
Chiến lược WAMI là một chiến lược giao dịch dựa trên phân tích Coriander, tìm kiếm lợi nhuận ổn định trong dữ liệu thị trường lịch sử thông qua quá trình tối ưu hóa lặp đi lặp lại. Nó kết hợp các chỉ số di chuyển trung bình (EMA), trung bình di chuyển trọng lượng (WMA) và chỉ số động (MOM) để tạo thành một chỉ số giao dịch phức hợp.
Chỉ số cốt lõi của chiến lược này là đường trung bình WAMI. Cách tính toán của nó là: Đầu tiên tính toán động lượng của giá, sau đó tính toán đường trung bình di chuyển có trọng lượng n ngày, sau đó tính toán đường trung bình di chuyển chỉ số hai lần, để có được đường trung bình WAMI cuối cùng.
Khi đường trung bình của WME tăng lên vượt quá ngưỡng được chỉ định, nó tạo ra tín hiệu mua, có nghĩa là thị trường đang có xu hướng tăng; khi giảm vượt qua ngưỡng, nó tạo ra tín hiệu bán, đại diện cho xu hướng giảm. Người dùng có thể tự điều chỉnh mức giá để đạt được hiệu quả tối ưu hóa chiến lược tốt hơn.
Chiến lược này kết hợp theo dõi xu hướng và phán đoán mua bán quá mức, có thể nắm bắt xu hướng giá đường dài và đường dài trong khi tránh bị đặt. So với chiến lược trung bình di chuyển thông thường, đường trung bình WM cải thiện chất lượng và ổn định của tín hiệu giao dịch.
Những ưu điểm chính là:
Chiến lược này cũng có một số rủi ro:
Những rủi ro này có thể được giảm bằng cách điều chỉnh các tham số, thiết lập các lỗ hổng và kỳ vọng thu nhập hợp lý. Khi thị trường bị biến động mạnh, nên tạm dừng sử dụng hoặc giảm vị trí.
Chiến lược này cũng có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Nói tóm lại, chiến lược đường trung bình của WPMC là một chiến lược theo dõi xu hướng đường dài và trung bình đáng khuyên. Nó tạo ra tín hiệu giao dịch chất lượng cao bằng cách phân tích sâu sắc về sự thay đổi của giá apw. Với điều kiện tối ưu hóa tham số và kiểm soát rủi ro, chiến lược này có thể mang lại lợi nhuận ổn định.
/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 17/01/2017
// The WAMI-based trading lies in the application and iteration of the
// optimization process until the indicated trades on past market data
// give consistent, profitable results. It is rather difficult process
// based on Fourier analysis.
// You can to change Trigger parameter for to get best values of strategy.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="WAMI Strategy", shorttitle="WAMI Strategy")
Length_EMA = input(13, minval=1)
Length_WMA = input(4, minval=1)
Trigger = input(0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=purple, linestyle=line)
xWAMI = ema(ema(wma(mom(close, 1),Length_WMA),Length_EMA),Length_EMA)
pos = iff(xWAMI > Trigger, 1,
iff(xWAMI < Trigger, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xWAMI, color=blue, title="WAMI")