
Chiến lược này dựa trên các chỉ số trục chính để đánh giá xu hướng hiện tại và điều khiển ngược với các chỉ số RSI để đạt được mục đích theo dõi xu hướng.
Chiến lược này sử dụng chỉ số SMA di chuyển và RSI tương đối mạnh để xây dựng chỉ số trục chính. Các phương pháp tính toán cụ thể như sau:
Dựa trên tín hiệu của chỉ số trục, điều khiển ngược, tức là làm giảm khi giảm giá và làm nhiều khi giảm giá, để theo dõi hướng xu hướng.
Điểm mấu chốt của chiến lược này là sử dụng các chỉ số trọng tâm để xác định xu hướng và điều khiển ngược để theo dõi xu hướng thị trường.
Chiến lược này có những lợi thế chính như sau:
Sử dụng chỉ số trục trục để xác định hướng xu hướng chính xác. Chỉ số trục trục tích hợp xem xét các chỉ số trung bình di chuyển và RSI, có thể xác định chính xác hơn điểm biến hướng.
Sử dụng chiến lược điều khiển ngược để theo dõi xu hướng một cách hiệu quả. Khi có xu hướng đảo ngược, hãy thực hiện điều khiển ngược kịp thời để theo dõi xu hướng.
Cài đặt tham số RSI có thể điều chỉnh độ nhạy của chiến lược. Các tham số RSI càng nhỏ, càng nhạy cảm với sự thay đổi của thị trường, có thể điều chỉnh tham số cho các thị trường khác nhau.
Có thể điều chỉnh chu kỳ SMA một cách linh hoạt để thích ứng với phân tích xu hướng của các chu kỳ khác nhau.
Có thể chuyển đổi nhiều hướng làm trống, thích ứng với các hướng khác nhau.
Tăng hiệu quả sử dụng vốn, thu lợi nhuận tốt hơn mà không cần đầu tư lớn.
Chiến lược này cũng có một số rủi ro:
Các chỉ số trục chính có nguy cơ bị sai lệch, có thể dẫn đến sai lệch trong phán đoán.
Chiến lược điều khiển ngược có nguy cơ thua lỗ cao và cần kiểm soát chặt chẽ.
Khi xu hướng mạnh, không thể đảo ngược đúng thời gian, có thể bỏ lỡ xu hướng.
Thiết lập tham số không đúng có thể dẫn đến quá nhạy cảm hoặc chậm chạp.
Giao dịch thường xuyên, chi phí giao dịch là một gánh nặng.
Các biện pháp quản lý rủi ro:
Đặt chu kỳ trung bình di chuyển hợp lý để tránh sai lầm.
Hạn chế nghiêm ngặt, kiểm soát tổn thất đơn lẻ
Việc xây dựng nhà kho theo từng đợt sẽ giảm thiểu rủi ro.
Kiểm tra tối ưu hóa tham số, chọn các tham số phù hợp với chiến lược này.
Tối ưu hóa chiến lược dừng lỗ và giảm tổn thất.
Chính sách này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Tối ưu hóa các tham số chỉ số, chọn kết hợp tham số tối ưu. Các tham số tối ưu có thể được xác định bằng cách đo đạc qua lại.
Tối ưu hóa chiến lược dừng lỗ. Bạn có thể thiết lập các chương trình dừng lỗ động như dừng rung tần, theo dõi dừng lỗ.
Kết hợp với các chỉ số khác để lọc tín hiệu. Các chỉ số như MACD, KDJ có thể được thêm vào để tránh tín hiệu sai.
Sử dụng phương pháp học máy để tự động tối ưu hóa. Sử dụng các thuật toán tiến hóa, học tăng cường và các phương pháp khác để tự động tìm các tham số tối ưu.
Khi kết hợp quan hệ giá trị với số lượng, hãy cân nhắc khi số lượng giao dịch tăng lên.
Sử dụng dừng dựa trên mô hình. Xây dựng mô hình biến động giá cổ phiếu, dừng động.
Sử dụng dữ liệu tần số cao để tối ưu hóa dừng lỗ.
Chiến lược này dựa trên các chỉ số trục để xác định xu hướng, sử dụng mô hình theo dõi xu hướng theo dõi xu hướng, có thể theo dõi xu hướng thị trường một cách hiệu quả. Ưu điểm là đánh giá chính xác, linh hoạt, sử dụng vốn hiệu quả cao, nhưng cũng có một số rủi ro sai lầm và rủi ro mất mát.
/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 03/10/2017
// The Pivot Detector Oscillator, by Giorgos E. Siligardos
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities 2009 Sep
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="The Pivot Detector Oscillator, by Giorgos E. Siligardos")
Length_MA = input(200, minval=1)
Length_RSI = input(14, minval=1)
UpBand = input(100, minval=1)
DownBand = input(0)
MidlleBand = input(50)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(MidlleBand, color=black, linestyle=dashed)
// hline(UpBand, color=red, linestyle=line)
// hline(DownBand, color=green, linestyle=line)
xMA = sma(close, Length_MA)
xRSI = rsi(close, Length_RSI)
nRes = iff(close > xMA, (xRSI - 35) / (85-35),
iff(close <= xMA, (xRSI - 20) / (70 - 20), 0))
pos = iff(nRes * 100 > 50, 1,
iff(nRes * 100 < 50, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes * 100, color=blue, title="Pivot Detector Oscillator")