Chiến lược trung bình di chuyển stochastic
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-19 11:41:40Tags:
Tổng quan
Tôi đã thiết kế chiến lược này đặc biệt cho giao dịch altcoin, nhưng nó hoạt động tốt trên Bitcoin và một số cặp ngoại hối.
Chiến lược logic
Chiến lược có 4 điều kiện bắt buộc để mở khóa tín hiệu giao dịch. Tìm các điều kiện này cho một giao dịch dài bên dưới (làm việc ngược lại đối với ngắn)
- EMA nhanh phải cao hơn EMA chậm
- Đường stochastic K% phải ở vùng mua quá mức
- Đường stochastic K% phải vượt qua đường stochastic D%
- Giá đóng giữa EMA chậm và EMA nhanh Một khi tất cả các điều kiện là đúng, một giao dịch sẽ bắt đầu khi mở nến tiếp theo.
Phân tích lợi thế
Chiến lược kết hợp các lợi thế của EMA và Stochastic để nắm bắt hiệu quả sự khởi đầu và sự tiếp tục của xu hướng, phù hợp với các hoạt động trung bình và dài hạn.
Cụ thể, những lợi thế của chiến lược bao gồm:
- Đường giao thông EMA đánh giá hướng xu hướng và tăng cường sự ổn định và độ tin cậy của tín hiệu
- Các thẩm phán chứng khoán đã mua quá mức và bán quá mức để tìm cơ hội đảo ngược
- Kết hợp hai chỉ số, nó có cả hai xu hướng theo và sự đảo ngược trung bình
- ATR tự động tính toán khoảng cách dừng lỗ, điều chỉnh dừng dựa trên biến động thị trường
- Tỷ lệ lợi nhuận rủi ro có thể tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của người dùng khác nhau
- Cung cấp nhiều thông số tùy chỉnh cho người dùng để điều chỉnh dựa trên thị trường
Phân tích rủi ro
Những rủi ro chính của chiến lược này xuất phát từ:
- Đường giao thông EMA có thể có đứt sai, do đó tạo ra tín hiệu không chính xác
- Bản thân Stochastic có tính chất chậm trễ, có thể bỏ lỡ thời điểm tốt nhất cho sự đảo ngược giá
- Một chiến lược duy nhất không thể thích nghi đầy đủ với môi trường thị trường liên tục thay đổi
Để giảm thiểu các rủi ro trên, chúng tôi có thể thực hiện các biện pháp sau:
- Điều chỉnh các thông số thời gian EMA để tránh quá nhiều tín hiệu sai
- Bao gồm nhiều chỉ số hơn để đánh giá xu hướng và mức hỗ trợ để đảm bảo tín hiệu đáng tin cậy
- Xác định các chiến lược quản lý tiền bạc rõ ràng để kiểm soát rủi ro cho mỗi giao dịch
- Sử dụng các chiến lược kết hợp để các chiến lược khác nhau có thể xác minh tín hiệu và cải thiện sự ổn định
Hướng dẫn tối ưu hóa
Chiến lược có thể được tối ưu hóa thêm trong các khía cạnh sau:
- Thêm mô-đun điều chỉnh vị trí dựa trên biến động, giảm kích thước khi biến động tăng và tăng khi bình tĩnh xuống.
- Thêm đánh giá về xu hướng khung thời gian cao hơn để tránh các hoạt động ngược xu hướng, ví dụ như kết hợp xu hướng hàng ngày hoặc hàng tuần.
- Thêm các mô hình học máy để hỗ trợ tạo tín hiệu.
- Tối ưu hóa các mô-đun quản lý tiền để làm cho các điểm dừng và kích thước thông minh hơn.
Kết luận
Chiến lược này tích hợp các ưu điểm của cả hai xu hướng theo dõi và đảo ngược trung bình, xem xét cả môi trường thị trường khung thời gian cao hơn và hành vi giá hiện tại. Đây là một chiến lược hiệu quả đáng theo dõi và thử nghiệm thời gian thực. Thông qua tối ưu hóa liên tục về các thông số, thêm các mô-đun đánh giá xu hướng vv, vẫn còn nhiều chỗ để cải thiện hiệu suất, đáng để đổ nhiều nỗ lực nghiên cứu hơn.
