Chiến lược dài hạn của Triple SMA Adaptive K-line Crossover


Ngày tạo: 2023-11-24 14:26:37 sửa đổi lần cuối: 2023-11-24 14:26:37
sao chép: 2 Số nhấp chuột: 550
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược dài hạn của Triple SMA Adaptive K-line Crossover

Tổng quan

Chiến lược này tạo ra tín hiệu mua bằng cách kết hợp sử dụng trung bình di chuyển đơn giản (SMA) của 3 chu kỳ khác nhau với trung bình di chuyển tự điều chỉnh của Kaufman để tạo ra tín hiệu mua đường dài. Ngoài ra, chiến lược này kết hợp màu sắc của thực thể K-line để xác định xu hướng chính và chỉ tạo ra tín hiệu mua trong xu hướng đa đầu để tránh phá vỡ giả.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này sử dụng 3 SMA khác nhau trong chu kỳ, bao gồm SMA 4, SMA 9 và SMA 18. Sự kết hợp chéo của 3 SMA này là một chỉ số kỹ thuật cổ điển để xác định hướng xu hướng. Khi SMA 4 xuyên qua SMA 9 và SMA 9 xuyên qua SMA 18, tạo ra tín hiệu mua đường dài.

Để lọc các đột phá giả mạo, chiến lược này cũng giới thiệu đường trung bình di chuyển thích nghi của Kaufman. Chỉ khi giá đóng cửa cao hơn đường trung bình di chuyển thích nghi, tức là trong xu hướng đa đầu, tín hiệu kim cương của SMA sẽ có hiệu lực để khởi động đường dài.

Ngoài ra, chiến lược này cũng sử dụng SMA 100 chu kỳ để xác định xu hướng chính. Khi giá vượt qua SMA 100 chu kỳ, xác nhận vào xu hướng đa đầu. Chiến lược chỉ tạo ra tín hiệu mua trong xu hướng đa đầu chính.

Nhìn chung, các tín hiệu mua của chiến lược này đến từ sự kết hợp của các yếu tố sau:

  1. SMA 4 xuyên qua SMA 9, và SMA 9 xuyên qua SMA 18, tạo thành một đường nét vàng của SMA ngắn
  2. Giá đóng cửa cao hơn Kaufman Adaptive Moving Average, trong xu hướng đa đầu
  3. Giá trên 100 chu kỳ SMA, xác nhận chủ đầu nhiều

Khi ba điều kiện trên được đáp ứng cùng một lúc, sẽ tạo ra tín hiệu mua dài.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này có một số ưu điểm:

  1. Sử dụng xu hướng phán đoán chéo SMA 3 lần, có thể lọc tiếng ồn hiệu quả, tăng độ tin cậy tín hiệu
  2. Tiếp theo, các nhà nghiên cứu đã đưa ra một số phương pháp khác, bao gồm:
  3. Kết hợp các phán đoán về xu hướng chính, tăng khả năng lợi nhuận, tránh mở nhiều lần vị trí trong bối cảnh xung đột
  4. Các đường SMA dài và ngắn giao nhau tạo thành tín hiệu đường dài, giúp nắm bắt các xu hướng lớn hơn
  5. Tín hiệu đáng tin cậy hơn khi sử dụng các mức độ thời gian cao, chẳng hạn như 4 giờ hoặc mức độ đường nắng

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro:

  1. Chiến lược đường dài, không thể dừng lỗ kịp thời trong thời gian ngắn, có rủi ro rút lui nhất định
  2. Các tín hiệu nhập cảnh tương đối hiếm, có thể bỏ lỡ một phần của đợt tăng giá
  3. Các tín hiệu sai sẽ xuất hiện khi các xu hướng ngắn hạn, trung hạn và dài hạn không phù hợp.

Bạn có thể tối ưu hóa bằng cách:

  1. Giảm đúng chu kỳ SMA trung và dài hạn, tăng cơ hội tham gia
  2. Thêm các chỉ số phụ trợ khác, chẳng hạn như chỉ số khối lượng giao dịch, để xác nhận độ tin cậy của xu hướng
  3. Hạn chế thiệt hại khoa học, kiểm soát hợp lý và rút lui

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa hơn nữa:

  1. Có thể thử nghiệm nhiều vòng SMA kết hợp hơn để tìm tham số tối ưu
  2. Có thể thêm xác nhận giao dịch để tránh đột phá giả mạo
  3. Có thể thêm chỉ số biến động, lọc cảnh trong khi tăng cường chấn động
  4. Có thể giới thiệu thuật toán học máy, tự điều chỉnh để tìm tham số tối ưu
  5. Có thể giới thiệu các chỉ số cảm xúc để tránh đặt cược khi thị trường hoảng loạn hoặc phấn khích

Tóm tắt

Chiến lược này tạo ra tín hiệu đường dài bằng cách chéo nhiều SMA, kết hợp với việc tự thích nghi với trung bình di chuyển và phán đoán xu hướng chính, có thể thu được lợi nhuận lớn hơn trong tình huống xu hướng, có logic ổn định và hiệu quả chiến đấu mạnh mẽ. Tuy nhiên, cũng có một số rủi ro, cần phải tiếp tục tối ưu hóa để giảm rút lui và tăng tỷ lệ thắng. Chiến lược này là chiến lược giữ vị trí đường dài, phù hợp với các nhà đầu tư có khả năng kiên nhẫn và kiểm soát rủi ro.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 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/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='twisted SMA strategy [4h] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(4, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(9, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(18, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  SMA Lenght', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(25, title='    Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f
  
long_stop = Short_ma 

if  long_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

strategy.close_all(when=long_stop)

//by wielkieef