1. Quảng trường
  2. Chiến lược xu hướng giá khối lượng sửa đổi dựa trên các thay đổi giá khối lượng

Chiến lược xu hướng giá khối lượng sửa đổi dựa trên các thay đổi giá khối lượng

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-01 14:56:17
Tags:

img

Tổng quan

Tên của chiến lược này là Chế độ xu hướng giá khối lượng sửa đổi dựa trên sự thay đổi giá khối lượng. Chiến lược này tính toán các thay đổi tích lũy về giá và khối lượng, kết hợp với các đường trung bình động để thiết lập các vị trí dài và ngắn, để theo dõi xu hướng.

Nguyên tắc chiến lược

Chỉ số cốt lõi của chiến lược này là chỉ số xu hướng khối lượng giá sửa đổi (MPVT). Chỉ số này phản ánh sự nhiệt tình của thị trường và dòng chảy và dòng chảy vốn thông qua những thay đổi về giá và khối lượng giao dịch. Công thức tính toán cụ thể là như sau:

rV = Volume / 50000
xCumPVT = Yesterday's xCumPVT + (rV * (Latest Close Price - Yesterday's Close Price) / Yesterday's Close Price)

Sau đó kết hợp với các tham số Level và Scale, xây dựng chỉ số thay đổi giá-thăng lượng cư trú:

nRes = Level + Scale * xCumPVT

Chỉ số cư trú phản ánh sự thay đổi kết hợp của giá và khối lượng. Khi nó vượt trên trung bình di chuyển đơn giản trong N ngày, đi dài. Khi nó giảm xuống dưới trung bình di chuyển đơn giản trong N ngày, đi ngắn.

Phân tích lợi thế

Những lợi thế chính của chiến lược này là:

  1. Đánh giá sự nhiệt tình của thị trường và hướng lưu lượng vốn thông qua các chỉ số giá-thời gian có thể nắm bắt kịp thời các điểm chuyển đổi của xu hướng.

  2. Điều chỉnh linh hoạt các tham số chiến lược thông qua tối ưu hóa tham số để thích nghi với môi trường thị trường khác nhau.

  3. Chiến lược mua ngắn có thể được thực hiện bằng cách thiết lập tham số đầu vào ngược để mở rộng kịch bản ứng dụng của chiến lược.

Phân tích rủi ro

Có một số rủi ro trong chiến lược này:

  1. Các chỉ số giá khối lượng dễ bị tín hiệu sai, và có thể có trường hợp đột phá không được giữ. Các tham số có thể được điều chỉnh hoặc kết hợp với các chỉ số khác để lọc.

  2. Nó phù hợp hơn với thị trường xu hướng và có thể tạo ra tín hiệu sai trong các thị trường giới hạn phạm vi. Có thể xem xét kết hợp với các chỉ số xu hướng và biến động.

  3. Hiệu ứng của tối ưu hóa tham số phụ thuộc vào chu kỳ lịch sử, có thể dẫn đến rủi ro quá phù hợp.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Các khía cạnh sau đây có thể được xem xét để tối ưu hóa chiến lược này:

  1. Kiểm tra các đường trung bình động khác nhau, chẳng hạn như đường trung bình động cân nhắc, EMA, vv để xem kết hợp nào hoạt động tốt hơn.

  2. Kết hợp với các chỉ số khác, chẳng hạn như RSI, KD, vv để lọc tín hiệu và giảm khả năng tín hiệu sai.

  3. Kiểm tra các kết hợp tham số khác nhau để tìm cặp tham số tối ưu. Các phương pháp tối ưu hóa từng bước cũng có thể được áp dụng để cập nhật các tham số trong thời gian thực.

  4. Cải thiện sự ổn định của chiến lược bằng cách kết hợp nó với các chỉ số theo xu hướng như Bollinger Bands.

Tóm lại

Chiến lược này tính toán các thay đổi tích lũy trong giá và khối lượng để thiết kế một chỉ số thay đổi giá và khối lượng nhà ở, có thể phản ánh hiệu quả dòng chảy và dòng chảy vốn. Đây là một chiến lược COMBO giá và khối lượng điển hình. Chiến lược này đơn giản và thực tế, phù hợp với thị trường xu hướng, với không gian tối ưu hóa lớn thông qua tối ưu hóa tham số và tối ưu hóa kết hợp chỉ số, và là một chiến lược xu hướng được khuyến cáo cao.

/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 20/07/2018
//  The related article is copyrighted material from
//  Stocks & Commodities.
//  Strategy by HPotter.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Modified Price-Volume Trend Backtest", shorttitle="MPVT")
Level = input(0)
Scale = input(1)
Length = input(23)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xOHLC4 = ohlc4
xV = volume
rV = xV / 50000
xCumPVT = nz(xCumPVT[1]) + (rV * (xOHLC4 - xOHLC4[1]) / xOHLC4[1])
nRes = Level + Scale * xCumPVT
xMARes = sma(nRes, Length)
pos = iff(nRes > xMARes, 1,
       iff(nRes < xMARes, -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, color=red, title="MPVT", linewidth = 2)
plot(xMARes, color=blue, title="MPVT", linewidth = 2)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu