đường trung bình 162 ngày của EMA để xác định hướng của xu hướng lớn. Giá trên đường trung bình là xu hướng đa đầu và giá dưới đường trung bình là xu hướng tròn.

  2. Sử dụng đường Brin để xác định giá phá vỡ. Giá phá vỡ đường Brin trên đại diện cho sự phá vỡ xu hướng tăng, giá phá vỡ đường Brin dưới đại diện cho sự phá vỡ xu hướng giảm.

  3. Sử dụng chỉ số RSI để đánh giá quá mua quá bán. RSI thấp hơn 35 đại diện cho quá bán và cao hơn 65 đại diện cho quá mua.

  4. Kết hợp với xu hướng lớn, giá đột phá và tín hiệu bán tháo, tạo ra các điều kiện mua và bán. Cụ thể là:

    • Điều kiện mua: Giá tăng vượt qua Blink và RSI thấp hơn 35

    • Điều kiện bán: Giá giảm vượt qua đường xuống của Bollinger và RSI cao hơn 65

  5. Cung cấp các điều kiện dừng lỗ để thoát khỏi giao dịch:

    • Hạn long: Giá giảm dưới đường trung bình 162 ngày EMA

    • Hạn chế lỗ hổng: Giá vượt qua đường trung bình 162 ngày của EMA

Chiến lược này là một trong những chiến lược theo dõi xu hướng điển hình, sử dụng dải Brin để xác định hướng xu hướng giá, sử dụng RSI để lọc các đợt phá vỡ giả, có thể theo dõi hiệu quả xu hướng đường dài.

Lợi thế chiến lược

Chiến lược này có một số ưu điểm:

  1. Sử dụng đường Brinh và chỉ số RSI để lọc kép, có thể lọc hiệu quả các đột phá giả và tránh các thị trường biến động mã giao dịch.

  2. Chỉ tham gia khi có xu hướng rõ ràng, bạn có thể tránh được những cú sốc của thị trường không theo xu hướng.

  3. Sử dụng 162 ngày EMA để đánh giá xu hướng lớn, bạn có thể nắm bắt xu hướng đường dài.

  4. Các tham số của chỉ số RSI được thiết lập hợp lý để lọc hiệu quả các biến động và không bỏ lỡ cơ hội đảo ngược xu hướng.

  5. Hạn chế thiệt hại là hợp lý, đảm bảo lợi nhuận và kiểm soát rủi ro.

  6. Dữ liệu phản hồi sử dụng dữ liệu thực, kết quả là chân thực và đáng tin cậy hơn.

Nhìn chung, chiến lược này tránh được rủi ro chính của giao dịch xu hướng và có được lợi nhuận tốt hơn trong khi kiểm soát rủi ro.

Rủi ro chiến lược

Chiến lược này có những rủi ro chính như sau:

  1. Brinline không hoàn toàn tránh được sự phá vỡ giả, và vẫn có một số rủi ro dừng lỗ khi thị trường bị biến động.

  2. Chỉ số RSI có thể tạo ra sự lệch hướng, gây ra giao dịch sai. Các tham số RSI nên được rút gọn thích hợp để đảm bảo tính nhạy cảm của nó.

  3. Đường trung bình EMA có tính chậm trễ, có thể quá bảo thủ, bỏ lỡ cơ hội xu hướng. Các tham số đường trung bình nên được rút ngắn thích hợp.

  4. Các giao dịch phá vỡ dễ tạo ra các đợt giảm giá theo đuổi. Cần kiểm soát quy mô vị trí và mức độ dừng lỗ.

  5. Có thể có một sự thay đổi trong xu hướng, nên chú ý đến việc điều chỉnh hướng đi của chiến lược khi thích hợp.

  6. Dữ liệu phản hồi không tương đương với kết quả của đĩa thực, trong hoạt động của đĩa thực chắc chắn sẽ tạo ra sai lệch do nhân tố.

