Chiến lược giao dịch thuật toán giao dịch chéo trung bình động kép

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-10-30 15:27:34
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này chủ yếu sử dụng nguyên tắc chéo trung bình động, kết hợp với các tín hiệu đảo ngược chỉ số RSI và thuật toán chéo trung bình động kép tùy chỉnh để thực hiện giao dịch xu hướng. Chiến lược theo dõi hai trung bình động của các giai đoạn khác nhau, với MA nhanh hơn theo dõi xu hướng ngắn hạn và MA chậm hơn theo dõi xu hướng dài hạn. Khi MA nhanh hơn vượt qua MA chậm hơn lên, nó báo hiệu xu hướng tăng và cơ hội mua. Khi MA nhanh hơn vượt dưới MA chậm hơn, nó báo hiệu kết thúc xu hướng ngắn hạn và cơ hội đóng các vị trí.

Chiến lược logic

Tính toán hai nhóm trung bình động VWAP với các thông số khác nhau, đại diện cho xu hướng dài hạn và ngắn hạn tương ứng.
- Slow Tenkansen và Kijunsen tính toán xu hướng dài hạn
- Fast Tenkansen và Kijunsen tính toán xu hướng ngắn hạn
Hãy lấy trung bình của Tenkansen và Kijunsen như là trung bình di chuyển chậm và nhanh.
Tính toán Bollinger Bands để xác định hợp nhất và phá vỡ.
- Đường trung gian là trung bình của MAs nhanh và chậm
- Các dải trên và dưới được sử dụng để phát hiện các sự đột phá
Tính toán TSV để xác định năng lượng khối lượng
- TSV lớn hơn 0 cho thấy khối lượng tăng
- TSV lớn hơn EMA của nó cho thấy động lực tăng cường
Tính toán RSI để xác định các điều kiện mua quá mức và bán quá mức
- RSI dưới 30 là vùng bán quá mức để mua
- RSI trên 70 là vùng mua quá mức để bán
Điều kiện nhập cảnh:
- MA nhanh vượt qua MA chậm
- Chữ chéo gần trên Bollinger Band trên
- TSV lớn hơn 0 và EMA
- RSI dưới 30
Điều kiện xuất cảnh:
- MA nhanh vượt qua dưới MA chậm
- RSI lớn hơn 70

Phân tích lợi thế

Hệ thống trung bình di chuyển kép ghi lại cả xu hướng dài hạn và ngắn hạn
RSI tránh mua khu vực mua quá mức và bán khu vực bán quá mức
TSV đảm bảo đủ khối lượng hỗ trợ xu hướng
Bollinger Bands xác định các điểm đột phá chính
Sự kết hợp các chỉ số giúp lọc các sự đột phá sai

Phân tích rủi ro

Hệ thống MA dễ bị tín hiệu sai, cần lọc bằng các chỉ số khác
Các thông số RSI cần tối ưu hóa, nếu không có thể bỏ lỡ các điểm mua / bán
TSV cũng rất nhạy cảm với các thông số, đòi hỏi kiểm tra cẩn thận
Bẻ gãy BB dải trên có thể là breakout sai, cần xác minh
Khó có thể tối ưu hóa nhiều chỉ số, nguy cơ quá phù hợp
Dữ liệu tàu / thử nghiệm không đủ có thể gây ra sự điều chỉnh đường cong

Hướng dẫn tối ưu hóa

Kiểm tra nhiều khoảng thời gian hơn để tìm kết hợp tham số tốt nhất
Hãy thử các chỉ số khác như MACD, KD để thay thế hoặc kết hợp với RSI
Sử dụng phân tích đi trước để tối ưu hóa tham số
Thêm stop loss để kiểm soát lỗ giao dịch duy nhất
Xem xét các mô hình học máy để hỗ trợ dự đoán tín hiệu
Điều chỉnh các tham số cho các thị trường khác nhau, không quá phù hợp với một parameter set

Kết luận

Chiến lược này nắm bắt xu hướng dài và ngắn hạn bằng cách sử dụng đường trung bình động kép, và lọc tín hiệu với RSI, TSV, Bollinger Bands và nhiều hơn nữa. Lợi thế là giao dịch phù hợp với đà tăng dài hạn. Nhưng nó cũng mang lại rủi ro tín hiệu sai, đòi hỏi phải điều chỉnh tham số hơn nữa và dừng lỗ để giảm rủi ro. Nhìn chung, kết hợp theo xu hướng và đảo ngược trung bình mang lại kết quả tốt trong xu hướng tăng dài hạn, nhưng các tham số cần điều chỉnh cho các thị trường khác nhau.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4

// Credits

// "Vwap with period" code which used in this strategy to calculate the leadLine was written by "neolao" active on https://tr.tradingview.com/u/neolao/
// "TSV" code which used in this strategy was written by "liw0" active on https://www.tradingview.com/u/liw0. The code is corrected by "vitelot" December 2018.
// "Vidya" code which used in this strategy was written by "everget" active on https://tr.tradingview.com/u/everget/

strategy("HYE Combo Market [Strategy] (Vwap Mean Reversion + Trend Hunter)", overlay = true, initial_capital = 1000, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, commission_value = 0.025)
  
//Strategy inputs

source = input(title = "Source", defval = close, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
smallcumulativePeriod = input(title = "Small VWAP", defval = 8, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
bigcumulativePeriod = input(title = "Big VWAP", defval = 10, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
meancumulativePeriod = input(title = "Mean VWAP", defval = 50, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiEmaPeriod = input(title = "Rsi Ema Period", defval = 5, group = "Mean Reversion Strategy Inputs") 
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
slowtenkansenPeriod = input(9, minval=1, title="Slow Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
slowkijunsenPeriod = input(13, minval=1, title="Slow Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fasttenkansenPeriod = input(3, minval=1, title="Fast Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fastkijunsenPeriod = input(7, minval=1, title="Fast Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBlength = input(20, minval=1, title= "Bollinger Band Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBmult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Band StdDev", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvlength  = input(20, minval=1, title="TSV Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvemaperiod = input(7, minval=1, title="TSV Ema Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
length = input(title="Vidya Length", type=input.integer, defval=20, group = "Trend Hunter Strategy Inputs") 
src = input(title="Vidya Source", type=input.source, defval= hl2 , group = "Trend Hunter Strategy Inputs")

// Vidya Calculation 

getCMO(src, length) =>
    mom = change(src)
    upSum = sum(max(mom, 0), length)
    downSum = sum(-min(mom, 0), length)
    out = (upSum - downSum) / (upSum + downSum)
    out

cmo = abs(getCMO(src, length))

alpha = 2 / (length + 1)

vidya = 0.0
vidya := src * alpha * cmo + nz(vidya[1]) * (1 - alpha * cmo)

// Make input options that configure backtest date range 

startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range")
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2000, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")

endDate = input(title="End Date", type=input.integer, 
     defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range") 
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=2021, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")
     
inDateRange = true
// Mean Reversion Strategy Calculation 

typicalPriceS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeS = typicalPriceS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeS = sum(typicalPriceVolumeS, smallcumulativePeriod)
cumulativeVolumeS = sum(volume, smallcumulativePeriod)
smallvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeS / cumulativeVolumeS

typicalPriceB = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeB = typicalPriceB * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeB = sum(typicalPriceVolumeB, bigcumulativePeriod)
cumulativeVolumeB = sum(volume, bigcumulativePeriod)
bigvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeB / cumulativeVolumeB 

typicalPriceM = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeM = typicalPriceM * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeM = sum(typicalPriceVolumeM, meancumulativePeriod)
cumulativeVolumeM = sum(volume, meancumulativePeriod)
meanvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeM / cumulativeVolumeM

rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA   = ema(rsiValue, rsiEmaPeriod)
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * bigvwapValue[0]

inTrade = strategy.position_size > 0
notInTrade = strategy.position_size <= 0

if(crossunder(smallvwapValue, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and close < meanvwapValue and inDateRange and notInTrade)
    strategy.entry("BUY-M", strategy.long)

if(close > meanvwapValue or not inDateRange)
    strategy.close("BUY-M")
    
