Chiến lược giao cắt trung bình động theo xu hướng


Ngày tạo: 2023-10-24 16:14:10 sửa đổi lần cuối: 2023-10-24 16:14:10
sao chép: 2 Số nhấp chuột: 649
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược giao cắt trung bình động theo xu hướng

Tổng quan

Chiến lược này sử dụng đường trung bình di chuyển đơn giản để đánh giá, và do đó, kịp thời nắm bắt thời gian chuyển đổi xu hướng thị trường. Khi đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn, hãy làm nhiều hơn, khi đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn, hãy làm trống, thuộc về chiến lược theo dõi xu hướng điển hình.

Phân tích

  1. Tính toán đường SMA ngắn 10 ngày và đường SMA dài 30 ngày

  2. Khi một SMA ngắn vượt qua một SMA dài, nó tạo ra một tín hiệu mua

  3. Khi một SMA ngắn phá vỡ một SMA dài, nó tạo ra một tín hiệu bán.

  4. RSI lớn hơn 50 sẽ tạo ra tín hiệu mua, nhỏ hơn 50 sẽ tạo ra tín hiệu bán, tránh phá vỡ giả

  5. ATR Stop Loss, Stop Stop Mobile Tracking

Chiến lược này chủ yếu sử dụng sự giao nhau của hai đường trung bình di chuyển như thời gian nhập vào, để xác định điểm thay đổi xu hướng. Đường trung bình ngắn hạn có thể phản ánh thay đổi giá nhanh hơn, đường trung bình dài hạn cung cấp hỗ trợ và kháng cự. Khi đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn, giá bắt đầu tăng, lúc này làm nhiều hơn; khi đường trung bình ngắn hạn vượt qua đường trung bình dài hạn, giá bắt đầu giảm, lúc này làm trống.

Phân tích lợi thế

  1. Dễ sử dụng và dễ hiểu

  2. Tiếp cận các điểm biến động của thị trường theo xu hướng

  3. Bi-equilibrium là một phương pháp xác định xu hướng cổ điển và hiệu quả.

  4. Đặt trạm dừng thiệt hại hợp lý, giảm thiệt hại của từng đoạn sóng

  5. Chỉ số RSI có thể lọc hiệu quả phá vỡ giả để giảm rủi ro giao dịch

  6. Không cần phải dự đoán thị trường sau, chỉ cần theo xu hướng để kiếm lợi nhuận

Phân tích rủi ro

  1. Đường song phương dễ bị lỗi và có thể gây ra tổn thất không cần thiết

  2. Sự chậm trễ của đường hai chiều, không thể bắt kịp thời điểm thay đổi xu hướng

  3. Theo dõi mù quáng xu hướng sẽ làm tăng tổn thất, nên kiểm soát đúng quy mô vị trí

  4. Không có bộ lọc đầy đủ cho hành vi chấn động, dễ bị giam giữ

  5. Thiết lập tham số không chính xác sẽ làm tăng tần suất giao dịch và giảm mức lợi nhuận

Các biện pháp có thể làm giảm rủi ro bằng cách chọn các tham số phù hợp, đưa ra các chỉ số lọc khác, kiểm soát đúng quy mô vị trí.

Hướng tối ưu hóa

  1. Tối ưu hóa các tham số trung bình di chuyển để tăng độ chính xác tín hiệu

  2. Thêm các chỉ số khác, như MACD, Brinline, để tăng tỷ lệ chiến lược

  3. Kết hợp các chỉ số định hướng, giảm giao dịch trong tình trạng chấn động

  4. Tối ưu hóa chiến lược dừng lỗ, giảm lỗ đơn, mở rộng lợi nhuận đơn

  5. Tối ưu hóa quản lý vốn, sử dụng các vị trí khác nhau trong các tình huống khác nhau

  6. Xây dựng các chiến lược giao dịch khác nhau cho các xu hướng và biến động

Bằng cách thử nghiệm các kết hợp tham số khác nhau, đưa ra các chỉ số hỗ trợ để đánh giá xu hướng và các tín hiệu lọc, chiến lược dừng lỗ có thể được cải thiện liên tục bằng cách tối ưu hóa chiến lược dừng lỗ.

Tóm tắt

Chiến lược này sử dụng hệ thống giao dịch chéo đường trung bình di chuyển cổ điển để xác định điểm biến động xu hướng giá, rất phù hợp cho người mới bắt đầu học. Tuy nhiên, cũng có một số nhược điểm cần lưu ý, chẳng hạn như dễ tạo ra tín hiệu sai, chậm nhận diện điểm biến động xu hướng, v.v.. Bằng cách liên tục kiểm tra và tối ưu hóa các tham số thiết lập, giới thiệu các chỉ số phán đoán khác, có thể nâng cao sự ổn định và lợi nhuận của chiến lược.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-10-17 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Glenn234

//@version=5
strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true)


// Create indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)


// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)


// trade conditions
if (longCondition)
    stopLoss = low - atr * 2
    takeProfit = high + atr * 2
    strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50)
    strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

if (shortCondition)
    stopLoss = high + atr * 2
    takeProfit = low - atr * 2
    strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50)
    strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)


// Plot SMA to chart
plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")