Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên nhiều chỉ số

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-23 15:43:02
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này xác định xu hướng bằng cách kết hợp nhiều chỉ số như RSI, MA, EMA và Bollinger Bands để thực hiện theo dõi xu hướng. Khi xác định xu hướng giảm tương đối, chiến lược sẽ thiết lập một vị trí dài. Ngược lại, khi xác định xu hướng tăng tương đối, chiến lược sẽ thiết lập một vị trí ngắn.

Nguyên tắc

Khái niệm cốt lõi của chiến lược này là xác định xu hướng giá bằng cách kết hợp RSI, MA, EMA và Bollinger Bands. Cụ thể, nó đồng thời vẽ hai đường MA, một được thiết lập cho 10 giai đoạn và đường EMA khác được thiết lập cho 5 giai đoạn. Đồng thời, hai đường EMA được vẽ với các tham số lần lượt là 30 và 20.

Khi giá đóng cửa phá vỡ dưới đường MA 5 giai đoạn, đường EMA 20 giai đoạn và đường sắt thấp hơn, trong khi chỉ số RSI phá vỡ dưới đường 25 mua quá mức, chiến lược đánh giá rằng giá đang tăng tương đối và sẽ vào vị trí dài.

Ngược lại, khi giá đóng phá vỡ trên đường MA 10 giai đoạn, đường EMA 30 giai đoạn và đường ray trên cùng, trong khi chỉ số RSI phá vỡ trên đường bán quá mức 75, chiến lược đánh giá rằng giá đang giảm tương đối và sẽ đi vào một vị trí ngắn.

Như bạn có thể thấy, chiến lược này xác định xu hướng tiềm năng bằng cách kết hợp logic của giá phá vỡ trung bình động và biến đổi chỉ số RSI, và sau đó theo dõi xu hướng đó.

Phân tích lợi thế

Lợi thế lớn nhất của chiến lược này là nó sử dụng nhiều chỉ số để xác định xu hướng, có thể làm giảm hiệu quả các tín hiệu sai. Cụ thể, giá phải vượt qua đường trung bình động và Bollinger Bands đồng thời để kích hoạt các tín hiệu giao dịch, và chỉ số RSI cũng phải trải qua một sự chuyển hướng Langarde, lọc ra rất nhiều tiếng ồn.

Ngoài ra, chiến lược theo dõi các xu hướng tương đối rõ ràng hơn là tiếng ồn ngắn hạn, điều này cũng làm tăng xác suất lợi nhuận. Nói chung, chiến lược này có những ưu điểm như cấu hình linh hoạt, khó khăn được điều chỉnh và xác suất lợi nhuận cao.

Phân tích rủi ro

Cần lưu ý rằng không có chiến lược nào có thể có lợi nhuận 100%, và chiến lược này cũng không ngoại lệ. Rủi ro chính là sự đánh giá kết hợp của nhiều chỉ số sai, dẫn đến giao dịch sai. Ngoài ra, các sự kiện đột ngột cũng có thể làm vô hiệu hóa chiến lược.

Để giảm rủi ro, các tham số chỉ số có thể được điều chỉnh phù hợp để tối ưu hóa lợi nhuận. Ngoài ra, việc thiết lập điểm dừng lỗ để kiểm soát lỗ đơn cũng rất cần thiết. Tất nhiên, rủi ro hệ thống không thể tránh khỏi đòi hỏi sự chuẩn bị tâm lý từ các nhà đầu tư.

Tối ưu hóa

Các tối ưu hóa chính cho chiến lược này là:

Thử kết hợp nhiều loại chỉ số hơn để tìm kết hợp nhiều chỉ số tốt hơn;
Tối ưu hóa các tham số chỉ số để cải thiện tính ổn định của chiến lược;
Tăng các mô hình học máy để hỗ trợ phán đoán và cải thiện độ chính xác;
Tăng cơ chế dừng lỗ thích nghi để kiểm soát rủi ro;
Tối ưu hóa backtest để cải thiện sự ổn định và lợi nhuận.

