Chiến lược theo dõi động dài và ngắn


Ngày tạo: 2023-10-17 15:55:41 sửa đổi lần cuối: 2023-10-17 15:55:41
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 650
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược theo dõi động dài và ngắn

Tổng quan

Chiến lược theo dõi động nhiều không gian là một chiến lược sử dụng các giá trị trung bình động để theo dõi xu hướng giá. Nó xác định xu hướng hiện tại bằng cách tính toán trung bình di chuyển của giá cao nhất và giá thấp nhất trong một chu kỳ nhất định và kết hợp với ATR để thực hiện dừng lỗ động.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này đầu tiên tính toán trung bình di chuyển của giá cao nhất và giá thấp nhất trong một khoảng thời gian nhất định (đặc biệt là 200 ngày) và lấy điểm trung bình của cả hai là đường viền. Sau đó tính toán mức độ lệch của giá so với đường viền, được coi là xu hướng tăng khi giá cao hơn đường viền một ATR (đặc biệt là 0,5 lần đường viền 10 ngày ATR) và xu hướng giảm khi giá thấp hơn đường viền một ATR.

Một tín hiệu Exit được tạo ra khi giá quay trở lại đường viền. Ngoài ra, thay đổi động lực của ATR có thể làm cho điểm dừng lỗ kéo dài theo xu hướng lớn, giảm giao dịch quá thường xuyên do biến động không theo xu hướng.

Lợi thế chiến lược

  1. Thông qua các trung bình động có thể làm mịn dữ liệu giá hiệu quả, nhận diện hướng xu hướng dài hạn
  2. ATR Stop Loss cho phép dòng Stop Loss theo dõi động xu hướng lớn, tránh quá nhạy cảm
  3. Tóm lại, các nhà đầu tư có thể có thể sử dụng các công cụ khác nhau để tạo ra các sản phẩm mới.
  4. Các nguyên tắc đơn giản, dễ hiểu, dễ thực hiện

Rủi ro và bảo hiểm

  1. Những giao dịch sai lầm dễ xảy ra trong thị trường bất ổn
  2. Thiết lập tham số không đúng có thể bỏ lỡ thời gian đảo ngược xu hướng
  3. Có thể có sự khác biệt giữa thị trường đại chúng và cá nhân, cần xem xét tình trạng thị trường chứng khoán trống rỗng

Bạn có thể giảm độ nhạy cảm dừng lỗ bằng cách điều chỉnh các tham số ATR thích hợp, hoặc thêm các chỉ số khác để lọc thời gian giao dịch có độ chắc chắn cao. Bạn cũng có thể kết hợp với sự biến động của thị trường lớn để đánh giá độ hấp tấp rủi ro, chọn không chỉ làm nhiều hơn trong tình huống đa đầu thị trường lớn.

Tối ưu hóa tư duy

  1. Có thể xem xét xác nhận thứ hai thông qua các chỉ số khác sau tín hiệu nhập, chẳng hạn như chỉ số KDJ
  2. Các tham số tối ưu hóa có thể được kết hợp với các yếu tố cơ bản của cổ phiếu, chẳng hạn như các cổ phiếu có tỷ lệ biến động cao có phạm vi ATR mở rộng thích hợp
  3. Có thể tối ưu hóa kích thước ATR theo kết quả kiểm tra lại, cân bằng các yếu tố lợi nhuận và tỷ lệ đổi tay
  4. Có thể xem xét việc điều chỉnh động lực để giới thiệu tỷ lệ dao động trong cơ chế dừng lỗ
  5. Các tham số có thể được tự động tối ưu hóa thông qua công nghệ học máy

Tóm tắt

Chiến lược theo dõi động đa không gian nói chung là một chiến lược theo dõi xu hướng đơn giản và thực tế. Nó xác định hướng xu hướng bằng đường trung bình động và sử dụng ATR để thực hiện dừng lỗ động, có thể kiểm soát rủi ro hiệu quả. Chiến lược này phù hợp với môi trường thị trường có xu hướng rõ ràng, có thể thu được lợi nhuận vượt quá được giữ trong thời gian dài bằng cách bắt kịp xu hướng.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-10-10 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Trend Following Long Only Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

lookback_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Lookback Length")
smoother_length = input(5, type=input.integer, minval=1, title="Smoother Length")
atr_length = input(10, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(0.5, type=input.float, minval=0.5, title="ATR Multiplier")

vola = atr(atr_length) * atr_multiplier
price = sma(close, 3)

l = ema(lowest(low, lookback_length), smoother_length)
h = ema(highest(high, lookback_length), smoother_length)
center = (h + l) * 0.5
upper = center + vola
lower = center - vola
trend = ema(price > upper ? 1 : (price < lower ? -1 : 0), 3)
c = trend < 0 ? upper : lower

pcenter = plot(center, transp=100)
pclose = plot(close, transp=100)
pc = plot(c, transp=100)

buy_signal = crossover(trend, 0.0) 
sell_signal = crossunder(trend, 0.0)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.close("Buy", when=sell_signal)

bgcolor(trend >= 0 ? color.green : color.red, transp=95)
fill(pc, pclose, color=trend >= 0 ? color.green : color.red)