/*backtest
start: 2023-11-18 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © LucasVivien
// Since this Strategy may have its stop loss hit within the opening candle, consider turning on 'Recalculate : After Order is filled' in the strategy settings, in the "Properties" tabs
//@version=5
strategy("Stochastic Moving Average", shorttitle="Stoch. EMA", overlay=true, default_qty_type= strategy.cash, initial_capital=10000, default_qty_value=100)
//==============================================================================
//============================== USER INPUT ================================
//==============================================================================
var g_tradeSetup = " Trade Setup"
activateLongs = input.bool (title="Long Trades" , defval=true , inline="A1", group=g_tradeSetup, tooltip="")
activateShorts = input.bool (title="Short Trades" , defval=true , inline="A1", group=g_tradeSetup, tooltip="")
rr = input.float(title="Risk : Reward" , defval=1 , minval=0, maxval=100 , step=0.1, inline="" , group=g_tradeSetup, tooltip="")
RiskEquity = input.bool (title="Risk = % Equity ", defval=false , inline="A2", group=g_tradeSetup, tooltip="Set stop loss size as a percentage of 'Initial Capital' -> Strategy Parameter -> Properties tab (Low liquidity markets will affect will prevent to get an exact amount du to gaps)")
riskPrctEqui = input.float(title="" , defval=1 , minval=0, maxval=100 , step=0.1, inline="A2", group=g_tradeSetup, tooltip="")
RiskUSD = input.bool (title="Risk = $ Amount " , defval=false , inline="A3", group=g_tradeSetup, tooltip="Set stop loss size as a fixed Base currency amount (Low liquidity markets will affect will prevent to get an exact amount du to gaps)")
riskUSD = input.float(title="" , defval=1000, minval=0, maxval=1000000000, step=100, inline="A3", group=g_tradeSetup, tooltip="")
var g_stopLoss = " Stop Loss"
atrMult = input.float(title="ATR Multiplier", defval=1 , minval=0, maxval=100 , step=0.1, tooltip="", inline="", group=g_stopLoss)
atrLen = input.int (title="ATR Lookback" , defval=14, minval=0, maxval=1000, step=1 , tooltip="", inline="", group=g_stopLoss)
var g_stochastic = " Stochastic"
Klen = input.int (title="K%" , defval=14, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="S2", group=g_stochastic, tooltip="")
Dlen = input.int (title=" D%" , defval=3 , minval=0, maxval=1000, step=1, inline="S2", group=g_stochastic, tooltip="")
OBstochLvl = input.int (title="OB" , defval=80, minval=0, maxval=100 , step=1, inline="S1", group=g_stochastic, tooltip="")
OSstochLvl = input.int (title=" OS" , defval=20, minval=0, maxval=100 , step=1, inline="S1", group=g_stochastic, tooltip="")
OBOSlookback = input.int (title="Stoch. OB/OS lookback", defval=0 , minval=0, maxval=100 , step=1, inline="" , group=g_stochastic, tooltip="This option allow to look 'x' bars back for a value of the Stochastic K line to be overbought or oversold when detecting an entry signal (if 0, looks only at current bar. if 1, looks at current and previous and so on)")
OBOSlookbackAll = input.bool (title="All must be OB/OS" , defval=false , inline="" , group=g_stochastic, tooltip="If turned on, all bars within the Stochastic K line lookback period must be overbought or oversold to return a true signal")
entryColor = input.color(title=" " , defval=#00ffff , inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="")
baseColor = input.color(title=" " , defval=#333333 , inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="Will trun to designated color when stochastic gets to opposite extrem zone of current trend / Number = transparency")
transp = input.int (title=" " , defval=50, minval=0, maxval=100, step=10, inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="")
var g_ema = " Exp. Moving Average"
ema1len = input.int (title="Fast EMA ", defval=21, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="E1", group=g_ema, tooltip="")
ema2len = input.int (title="Slow EMA ", defval=50, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="E2", group=g_ema, tooltip="")
ema1col = input.color(title=" " , defval=#0066ff , inline="E1", group=g_ema, tooltip="")
ema2col = input.color(title=" " , defval=#0000ff , inline="E2", group=g_ema, tooltip="")
var g_referenceMarket =" Reference Market"
refMfilter = input.bool (title="Reference Market Filter", defval=false , inline="", group=g_referenceMarket)
market = input (title="Market" , defval="BTC_USDT:swap", inline="", group=g_referenceMarket)
res = input.timeframe(title="Timeframe" , defval="30" , inline="", group=g_referenceMarket)
len = input.int (title="EMA Length" , defval=50 , inline="", group=g_referenceMarket)
//==============================================================================
//========================== FILTERS & SIGNALS =============================
//==============================================================================
//------------------------------ Stochastic --------------------------------
K = ta.stoch(close, high, low, Klen)
D = ta.sma(K, Dlen)
stochBullCross = ta.crossover(K, D)
stochBearCross = ta.crossover(D, K)
OSstoch = false
OBstoch = false
for i = 0 to OBOSlookback
if K[i] < OSstochLvl
OSstoch := true
else
if OBOSlookbackAll
OSstoch := false
for i = 0 to OBOSlookback