Phản ứng:

  1. Giảm đúng chu kỳ đường bơm, tăng độ nhạy cảm phán đoán về đột phá.

  2. Tối ưu hóa các thiết lập tham số RSI để đảm bảo tính nhạy cảm của nó đối với sự thay đổi xu hướng.

  3. Giảm thời gian EMA nếu cần thiết, tăng tốc độ phản ứng với sự thay đổi trong khi vẫn giữ được phán đoán về xu hướng lớn.

  4. Tăng cường quản lý rủi ro, kiểm soát chặt chẽ quy mô đơn đặt hàng và mức dừng lỗ.

  5. Thiết lập cơ chế giám sát sự thay đổi xu hướng để đảm bảo có thể điều chỉnh hướng đi của chiến lược.

  6. Kiểm tra tính khả thi của chiến lược trong giao dịch giả mạo, kiểm soát các yếu tố nhân tạo trong hoạt động thực tế.

Hướng tối ưu hóa chiến lược

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa hơn nữa ở những khía cạnh sau:

  1. Thêm các chỉ số đánh giá khác, tạo ra nhiều điều kiện lọc, tăng độ chính xác của chiến lược. Ví dụ: sử dụng kết hợp các chỉ số như KDJ, MACD.

  2. Tối ưu hóa các thiết lập tham số, tìm ra sự kết hợp tham số tốt nhất, cải thiện hiệu quả lợi nhuận của chiến lược. Ví dụ: điều chỉnh tham số RSI, tham số Brinline, v.v.

  3. Tham gia đánh giá xu hướng mạnh hoặc yếu, tăng vị trí khi xu hướng mạnh và giảm vị trí khi xu hướng yếu.

  4. Thêm các yếu tố giao dịch thuật toán, tạo ra các cơ chế kiểm soát rủi ro như dừng tự động, theo dõi dừng và dừng di động.

  5. Thêm các yếu tố học máy, sử dụng các thuật toán để tự động tối ưu hóa tham số và thậm chí có thể tạo ra các chiến lược tự động.

  6. Cố gắng chạy chiến lược trong chu kỳ thời gian cao hơn, thực hiện các thao tác đường dài. Bạn cũng có thể lặp lại chiến lược trong chu kỳ thấp hơn, thực hiện các thao tác trong đĩa.

  7. Tiếp theo, các nhà đầu tư có thể sử dụng các giao dịch định lượng và quản lý danh mục đầu tư để giảm rủi ro của một chiến lược duy nhất và tăng sự ổn định.

Tóm lại, chiến lược này có thể được nâng cấp từ nhiều cấp như sử dụng chỉ số, tối ưu hóa tham số, kiểm soát rủi ro và sử dụng tự động hóa để đạt được hiệu suất tốt hơn.

Tóm tắt

Chiến lược này là một chiến lược theo dõi xu hướng điển hình, xác định hướng xu hướng của giá thông qua đường Brin, chỉ số RSI và sử dụng sóng EMA để xác định xu hướng đường dài và trung bình, đồng thời tránh biến động. Chiến lược có tính xác định chính xác, có thể kiểm soát rủi ro, hiệu quả đo lường lại tốt.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-10-09 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("My Strategy", overlay = false, commission_value = 0.01, pyramiding = 1)
// Custom RSI
RSIlength = input( 14, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input(65, title="OB")
RSIOverSold = input(35, title="OS")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)
plot(vrsi)

//Bollinger Bands
BBlength = input(40, minval=1,title="Bollinger Period Length")
BBmult = 2 // input(2.0, minval=0.001, maxval=50,title="Bollinger Bands Standard Deviation")
BBbasis = sma(close, BBlength)
BBdev = BBmult * stdev(close, BBlength)
BBupper = BBbasis + BBdev
BBlower = BBbasis - BBdev
source = close
//RSI Levels
x=hline(RSIOverSold)
z=hline(RSIOverBought)


strategy.entry("Buy", strategy.long, 1, when = close > ema(close, 162) and vrsi < RSIOverSold)
strategy.exit("Buy", when = vrsi > RSIOverBought and close < ema(close, 162))

strategy.entry("Sell", strategy.short, 1, when = close < ema(close, 162) and vrsi > RSIOverSold)
strategy.exit("Sell", when = vrsi > RSIOverBought and close > ema(close, 162))