Kết luận

Chiến lược này thiết kế một bộ cơ chế theo dõi tương đối tăng dựa trên RSI, MA, EMA và Bollinger Bands, và đi vào các vị trí định hướng sau khi đánh giá xu hướng giá bằng cách kết hợp nhiều chỉ số. Sự tích hợp của nhiều chỉ số để đánh giá có thể làm giảm hiệu quả xác suất đánh giá sai và lọc tiếng ồn đến một mức độ nhất định, theo dõi xu hướng tương đối rõ ràng. Tất nhiên, quản lý rủi ro cũng cần chú ý. Nhìn chung, chiến lược này có không gian tối ưu hóa lớn và có thể đạt được kết quả tốt hơn bằng máy học và các phương tiện khác.

/*backtest
start: 2022-11-16 00:00:00
end: 2023-11-22 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/
// © lepstick-TC
//@version=4
strategy("1", overlay=true)
length = input(5, minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input(1.5, minval=0.001, maxval=50)
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(basis, color=color.red)
p1 = plot(upper, color=color.blue)
p2 = plot(lower, color=color.blue)
fill(p1, p2)
rsicok=input(75,minval=0,title="Rsi yüksek")
rsiaz=input(25,maxval=50,title="Rsi düşük")
rsizaman=input(7,minval=0,title="Rsi zaman")
smadeger=input(10,minval=0,title="Ma üst")
smadeger2=input(5,minval=0,title="Ma alt")
emadeger=input(30,minval=0,title="Ema üst")
emadeger2=input(20,minval=0,title="Ema alt")
myrsi=rsi(close,rsizaman)
myrsi2=rsi(close,rsiaz)
myrsi3=rsi(close,rsicok)
myma=sma(close,smadeger)
myma2=sma(close,smadeger2)
myema=ema(close,emadeger)
myema2=ema(close,emadeger2)
mycond =myrsi >rsicok and close> myma and close>myema
mycond2=myrsi<rsiaz and close<myma2 and close<myema2
barcolor(mycond? #2196F3: na)
barcolor(mycond2? #FF9800: na)
plot(myma,title="Ma yüksek",color=color.black,linewidth=0)
plot(myma2,title="Ma düşük",color=color.blue,linewidth=0)
plot(myema,title="Ema yüksek",color=color.yellow,linewidth=0)
plot(myema2,title="Ema düşük",color=color.gray,linewidth=0)
idunno =close< sma(close,smadeger2) and close < sma(close,smadeger) and close<ema(close,emadeger)and close<ema(close,emadeger2)and crossunder(close,lower)and crossunder(myrsi,myrsi2)and crossunder(close,basis) 
plotchar(idunno,char="A",color=#808000 ,location=location.belowbar) 
idunno2 =close> sma(close,smadeger2) and close> sma(close,smadeger) and close>ema(close,emadeger)and close>ema(close,emadeger2)and crossover(close,upper)and crossover(myrsi,myrsi3)and crossover(close,basis)
plotchar(idunno2,char="S",color=#787B86 ,location=location.abovebar)
strategy.entry("Al",true,when =idunno)
strategy.entry("Sat",false,when = idunno2)
strategy.close("Al",when=ema(close,emadeger)and crossover(open,upper))
strategy.close("Sat",when=sma(close,smadeger2)and crossunder(open,lower))
//strategy.exit("Al çıkış","Al",limit=upper)
//strategy.exit("Sat çıkış","Sat",limit=lower)
//strategy.exit("Al çıkış","Al",trail_points=close*0.1/syminfo.mintick,trail_offset=close*0.005/syminfo.mintick)
//strategy.exit("Sat çıkış","Sat",trail_points=close*0.1/syminfo.mintick,trail_offset=close*0.005/syminfo.mintick)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu