1. Quảng trường
  2. Xu hướng năng động theo chiến lược

Xu hướng năng động theo chiến lược

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-11 15:43:42
Tags:

img

Tổng quan

Ý tưởng chính của chiến lược này là theo dõi các xu hướng thị trường bằng cách mua khi xu hướng tăng và bán khi xu hướng giảm. Nó kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật để xác định hướng xu hướng, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, biến đổi trung bình di chuyển Hull, v.v.

Chiến lược logic

Chiến lược này sử dụng các chỉ số kỹ thuật khác nhau để xác định hướng xu hướng. Đầu tiên, nó tính toán một kênh giá, với giới hạn trên và dưới dựa trên trung bình động đơn giản của đóng và một tham số đầu vào. Sau đó, nó tính toán trung bình động Hull sửa đổi, được coi là tốt hơn trong việc mô tả xu hướng. Ngoài ra, chỉ số hồi quy tuyến tính cũng được tính toán. Nó tạo ra tín hiệu mua khi HMA sửa đổi vượt qua đường hồi quy tuyến tính, và bán tín hiệu khi vượt qua bên dưới. Điều này cho phép theo dõi thay đổi trong xu hướng một cách năng động.

Để giảm tín hiệu sai, chiến lược cũng kết hợp một số bộ lọc, chẳng hạn như sử dụng EMA để xác định xem nó có đang trong xu hướng giảm hay không, và một chỉ số cửa sổ để kiểm tra sự khác biệt của RSI.

Đối với các bước vào và ra, chiến lược ghi lại giá của vị trí mở cuối cùng, và đặt tỷ lệ phần trăm lấy lợi nhuận và dừng lỗ. Ví dụ, nếu giá đầu vào dài cuối cùng là $ 100, nó có thể đặt mục tiêu lấy lợi nhuận ở mức $ 102, và giá dừng lỗ ở mức $ 95. Điều này đạt được theo dõi năng động các xu hướng.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này có những lợi thế sau:

  1. Theo dõi thay đổi xu hướng một cách năng động có thể dễ dàng bắt được các chuyển động theo hướng dài hạn.
  2. Sử dụng nhiều bộ lọc làm giảm tiếng ồn và tránh giao dịch quá mức trong thời gian thị trường hỗn loạn.
  3. Tự động điều chỉnh mức dừng lỗ và lấy lợi nhuận đạt được xu hướng theo.
  4. Các tham số có thể được tối ưu hóa thông qua backtesting để tự động tìm ra sự kết hợp tốt nhất.

Phân tích rủi ro

Ngoài ra còn có một số rủi ro với chiến lược này:

  1. Vẫn không thể tránh hoàn toàn bị mắc kẹt trong sự đảo ngược xu hướng, có thể dẫn đến tổn thất nổi lớn hơn khi xu hướng đảo ngược.
  2. Cài đặt tham số không chính xác có thể dẫn đến hiệu suất chiến lược kém. Yêu cầu tối ưu hóa để tìm các tham số tốt nhất.
  3. Thời gian xử lý dữ liệu dài có thể gây ra sự chậm trễ tín hiệu.

Để kiểm soát rủi ro, người ta có thể thiết lập dừng lỗ, sử dụng dừng hoặc lựa chọn để khóa lợi nhuận. Ngoài ra, kiểm tra rộng rãi các kết hợp tham số là cần thiết để tìm các phạm vi đáng tin cậy. Cuối cùng, thời gian thực hiện của các chỉ báo nên được theo dõi để đảm bảo tín hiệu kịp thời.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được cải thiện trong các khía cạnh sau:

  1. Kiểm tra sự kết hợp của nhiều chỉ số hơn để tìm cách đáng tin cậy hơn để xác định xu hướng.
  2. Điều chỉnh phạm vi tham số để tìm các tham số tối ưu.
  3. Tối ưu hóa bộ lọc tín hiệu để tìm sự cân bằng giữa giảm tiếng ồn và chậm.
  4. Hãy thử các phương pháp học máy để tự động tạo ra các quy tắc giao dịch.

Trong quá trình tối ưu hóa, backtesting và giao dịch trên giấy nên được sử dụng rộng rãi để đánh giá chất lượng và sự ổn định của tín hiệu.

Kết luận

Nhìn chung, đây là một chiến lược theo xu hướng tốt. Nó sử dụng nhiều chỉ số để đánh giá xu hướng, thiết lập bộ lọc để giảm tín hiệu sai, và có thể tự động điều chỉnh dừng và mục tiêu để theo xu hướng. Với điều chỉnh tham số thích hợp, nó có thể dễ dàng bắt được xu hướng trung và dài hạn.

