Chiến lược đảo ngược điểm thấp định lượng thông minh
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này là một chiến lược giao dịch đảo ngược điểm thấp năng lượng trí tuệ đối với tiền điện tử. Nó sử dụng kỹ thuật nhiều khung thời gian và các chỉ số RSI tự điều chỉnh để đánh giá các điểm thấp ngắn hạn của thị trường có thể, và đảo ngược vào gần điểm thấp để có được lợi nhuận vượt trội.
Nguyên tắc chiến lược
Đầu tiên, chiến lược này sử dụng số lượng biến đổi và khối lượng giao dịch để tính toán chỉ số RSI tự động để xác định các mức thấp ngắn hạn của thị trường. Sau đó, kết hợp với kỹ thuật khung thời gian đa để xác định tín hiệu thấp ở cấp độ lớn hơn.
Cụ thể, cách tính toán chỉ số RSI tự điều chỉnh là: Đầu tiên tính toán số lượng thay đổi của mỗi đường K, sau đó tính toán khối lượng giao dịch của đường K gốc, sau đó nhân số lượng thay đổi với khối lượng giao dịch để có được sức mạnh định lượng của đường K gốc. RSI được tính toán cho sức mạnh định lượng và lấy trung bình của chu kỳ N, để có được chỉ số RSI tự điều chỉnh. Chỉ số này có thể đánh giá rõ điểm thấp của thị trường.
Trên cơ sở đó, chiến lược này đã giới thiệu kỹ thuật nhiều khung thời gian, đánh giá tín hiệu ở khung cấp cao hơn để tránh bị nhiễu bởi tiếng ồn thị trường ngắn hạn. Khi đường trung bình cấp cao quay trở lại từ mức thấp, đánh giá là thời gian mua chiến lược này.
Phân tích lợi thế
Ưu điểm lớn nhất của chiến lược này là sử dụng các tiêu chuẩn RSI tự điều chỉnh để xác định các mức thấp ngắn hạn của thị trường, điều này cung cấp tín hiệu hiệu quả cho giao dịch đảo ngược mức thấp. Ngoài ra, việc bổ sung kỹ thuật nhiều khung thời gian cũng cải thiện chất lượng tín hiệu, tránh bị nhiễu bởi tiếng ồn thị trường ngắn hạn.
So với chỉ số RSI truyền thống, chỉ số RSI tự điều chỉnh đã thêm tính toán về cường độ định lượng, giúp nó nhạy cảm hơn với thị trường tiền điện tử thay đổi nhanh chóng và có thể đánh giá thấp thị trường sớm và chính xác hơn, điều này cung cấp cơ hội cho giao dịch đảo ngược thấp.
Ngoài ra, chiến lược này có lợi thế của việc theo dõi xu hướng và giao dịch đảo ngược. Trong thị trường không rõ ràng về xu hướng, nó có thể sử dụng các giao dịch đảo ngược để kiếm lợi nhuận. Trong thị trường bò rõ ràng, nó cũng có thể theo dõi xu hướng.
Phân tích rủi ro
Rủi ro chính của chiến lược này là độ chính xác của phán đoán điểm thấp không thể được đảm bảo 100%. Thị trường thường có biến động phi lý lớn trong thời gian ngắn. Nếu điểm thấp tiếp tục đi xuống, sẽ có nguy cơ dừng lỗ lớn.
Ngoài ra, có thể có sự lệch giữa nhiều khung thời gian. Nếu tín hiệu khung thời gian cao bị trễ, nó có thể dẫn đến tổn thất giao dịch.
Để kiểm soát rủi ro, chiến lược này sử dụng một cơ chế dừng lỗ thận trọng hơn và thiết lập các điểm dừng theo đợt để tối ưu hóa lợi nhuận. Ngoài ra, các tham số có thể được điều chỉnh thích hợp để thích ứng với RSI và tối ưu hóa độ chính xác của phán đoán điểm thấp.
Hướng tối ưu hóa
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Tối ưu hóa các tham số thích ứng với chỉ số RSI, cải thiện độ chính xác của phán đoán về điểm thấp của thị trường. Bạn có thể thử các tham số chu kỳ khác nhau.
Thêm các chỉ số khác để xác nhận, tránh tín hiệu sai. Ví dụ: kết hợp chỉ số giao thông tổng hợp.
Tối ưu hóa các cơ chế dừng lỗ, mở rộng mức dừng lỗ thích hợp, đảm bảo tỷ lệ thua lỗ, thu được nhiều lợi nhuận theo xu hướng hơn.
Lựa chọn khung thời gian tối ưu hóa, đảm bảo độ tin cậy của tín hiệu ở cấp độ lớn hơn. Các mức trung bình cao hơn có thể được thử nghiệm hàng ngày, hàng tuần, v.v.
Kiểm tra hiệu quả của chiến lược trên các loại tiền điện tử khác nhau, chọn loại tốt nhất.
Tóm tắt
Chiến lược đảo ngược điểm thấp thông minh này đánh giá mức thấp ngắn hạn của thị trường có thể bằng cách tự điều chỉnh các chỉ số RSI và kỹ thuật khung thời gian đa. Đặc điểm của nó là giao dịch đảo ngược cho phép nó có thể thu được lợi nhuận vượt trội trong tình huống không chắc chắn. Đồng thời, nó cũng có thể theo dõi tình huống xu hướng rõ ràng. Bằng cách tối ưu hóa liên tục, chiến lược này có khả năng thu được tín hiệu giao dịch đáng tin cậy hơn, để có được lợi nhuận ổn định lâu dài.
/*backtest
start: 2023-11-07 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © theCrypster 2020
//@version=4
strategy(title = "Low Scanner strategy crypto", overlay = false, pyramiding=1,initial_capital = 1000, 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=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
leng=1
p1=close[1]
min=input(10)
len55 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ?
min / timeframe.multiplier * 7 :
timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ?
60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
tf3 = input("60", type=input.resolution)
ti = change( time(tf3) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )
vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)
d=(vrsi[1]-pp[1])
min1 =input(1)
len100 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ?
min1 / timeframe.multiplier * 7 :
timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ?
60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange
plot(zx,color=col,linewidth=1)
//
tf10 = input("60", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])
length = input(24, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)
hma(_src, _length)=>
wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
hma3(_src, _length)=>
p = length/2
wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)
a = security(syminfo.tickerid, tf10, hma(close, length))
b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)
linear_reg = linreg(close_price, len, 0)
//plot(linear_reg, color=color.blue, title="LR", linewidth=3)
buy=crossover(linear_reg, b)
sell=crossunder(linear_reg, b)
//
l = crossover(zx,0) or buy
if l
strategy.entry("buy", strategy.long)
per(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=10, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=25, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=25, minval=1)
q3=input(title=" qty_percent3", defval=25, minval=1)
tp1=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp2=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)
tp3=input(title=" Take profit3", defval=3, minval=0.01)
tp4=input(title=" Take profit4", defval=5, minval=0.01)
strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp1), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp2), loss = los)
strategy.exit("x3", qty_percent = q3, profit = per(tp3), loss = los)
strategy.exit("x4", profit = per(tp4), loss = los)