Chiến lược định lượng của hai đường đua vượt trội hơn chỉ số thị trường
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược này chủ yếu sử dụng đường trung bình di chuyển EMA và chỉ số MACD để đánh giá sự thay đổi trong phân loại thị trường để thực hiện các hoạt động theo dõi. Ý tưởng cốt lõi là khi đường EMA ngắn hạn phá vỡ đường EMA dài hạn từ phía dưới và MACD cùng lúc đi qua 0 trục lên, làm nhiều; khi đường EMA ngắn hạn phá vỡ đường EMA dài hạn từ phía trên và MACD cùng lúc đi qua 0 trục xuống, làm trống.
Nguyên tắc
Chiến lược này kết hợp các chỉ số trung bình di chuyển và MACD.
Đầu tiên, nó sử dụng hai chỉ số EMA có chu kỳ dài khác nhau, một là đường EMA 25 chu kỳ và một là đường EMA 50 chu kỳ. đường EMA 25 chu kỳ có thể phản ánh xu hướng ngắn hạn và đường EMA 50 chu kỳ có thể phản ánh xu hướng trung và dài hạn.
Tiếp theo, chiến lược này kết hợp các tín hiệu MACD. Các tín hiệu MACD bao gồm đường DIF và đường DEA, đại diện cho sự chênh lệch giữa các đường trung bình di chuyển trong chỉ số ngắn hạn và dài hạn, được tính bằng hai EMA. Chiến lược này đặt DIF là 12 ngày EMA trừ 26 ngày EMA.
Kết hợp cả hai chỉ số này, khi xảy ra 25 ngày EMA Gold Fork 50 ngày EMA, đồng thời MACD của DIF đường đi qua đường DEA, tạo ra một tín hiệu mua, làm nhiều; khi xảy ra 25 ngày EMA Dead Fork 50 ngày EMA, đồng thời MACD của DIF đường đi qua đường DEA, tạo ra một tín hiệu bán, làm trống.
Phân tích lợi thế
Đây là một chiến lược hai chiều rất điển hình, đồng thời kết hợp với chỉ số MACD tạo ra tín hiệu giao dịch đáng tin cậy hơn, với những lợi thế sau:
Sử dụng đường trung bình EMA kép, có thể tránh hiện tượng whipsaws và phá vỡ giả, tạo ra tín hiệu giao dịch đáng tin cậy hơn.
Kết hợp các chỉ số MACD để xác minh tín hiệu giao dịch, tránh rủi ro của tín hiệu giả của EMA và cải thiện hiệu quả chiến đấu của chiến lược.
Sử dụng đường 25 và 50 ngày làm đường nhanh chậm, lựa chọn tham số chính xác hơn, có thể bắt được sự thay đổi xu hướng rõ ràng trong đường ngắn.
Sử dụng các phương pháp theo đuổi giảm sút, bạn có thể giành chiến thắng trong chỉ số cổ phiếu lớn, và có được lợi nhuận lớn hơn khi thị trường tăng và giảm mạnh.
Chiến lược logic đơn giản và rõ ràng, dễ hiểu và dễ thực hiện, phù hợp cho người mới bắt đầu sử dụng.
Các tham số có thể được tối ưu hóa một cách thích hợp để chiến lược phù hợp hơn với các giống và môi trường kinh doanh khác nhau.
Phân tích rủi ro
Chiến lược này cũng có một số rủi ro cần lưu ý:
EMA vẫn có khả năng tạo ra tín hiệu sai lệch, và trong trường hợp nghiêm trọng, hiện tượng whipsaw vẫn có thể xảy ra.
Các tham số chỉ số MACD cần phải được tối ưu hóa và điều chỉnh liên tục, nếu không sẽ tạo ra tín hiệu sai hoặc tín hiệu chậm.
Cần cảnh giác về việc thiết lập điểm dừng thiệt hại có hợp lý hay không, để tránh phá vỡ không hiệu quả gây ra thiệt hại lớn.
Cần chú ý đến sự thay đổi trong môi trường kinh tế và chính sách, tránh rủi ro hệ thống gây ra tổn thất lớn.
Cần kiểm soát quy mô vị trí và mức độ đòn bẩy để ngăn chặn sự bùng nổ của thị trường đơn phương.
Hướng tối ưu hóa
Chiến lược này cũng có thể được tối ưu hóa từ các khía cạnh sau:
Thử nghiệm các tổ hợp tham số chính xác hơn và hiệu quả trong chiến trường, chẳng hạn như thử nghiệm đường trung bình 20 và 60 ngày của EMA làm đường giao dịch, DIF là 10 ngày EMA và 20 ngày EMA khác biệt.
Tăng xác nhận các chỉ số giao dịch, tránh phá vỡ giả định về lượng thấp.
Kết hợp các chỉ số biến động như ATR để xác định phương pháp dừng lỗ khoa học hơn.
Sử dụng các thuật toán học máy để tự động tối ưu hóa các tham số để các tham số chiến lược thích ứng động với sự thay đổi của môi trường thị trường.
Thêm mô-đun kiểm soát vị trí để kích thước vị trí có thể thay đổi theo hoạt động giao dịch và đo lường động lực của chỉ số.
Các tín hiệu chiến lược có thể được vẽ trên các biểu đồ có chu kỳ dài hơn, hỗ trợ các quyết định hoạt động theo hướng dài hơn.
Tóm tắt
Chiến lược này tích hợp các ưu điểm của chỉ số trung bình di chuyển và chỉ số MACD, phân loại các đường K có chất lượng cao hơn thông qua hai đường trung bình EMA, kết hợp với DIF và DEA để xác định MACD hướng động lượng, tạo thành một chiến lược định lượng định lượng theo dõi và giảm hiệu quả trong thực tế. Lập luận của chiến lược đơn giản, rõ ràng, dễ hiểu và tối ưu hóa, rất phù hợp cho người học hóa học và chiến đấu thực tế. Bằng cách liên tục kiểm tra và tối ưu hóa tham số, chiến lược này có thể trở thành một trong những chiến lược có giá trị của chỉ số chiến thắng.
/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="EMA+MACD", shorttitle="EMA+MACD", overlay=true)
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Oscillator MA Type", type=input.string, defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input(title="Signal Line MA Type", type=input.string, defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
fast_ma = sma_source == "SMA" ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
len1 = input(title="Len Ema 1 ",type=input.integer,defval=25)
len2 = input(title="Len Ema 2 ",type=input.integer,defval=50)
ema1 = ema(src,len1)
ema2 = ema(src,len2)
bull = crossover(ema1,ema2) and macd > 0
bear = crossover(ema2,ema1) and macd < 0
l1 = bull ? label.new(x=bar_index,y=low,yloc=yloc.belowbar,text="BUY",color=color.green,textcolor=color.white,style=label.style_triangleup) : na
l2 = bear ? label.new(x=bar_index,y=high,yloc=yloc.abovebar,text="SELL",color=color.red,textcolor=color.white,style=label.style_triangledown) : na
strategy.entry("LONG",strategy.long,when=bull)
strategy.entry("SHORT",strategy.short,when=bear)