Chiến lược kênh phí liên tục Reverse PercentR


Ngày tạo: 2023-12-05 12:04:13 sửa đổi lần cuối: 2023-12-05 12:04:13
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 607
1
tập trung vào
1619
Người theo dõi

Chiến lược kênh phí liên tục Reverse PercentR

Tổng quan về chiến lược

Đây là một chiến lược giao dịch đảo ngược dựa trên chỉ số đường dẫn chi phí liên kết La Rue. Nó xác định xem giá hiện tại có nằm trong vùng quá mua quá bán hay không bằng cách tính toán giá cao nhất và giá thấp nhất trong một khoảng thời gian nhất định trước đó. Nếu giá gần đường lên hoặc đường xuống, hãy mở vị trí đảo ngược và chờ đợi giá quay trở lại đường trung tâm.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này dựa trên hai chỉ số:Tỷ lệ phần trăm của chỉ số RHành trình lên và xuống đường sắt

Chỉ số phần trăm R là khoảng cách giữa giá đóng cửa hiện tại với giá cao nhất và giá thấp nhất trong khoảng thời gian gần đây. Các giá trị nằm trong phạm vi từ 0 đến 100, giá trị gần 0 cho biết giá đóng cửa hiện tại gần điểm cao nhất trong khoảng thời gian gần đây, và giá trị gần 100 cho biết giá đóng cửa hiện tại gần điểm thấp nhất trong khoảng thời gian gần đây.

Đường liên kết chi phí Laru bao gồm đường lên, đường giữa và đường dưới. đường lên là giá cao nhất trong thời gian gần đây, đường dưới là giá thấp nhất trong thời gian gần đây, đường giữa là giá trung bình của đường lên xuống. Nếu giá vượt quá đường lên, thì được coi là mua quá mức, nếu giá thấp hơn đường dưới thì được coi là bán quá mức.

Chiến lược này tính toánTỷ lệ phần trăm RĐường lên xuống của con đường liên kết RaluSau đó, sử dụng hai chỉ số để đánh giá xem hiện tại có đang mua quá mức hay bán quá mức không:

  1. Khi tỷ lệ phần trăm R thấp hơn -87, nó được coi là bán quá mức.
  2. Khi tỷ lệ phần trăm R cao hơn 20, nó được coi là đang mua quá mức.

Nếu hiện tại không ở trong tình trạng quá mua và không ở trong tình trạng quá bán, hãy mở thêm vị trí khi mở thị trường.

Do đó, các nhà đầu tư có thể thu được lợi nhuận trong vòng ngắn bằng cách nắm bắt sự đảo ngược của giá cả.

Lợi thế chiến lược

  1. Chiến lược này đơn giản, rõ ràng và dễ hiểu.
  2. Sử dụng chỉ số phần trăm R để đánh giá tình trạng quá mua quá bán, tương đối đáng tin cậy.
  3. Các nhà đầu tư sẽ có thể thực hiện các giao dịch mở cửa hàng ngày, đóng cửa hàng trơn, tránh rủi ro qua đêm.
  4. Chiến lược giao dịch đảo ngược phù hợp với lợi nhuận ngắn hạn.

Rủi ro chiến lược

  1. Không thành công, không có lợi nhuận.
  2. Các tham số được đặt không đúng, không thể đánh giá chính xác tình trạng quá mua quá bán.
  3. Một ngày giao dịch quá ngắn, có thể có ít tín hiệu giao dịch.

Có thể giảm nguy cơ bằng cách tối ưu hóa các tham số, điều chỉnh thời gian đơn lẻ hoặc kết hợp với các chỉ số khác.

Tối ưu hóa chiến lược

  1. Có thể giới thiệu các cơ chế dừng lỗ, thiết lập các đường dừng lỗ, tránh tổn thất mở rộng.
  2. Các tham số của phần trăm R có thể được tối ưu hóa để đánh giá chính xác hơn.
  3. Chiến lược này có thể được sử dụng đồng thời trong nhiều chu kỳ thời gian để thực hiện giao dịch đa chu kỳ.
  4. Có thể kết hợp với các chỉ số khác, chẳng hạn như KDJ, MACD, để tín hiệu giao dịch đáng tin cậy hơn.

Tóm tắt

Chiến lược này nói chung là khá đơn giản và thực tế, được thiết kế để giao dịch thường xuyên bằng cách đảo ngược tư duy giao dịch. Có nhiều không gian tối ưu hóa, có thể sử dụng nhiều bộ chỉ số kỹ thuật hơn và có thể thiết lập cơ chế dừng tự động để kiểm soát rủi ro.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-11-04 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © zweiprozent original strategy by larry williams

strategy("Daily PercentR Strategy", overlay=false)
D_High = security(syminfo.tickerid, 'D', high[1])
D_Low = security(syminfo.tickerid, 'D', low[1])
D_Close = security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
D_Open = security(syminfo.tickerid, 'D', open[1])

LowMarker = input(-87,"Low Marker",input.integer)

HighMarker =  input(-20,"High Marker",input.integer)

length = input(title="Length", type=input.integer, defval=3)
src = input(close, "Source", type = input.source)
_pr(length) =>
	max = highest(length)
	min = lowest(length)
	100 * (src - max) / (max - min)
percentR = _pr(length)
obPlot = hline(LowMarker, title="Upper Band", color=#606060)
hline(-50, title="Middle Level", linestyle=hline.style_dotted, color=#606060)
osPlot = hline(HighMarker, title="Lower Band", color=#606060)
fill(obPlot, osPlot, title="Background", color=color.new(#9915ff, 90))
plot(percentR, title="%R", color=#3A6CA8, transp=0)

// Go Long - if percentR is not overbought/sold

ordersize=floor(strategy.equity/close) 

if percentR<HighMarker and percentR>LowMarker
    strategy.entry("Long", strategy.long,comment="Long")

//exit at end of session
if low[0]<high[0]
    strategy.close("Long", comment="exit")