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © RafaelZioni

//@version=4
strategy(title = " BTC 15 min", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 20, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="all", 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)
price = close
length8 = input(30,title = 'length of channel')
upmult = input(title = 'upper percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)
lowmult = input(title = 'lower percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)

basis = sma(close, length8)

vup = upmult * price / 100
vlow = lowmult * price / 100

upper = basis + vup
lower = basis - vlow
plot(basis, color=color.red)


//
fastLength = input(3, title="Fast filter length ", minval=1)
slowLength = input(21,title="Slow filter length",  minval=1)
source=close
v1=ema(source,fastLength)
v2=ema(source,slowLength)
//

leng=1
p1=close[1]

len55 = 10
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
HTF = input("1D", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )

vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)

d=(vrsi[1]-pp[1])
len100 = 10
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange

//

tf10 = input("1", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])

length = input(50, 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)

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)




buy=crossover(linear_reg, b) 
sell=crossunder(linear_reg, b) or crossunder(close[1],upper)
//

src2=low
src3=high
Min =input(15)
leni = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   Min / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

l1 = wma(src2,leni)
h1 = wma(src3,leni)
//
m=(h1+l1)/2
//
len5 = 100

src5=m

//
multi = 2

mean = ema(src5, len5)  
stddev = multi * stdev(src5, len5)  
b5 = mean + stddev
s5 = mean - stddev


var bool long = na
var bool short = na

long :=crossover(src5, s5) 
short :=  crossunder(src5, b5)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])


entry_value =last_open_long
entry_value1=last_open_short

r=100
//
highb = highest(entry_value1, r)  
lowb = lowest(entry_value, r)  
d5 = highb - lowb  
me = (highb + lowb) / 2  
h4 = highb - d5 * 0.236  
c3 = highb - d5 * 0.382  
c4 = highb - d5 * 0.618  
l4 = highb - d5 * 0.764  
//
col2 = close >= me ? color.lime : color.red
       
p5 = plot(upper, color=col2)
p2 = plot(lower, color=col2)
fill(p5, p2,color=col2)
// Conditions

longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := crossover(zx,0) or buy 
shortCond := sell

// Count your long short conditions for more control with Pyramiding

sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])

if longCond
    sectionLongs := sectionLongs + 1
    sectionShorts := 0
    sectionShorts

if shortCond
    sectionLongs := 0
    sectionShorts := sectionShorts + 1
    sectionShorts

// Pyramiding

pyrl = 1


// These check to see your signal and cross references it against the pyramiding settings above

longCondition = longCond and sectionLongs <= pyrl
shortCondition = shortCond and sectionShorts <= pyrl

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition = float(na)
last_open_shortCondition = float(na)
last_open_longCondition := longCondition ? open : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? open : nz(last_open_shortCondition[1])

// Check if your last postion was a long or a short

last_longCondition = float(na)
last_shortCondition = float(na)
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])

in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition

// Take profit

isTPl = true
//isTPs = input(false, "Take Profit Short")
tp = input(2, "Exit Profit %", type=input.float)
long_tp = isTPl and crossover(high, (1 + tp / 100) * last_open_longCondition) and longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_tp = isTPs and crossunder(low, (1 - tp / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

// Stop Loss

isSLl = input(true,"buy Loss Long")
//isSLs = input(false, "buy Loss Short")
sl = 0.0
sl := input(5, " rebuy %", type=input.float)
long_sl = isSLl and crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and 
   longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_sl = isSLs and crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

//
// Conditions

longCond5 = bool(na)
shortCond5 = bool(na)
longCond5 := longCondition
shortCond5 := long_tp

// 

sectionLongs5 = 0
sectionLongs5 := nz(sectionLongs5[1])
sectionShorts5 = 0
sectionShorts5 := nz(sectionShorts5[1])

if longCond5
    sectionLongs5 := sectionLongs5 + 1
    sectionShorts5 := 0
    sectionShorts5

if shortCond5
    sectionLongs5 := 0
    sectionShorts5 := sectionShorts5 + 1
    sectionShorts5

// 

pyr5 = 1


longCondition5 = longCond5 and sectionLongs5 <= pyr5
shortCondition5 = shortCond5 and sectionShorts5 <= pyr5

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition5 = float(na)
last_open_shortCondition5 = float(na)
last_open_longCondition5 := longCondition5 ? open : nz(last_open_longCondition5[1])
last_open_shortCondition5 := shortCondition5 ? open : nz(last_open_shortCondition5[1])

last_longCondition5 = float(na)
last_shortCondition5 = float(na)
last_longCondition5 := longCondition5 ? time : nz(last_longCondition5[1])
last_shortCondition5 := shortCondition5 ? time : nz(last_shortCondition5[1])

in_longCondition5 = last_longCondition5 > last_shortCondition5
in_shortCondition5 = last_shortCondition5 > last_longCondition5
//
filter=input(true)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk     = input(100)
leverage = input(1)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)

//
l =(v1 > v2 or filter == false ) and longCondition or long_sl
//
//l = longCondition or long_sl
s=shortCondition5  
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long,c)
if s 
    strategy.entry("sell", strategy.short,c)


per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=5, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=50, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=50, minval=1)

tp10=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp20=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)

strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp10), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp20), loss = los)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu