Chiến lược mua tín hiệu mua lọc chỉ báo kép
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này sử dụng nhiều điều kiện lọc để phân biệt các điểm mua có lợi nhất. Điều này cho phép nó xác định thời điểm mua có khả năng cao trong môi trường biến động của thị trường.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này sử dụng hai nhóm chỉ số để xác định cơ hội mua hàng.
Đầu tiên, nó sử dụng chỉ số ngẫu nhiên để xác định thị trường có bị bán quá mức hay không. Chỉ số này kết hợp với chỉ số ngẫu nhiên và đường trung bình di chuyển của nó, khi đường % K đi qua đường % D từ điểm thấp, được coi là tín hiệu bán quá mức.
Thứ hai, chiến lược này sử dụng các chỉ số của Brin để xác định sự thay đổi giá. Brin là một đường đi lên và xuống dựa trên chênh lệch chuẩn của giá. Khi giá gần đường đi xuống, nó thuộc trạng thái bán tháo.
Sau khi nhận được tín hiệu bán tháo của cả hai chỉ số trên, chiến lược này thêm nhiều điều kiện lọc để xác định thêm thời điểm mua:
- Giá chỉ mới vượt qua Brin và đi lên
- Giá đóng cửa hiện tại cao hơn giá đóng cửa trước đường N gốc K, hiển thị đường nhập mua
- Giá đóng cửa hiện tại thấp hơn giá đóng cửa trong thời gian xem xét dài hạn hoặc trung hạn, điều chỉnh thuận lợi
Thời điểm mua được xác định sau khi đánh giá tổng hợp, sẽ phát ra tín hiệu mua.
Phân tích lợi thế
Chiến lược lọc hai chỉ số này có một số lợi thế:
- Sử dụng đánh giá hai chỉ số để làm cho tín hiệu mua an toàn hơn và tránh tín hiệu giả.
- Nhiều điều kiện lọc tránh mua thường xuyên trong cơn động đất.
- Kết hợp với chỉ số chỉ số ngẫu nhiên để đánh giá tình trạng quá bán, chỉ số Brin để đánh giá giá bất thường.
- Tăng khả năng định giá, đảm bảo có đủ nguồn mua vào.
- Tăng khả năng đánh giá, đảm bảo thêm độ tin cậy của các điểm mua.
Nhìn chung, chiến lược này kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật và các phương tiện lọc để xác định thời gian mua chính xác hơn và đáng tin cậy hơn, từ đó mang lại hiệu suất giao dịch tốt hơn.
Phân tích rủi ro
Mặc dù có nhiều lợi thế của chiến lược lọc hai chỉ số này, nhưng cũng có một số rủi ro cần được đề phòng:
- Thiết lập tham số không đúng có thể dẫn đến tín hiệu mua quá thường xuyên hoặc bảo vệ, cần được kiểm tra cẩn thận và tối ưu hóa.
- Điều kiện lọc nhiều lần có thể bỏ lỡ một số cơ hội mua hàng, không thể theo dõi nhanh chóng.
- Các chỉ số phân tán sẽ tạo ra tín hiệu sai, cần chú ý đến tính nhất quán của chỉ số.
- Không thể đánh giá được xu hướng, có thể có tín hiệu sai trong thị trường gấu dẫn đến tổn thất.
Đối với các rủi ro trên, chiến lược này có thể được tối ưu hóa như sau:
- Điều chỉnh tham số chỉ số để cân bằng độ nhạy của điều kiện lọc.
- Trong thị trường gấu, bạn có thể tránh được những tín hiệu sai lệch khi sử dụng các chỉ số đánh giá xu hướng.
- Tăng các biện pháp ngăn chặn thiệt hại.
Hướng tối ưu hóa
Chiến lược lọc hai chỉ số này có thể được tối ưu hóa hơn nữa từ một số khía cạnh sau:
- Kiểm tra nhiều chỉ số kỹ thuật hơn để tìm ra phương tiện đánh giá thời gian mua tốt hơn. Ví dụ: VRSI, DMI, v.v.
- Thêm thuật toán học máy, tự động tối ưu hóa tham số.
- Tăng cơ chế dừng lỗ thích ứng. Khi lợi nhuận đạt đến một mức độ nhất định, hãy tăng dần mức dừng lỗ.
- Kết hợp với chỉ số khối lượng giao dịch, đảm bảo có đủ sức mua.
- Tối ưu hóa chiến lược quản lý tiền. Thiết lập số lượng giao dịch động, giảm tổn thất đơn lẻ.
Bằng cách giới thiệu nhiều kỹ thuật và phương pháp tiên tiến hơn, chiến lược lọc hai chỉ số này cho phép lựa chọn thời gian mua chính xác hơn và khả năng kiểm soát rủi ro mạnh mẽ hơn. Do đó, thu nhập ổn định và đáng tin cậy hơn trong thực tế.
Tóm tắt
Nói tóm lại, chiến lược tín hiệu mua bằng lọc mua của chỉ số kép sử dụng nhiều chỉ số kỹ thuật như Stochastic RSI và Bollinger Bands, và kết hợp nhiều điều kiện lọc như giá trị và phán đoán hồi phục, để xác định thời điểm mua có xác suất cao và đáng tin cậy. Với sự hoàn thiện hơn nữa về tối ưu hóa tham số, thiết lập dừng lỗ, chiến lược này có thể trở thành một trong những chiến lược giao dịch định lượng có lợi nhuận ổn định.
Lợi thế cốt lõi của nó là kết hợp hiệu quả của các chỉ số với các điều kiện lọc, làm cho thời gian mua quyết định chính xác hơn. Các rủi ro và hướng tối ưu hóa cũng có thể được kiểm soát và giải quyết. Nhìn chung, đây là một chiến lược định lượng hiệu quả có thể thực hiện được.
/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SORAN Buy and Close Buy", pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, overlay=false)
////Buy and Close-Buy messages
Long_message = input("")
Close_message = input("")
///////////// Stochastic Slow
Stochlength = input(14, minval=1, title="lookback length of Stochastic")
StochOverBought = input(80, title="Stochastic overbought condition")
StochOverSold = input(20, title="Stochastic oversold condition")
smoothK = input(3, title="smoothing of Stochastic %K ")
smoothD = input(3, title="moving average of Stochastic %K")
k = sma(stoch(close, high, low, Stochlength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
///////////// RSI
RSIlength = input( 14, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input( 70 , title="RSI overbought condition")
RSIOverSold = input( 30 , title="RSI oversold condition")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)
///////////// Double strategy: RSI strategy + Stochastic strategy
pd = input(22, title="LookBack Period Standard Deviation High")
bbl = input(20, title="Bolinger Band Length")
mult = input(2.0 , minval=1, maxval=5, title="Bollinger Band Standard Devaition Up")
lb = input(50 , title="Look Back Period Percentile High")
ph = input(.85, title="Highest Percentile - 0.90=90%, 0.95=95%, 0.99=99%")
new = input(false, title="-------Text Plots Below Use Original Criteria-------" )
sbc = input(false, title="Show Text Plot if WVF WAS True and IS Now False")
sbcc = input(false, title="Show Text Plot if WVF IS True")
new2 = input(false, title="-------Text Plots Below Use FILTERED Criteria-------" )
sbcFilt = input(true, title="Show Text Plot For Filtered Entry")
sbcAggr = input(true, title="Show Text Plot For AGGRESSIVE Filtered Entry")
ltLB = input(40, minval=20, maxval=99, title="Long-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Medium Term--Default=40")
mtLB = input(14, minval=1, maxval=40, title="Medium-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Long Term--Default=14")
str = input(3, minval=1, maxval=9, title="Entry Price Action Strength--Close > X Bars Back---Default=3")
//Alerts Instructions and Options Below...Inputs Tab
new4 = input(false, title="-------------------------Turn On/Off ALERTS Below---------------------" )
new5 = input(false, title="----To Activate Alerts You HAVE To Check The Boxes Below For Any Alert Criteria You Want----")
sa1 = input(false, title="Show Alert WVF = True?")
sa2 = input(false, title="Show Alert WVF Was True Now False?")
sa3 = input(false, title="Show Alert WVF Filtered?")
sa4 = input(false, title="Show Alert WVF AGGRESSIVE Filter?")
//Williams Vix Fix Formula
wvf = ((highest(close, pd)-low)/(highest(close, pd)))*100
sDev = mult * stdev(wvf, bbl)
midLine = sma(wvf, bbl)
lowerBand = midLine - sDev
upperBand = midLine + sDev
rangeHigh = (highest(wvf, lb)) * ph
//Filtered Bar Criteria
upRange = low > low[1] and close > high[1]
upRange_Aggr = close > close[1] and close > open[1]
//Filtered Criteria
filtered = ((wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh))
filtered_Aggr = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and not (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh)
//Alerts Criteria
alert1 = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? 1 : 0
alert2 = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh) ? 1 : 0
alert3 = upRange and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered ? 1 : 0
alert4 = upRange_Aggr and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered_Aggr ? 1 : 0
//Coloring Criteria of Williams Vix Fix
col = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? #00E676 : #787B86
isOverBought = (crossover(k,d) and k > StochOverBought) ? 1 : 0
isOverBoughtv2 = k > StochOverBought ? 1 : 0
filteredAlert = alert3 ? 1 : 0
aggressiveAlert = alert4 ? 1 : 0
plot(isOverBought, "Overbought / Crossover", style=plot.style_line, color=#FF5252)
plot(filteredAlert, "Filtered Alert", style=plot.style_line, color=#E040FB)
plot(aggressiveAlert, "Aggressive Alert", style=plot.style_line, color=#FF9800)
if (filteredAlert or aggressiveAlert)
strategy.entry("Buy", strategy.long, alert_message = Long_message)
if (filteredAlert or aggressiveAlert)
alert("Buy Signal", alert.freq_once_per_bar)
if (isOverBought)
strategy.close("Buy", alert_message = Close_message)