if K[i] > OBstochLvl
OBstoch := true
else
if OBOSlookbackAll
OBstoch := false
//---------------------------- Moving Averages -----------------------------
ema1 = ta.ema(close, ema1len)
ema2 = ta.ema(close, ema2len)
emaBull = ema1 > ema2
emaBear = ema1 < ema2
//---------------------------- Price source --------------------------------
bullRetraceZone = (close < ema1 and close >= ema2)
bearRetraceZone = (close > ema1 and close <= ema2)
//--------------------------- Reference market -----------------------------
ema = ta.ema(close, len)
emaHTF = request.security(market, res, ema [barstate.isconfirmed ? 0 : 1])
closeHTF = request.security(market, res, close[barstate.isconfirmed ? 0 : 1])
bullRefMarket = (closeHTF > emaHTF or closeHTF[1] > emaHTF[1])
bearRefMarket = (closeHTF < emaHTF or closeHTF[1] < emaHTF[1])
//-------------------------- SIGNAL VALIDATION -----------------------------
validLong = stochBullCross and OSstoch and emaBull and bullRetraceZone
and activateLongs and (refMfilter ? bullRefMarket : true) and strategy.position_size == 0
validShort = stochBearCross and OBstoch and emaBear and bearRetraceZone
and activateShorts and (refMfilter ? bearRefMarket : true) and strategy.position_size == 0
//==============================================================================
//=========================== STOPS & TARGETS ==============================
//==============================================================================
SLdist = ta.atr(atrLen) * atrMult
longSL = close - SLdist
longSLDist = close - longSL
longTP = close + (longSLDist * rr)
shortSL = close + SLdist
shortSLDist = shortSL - close
shortTP = close - (shortSLDist * rr)
var SLsaved = 0.0
var TPsaved = 0.0
if validLong or validShort
SLsaved := validLong ? longSL : validShort ? shortSL : na
TPsaved := validLong ? longTP : validShort ? shortTP : na
//==============================================================================
//========================== STRATEGY COMMANDS =============================
//==============================================================================
if validLong
strategy.entry("Long", strategy.long,
qty = RiskEquity ? ((riskPrctEqui/100)*strategy.equity)/longSLDist : RiskUSD ? riskUSD/longSLDist : na)
if validShort
strategy.entry("Short", strategy.short,
qty = RiskEquity ? ((riskPrctEqui/100)*strategy.equity)/shortSLDist : RiskUSD ? riskUSD/shortSLDist : na)
strategy.exit(id="Long Exit" , from_entry="Long" , limit=TPsaved, stop=SLsaved, when=strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Short Exit", from_entry="Short", limit=TPsaved, stop=SLsaved, when=strategy.position_size < 0)
//==============================================================================
//============================= CHART PLOTS ================================
//==============================================================================
//---------------------------- Stops & Targets -----------------------------
plot(strategy.position_size != 0 or (strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0) ? SLsaved : na,
color=color.red , style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 or (strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0) ? TPsaved : na,
color=color.green, style=plot.style_linebr)
//--------------------------------- EMAs -----------------------------------
l1 = plot(ema1, color=#0066ff, linewidth=2)
l2 = plot(ema2, color=#0000ff, linewidth=2)
//-------------------------- Stochastic gradient ---------------------------
// fill(l1, l2, color.new(color.from_gradient(K, OSstochLvl, OBstochLvl,
// emaBull ? entryColor : emaBear ? baseColor : na,
// emaBull ? baseColor : emaBear ? entryColor : na), transp))
//---------------------------- Trading Signals -----------------------------
plotshape(validLong, color=color.green, location=location.belowbar, style=shape.xcross, size=size.small)
plotshape(validShort, color=color.red , location=location.abovebar, style=shape.xcross, size=size.small)
//---------------------------- Reference Market ----------------------------
bgcolor(bullRefMarket and refMfilter ? color.new(color.green,90) : na)
bgcolor(bearRefMarket and refMfilter ? color.new(color.red ,90) : na)
Thêm nữa
- Chiến lược giao dịch Bollinger Band Breakout
- Laguerre RSI Chiến lược giao dịch
- Chiến lược tái nhập động chỉ mua
- Chiến lược số lượng của Solid as a Rock
- Golden Cross tối ưu hóa chiến lược giao dịch chéo trung bình di chuyển
- Chiến lược vượt qua trung bình di chuyển
- Chiến lược giao dịch xu hướng sóng dựa trên LazyBear
- Chiến lược chạy kéo dài tám ngày
- Chiến lược giảm giá trung bình di chuyển
- Xu hướng chéo MA năng động theo chiến lược
- Động lực dao động vượt qua Bollinger Bands với chiến lược trung bình động
- RSI Bollinger Bands Chiến lược giao dịch ngắn hạn
- Chiến lược dừng lỗ theo dõi xu hướng siêu
- Xu hướng MACD sau chiến lược trong ngày
- Chiến lược theo dõi đảo ngược trung bình hai yếu tố
- Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên mô hình đa yếu tố với Stoploss theo sau thích nghi
- Chiến lược xu hướng thích nghi kết hợp nhiều chỉ số
- Chiến lược giao dịch mô hình nến
- Chiến lược giao dịch biến động của SMA
- Chiến lược dựa trên 5-10-20 Day EMA Crossover sử dụng Super Trend Confirmation