Chiến lược cân bằng quyền lực dài hạn và ngắn hạn
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược cân bằng lực lượng đa không gian là một chiến lược theo dõi xu hướng được cải tiến. Nó phân tích mối quan hệ giữa đường K hiện tại và đường K trước đó, tính toán cân bằng lực lượng đa không gian để đánh giá xu hướng hiện tại.
Nguyên tắc chiến lược
Chỉ số cốt lõi của chiến lược này là nBBB, nó phản ánh sự cân bằng giữa lực đa không của dòng K hiện tại và dòng K trước đó. Công thức tính toán của nBBB như sau:
nBBB = value2 - value
Trong đó, giá trị và giá trị 2 tính toán sức mạnh không gian của dòng K hiện tại và một dòng K trước đó. Quá trình tính toán của chúng khá phức tạp, liên quan đến việc đánh giá mối quan hệ giữa giá đóng cửa, giá mở cửa, giá cao nhất và giá thấp nhất. Nhưng nói chung, giá trị phản ánh sức mạnh không gian của dòng K hiện tại và giá trị 2 phản ánh sức mạnh không gian của dòng K trước đó.
Khi nBBB thấp hơn ngưỡng SellLevel được thiết lập, sẽ phát ra một tín hiệu trống; khi nBBB cao hơn ngưỡng BuyLevel, sẽ phát ra một tín hiệu nhiều. Giới hạn có thể được điều chỉnh thông qua các tham số.
Lợi thế chiến lược
Chiến lược này có một số lợi thế:
Phân tích dựa trên sự đảo ngược đường K, có thể xác định được các điểm chuyển hướng mạnh hơn.
Thông qua tính toán cân bằng lực trên không, các tín hiệu được đánh giá chính xác và đáng tin cậy.
Sử dụng suy nghĩ so sánh dòng K hiện tại với dòng K trước đó, bạn có thể lọc một phần tiếng ồn và làm cho tín hiệu rõ ràng hơn.
Có thể áp dụng cho các chu kỳ thời gian khác nhau, linh hoạt hơn.
Chỉ số nBBB được tính toán trực quan, tín hiệu giao dịch được hình thành đơn giản và rõ ràng.
Rủi ro chiến lược
Chiến lược này cũng có một số rủi ro cần lưu ý:
Chỉ số nBBB có thể tạo ra tín hiệu sai và cần được xác minh kết hợp với hướng thực thể giá, khối lượng giao dịch.
Chỉ số nBBB có một số điểm mù, tốt nhất là hỗ trợ các chỉ số kỹ thuật khác.
Cài đặt các tham số SellLevel và BuyLevel sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của chiến lược và cần được kiểm tra và tối ưu hóa một cách thận trọng.
Trong trường hợp biến động mạnh, tín hiệu của chỉ số có thể bị chậm trễ, cần chú ý đánh giá rủi ro.
Chiến lược này thích hợp hơn cho các hoạt động đường dài trung bình, các hoạt động đường ngắn có thể bị trói.
Tối ưu hóa chiến lược
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Tối ưu hóa các tham số SellLevel và BuyLevel, làm cho tín hiệu phù hợp hơn với thực tế. Các tham số tốt nhất có thể được xác định bằng cách kiểm tra lại dữ liệu lịch sử.
Tăng các chiến lược dừng lỗ, chẳng hạn như dừng di chuyển, dừng rung, có thể kiểm soát rủi ro hiệu quả.
Kết hợp với các chỉ số khác, chẳng hạn như khối lượng giao dịch, stochastic, và nhiều thứ khác, có thể giúp cải thiện độ chính xác của quyết định.
Thêm thành phần học máy, sử dụng công nghệ AI để tự động tối ưu hóa các tham số và hỗ trợ phát ra tín hiệu giao dịch chính xác hơn.
Các tham số cho các loại giao dịch và chu kỳ thời gian khác nhau có thể được tối ưu hóa riêng biệt, làm cho chiến lược được nhắm mục tiêu hơn.
Tóm tắt
Chiến lược cân bằng lực lượng đa không gian là một chiến lược theo dõi xu hướng tương đối đơn giản và thực tế bằng cách tính toán sự thay đổi lực lượng đa không gian, đánh giá điểm biến hướng. Nó có một số lợi thế, nhưng cũng có rủi ro.
/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 03/02/2017
// This new indicator analyzes the balance between bullish and
// bearish sentiment.
// One can cay that it is an improved analogue of Elder Ray indicator.
// To get more information please see "Bull And Bear Balance Indicator"
// by Vadim Gimelfarb.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title = "Bull And Bear Balance Strategy")
SellLevel = input(-15, step=0.01)
BuyLevel = input(15, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(SellLevel, color=red, linestyle=line)
hline(BuyLevel, color=green, linestyle=line)
value = iff (close < open ,
iff (close[1] > open , max(close - open, high - low), high - low),
iff (close > open,
iff(close[1] > open, max(close[1] - low, high - close), max(open - low, high - close)),
iff(high - close > close - low,
iff (close[1] > open, max(close[1] - open, high - low), high - low),
iff (high - close < close - low,
iff(close > open, max(close - low, high - close),open - low),
iff (close > open, max(close[1] - open, high - close),
iff(close[1] < open, max(open - low, high - close), high - low))))))
value2 = iff (close < open ,
iff (close[1] < open , max(high - close[1], close - low), max(high - open, close - low)),
iff (close > open,
iff(close[1] > open, high - low, max(open - close[1], high - low)),
iff(high - close > close - low,
iff (close[1] < open, max(high - close[1], close - low), high - open),
iff (high - close < close - low,
iff(close[1] > open, high - low, max(open - close, high - low)),
iff (close[1] > open, max(high - open, close - low),
iff(close[1] < open, max(open - close, high - low), high - low))))))
nBBB = value2 - value
nBBBc = nBBB < 0 ? red : green
pos = iff(nBBB < SellLevel, -1,
iff(nBBB >= BuyLevel, 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(nBBB, style=line, linewidth=1, color=nBBBc)
plot(nBBB, style=histogram, linewidth=1, color=gray)