// Trend Hunter Strategy Calculation

// Slow Tenkan Sen Calculation

typicalPriceTS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTS = typicalPriceTS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTS = sum(typicalPriceVolumeTS, slowtenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTS = sum(volume, slowtenkansenPeriod)
slowtenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTS / cumulativeVolumeTS

// Slow Kijun Sen Calculation

typicalPriceKS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKS = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKS = sum(typicalPriceVolumeKS, slowkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKS = sum(volume, slowkijunsenPeriod)
slowkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKS / cumulativeVolumeKS

// Fast Tenkan Sen Calculation

typicalPriceTF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTF = typicalPriceTF * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTF = sum(typicalPriceVolumeTF, fasttenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTF = sum(volume, fasttenkansenPeriod)
fasttenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTF / cumulativeVolumeTF

// Fast Kijun Sen Calculation

typicalPriceKF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKF = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKF = sum(typicalPriceVolumeKF, fastkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKF = sum(volume, fastkijunsenPeriod)
fastkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKF / cumulativeVolumeKF

// Slow LeadLine Calculation
 
lowesttenkansen_s = lowest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
highesttenkansen_s = highest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)

lowestkijunsen_s = lowest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
highestkijunsen_s = highest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)

slowtenkansen = avg(lowesttenkansen_s, highesttenkansen_s)
slowkijunsen = avg(lowestkijunsen_s, highestkijunsen_s)
slowleadLine = avg(slowtenkansen, slowkijunsen)

// Fast LeadLine Calculation 
 
lowesttenkansen_f = lowest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
highesttenkansen_f = highest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)

lowestkijunsen_f = lowest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
highestkijunsen_f = highest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod) 

fasttenkansen = avg(lowesttenkansen_f, highesttenkansen_f)
fastkijunsen = avg(lowestkijunsen_f, highestkijunsen_f)
fastleadLine = avg(fasttenkansen, fastkijunsen)

// BBleadLine Calculation
 
BBleadLine = avg(fastleadLine, slowleadLine)

// Bollinger Band Calculation
 
basis = sma(BBleadLine, BBlength)
dev = BBmult * stdev(BBleadLine, BBlength)
upper = basis + dev  
lower = basis - dev 

// TSV Calculation

tsv = sum(close>close[1]?volume*(close-close[1]):close<close[1]?volume*(close-close[1]):0,tsvlength)
tsvema = ema(tsv, tsvemaperiod)

// Rules for Entry & Exit  

if(fastleadLine > fastleadLine[1] and slowleadLine > slowleadLine[1] and tsv > 0 and tsv > tsvema and close > upper and close > vidya and inDateRange and notInTrade)
    strategy.entry("BUY-T", strategy.long)
 
if((fastleadLine < fastleadLine[1] and slowleadLine < slowleadLine[1]) or not inDateRange)
    strategy.close("BUY-T")

// Plots 

plot(meanvwapValue, title="MEAN VWAP", linewidth=2, color=color.yellow)

//plot(vidya, title="VIDYA", linewidth=2, color=color.green)

//colorsettingS = input(title="Solid Color Slow Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(slowleadLine, title = "Slow LeadLine", color = colorsettingS ? color.aqua : slowleadLine > slowleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)

//colorsettingF = input(title="Solid Color Fast Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(fastleadLine, title = "Fast LeadLine", color = colorsettingF ? color.orange : fastleadLine > fastleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)

//p1 = plot(upper, "Upper BB", color=#2962FF)
//p2 = plot(lower, "Lower BB", color=#2962FF)
//fill(p1, p2, title = "Background", color=color.blue)

//plot(smallvwapValue, color=#13C425, linewidth=2)
//plot(bigvwapValue, color=#CA1435, linewidth=2)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu