Chiến lược xu hướng ngay lập tức của Ehlers

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-20 16:51:05
Tags:

Tổng quan

Chiến lược đường xu hướng tức thời của Ehlers được đề xuất bởi John Ehlers trong cuốn sách của ông Phân tích Cybernetic cho cổ phiếu và tương lai. Nó sử dụng các chỉ số kỹ thuật để xác định xu hướng thời gian thực của cổ phiếu / tương lai và các vị trí mở khi xu hướng đảo ngược.

Chiến lược logic

Cốt lõi của chiến lược này là tính toán Instantaneous Trendline (IT).

it := (a-((a*a)/4.0))*src+0.5*a*a*src[1]-(a-0.75*a*a)*src[2]+2*(1-a )*it[1]-(1-a )*(1-a )*it[2]

nơi src là giá, a là một yếu tố làm mịn, mặc định là 0,07. Công thức này là một bộ lọc thứ hai có thể làm mịn giá và tạo ra xu hướng.

Một chỉ số quan trọng khác là đường trễ, được tính bằng:

lag = 2.0 * it - nz(it[2])

Khi giá vượt qua trên đường lag, nó báo hiệu một sự đột phá tăng, đi dài. Khi giá vượt qua dưới đường lag, nó báo hiệu một sự đột phá giảm, đi ngắn.

Ngoài ra, chiến lược đặt lệnh dừng lỗ để kiểm soát rủi ro.

Phân tích lợi thế

Những lợi thế của chiến lược này bao gồm:

Đường IT lọc hiệu quả tiếng ồn và cải thiện chất lượng tín hiệu
Các bộ lọc thứ 2 cung cấp nhiều linh hoạt điều chỉnh và độ bền
Đường lag tránh những cú đập không cần thiết trong xu hướng
Kiểm soát rủi ro dừng lỗ được tích hợp ở các mức được xác định trước
Cấu trúc mã sạch, dễ hiểu và sửa đổi

Phân tích rủi ro

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

Chế độ điều chỉnh tham số không chính xác của đường IT/lag có thể tạo ra tín hiệu sai
Cấu hình stop loss sai có thể dẫn đến stop out sớm hoặc mất quá lớn
Tần suất giao dịch cao dẫn đến phí hoa hồng tích lũy
Thời gian giữ dài làm tăng nguy cơ phóng đại mất mát

Những rủi ro này có thể được giảm bớt bằng cách:

Áp dụng máy học để tối ưu hóa tham số
Thiết lập mức dừng lỗ thích nghi
Giảm kích thước vị trí để giảm tần suất giao dịch
Các khoản đầu tư khác

Hướng dẫn tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa thêm trong các khía cạnh sau:

Các tác động thử nghiệm của các thông số bộ lọc khác nhau để tìm ra tối ưu
Hãy thử kết hợp các chỉ số khác để lọc tín hiệu
Cải thiện logic đầu vào để kích thước lên trong giai đoạn tăng tốc xu hướng
Thiết lập stop loss thích nghi dựa trên biến động thị trường
Thực hiện phân tích chuỗi thời gian về các phiên giao dịch và tần suất giao dịch

Kết luận

Nhìn chung, chiến lược đường xu hướng tức thời Ehlers sử dụng các chỉ số kỹ thuật để xác định xu hướng thời gian thực trong cổ phiếu / tương lai và các vị trí mở khi xu hướng đảo ngược. Nó có những lợi thế của việc lọc tiếng ồn hiệu quả, khả năng điều chỉnh tham số cao, logic tạo tín hiệu rõ ràng và kiểm soát rủi ro tích hợp. Với việc tối ưu hóa hơn nữa về lựa chọn tham số, lọc tín hiệu, kích thước vị trí và điều chỉnh dừng lỗ, chiến lược này có thể đạt được hiệu suất thậm chí tốt hơn. Cấu trúc mã rõ ràng cũng làm cho nó dễ hiểu và sửa đổi.

/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Ehlers Instantaneous Trendline Strategy", shorttitle = "Ehlers Instantaneous Trendline Strategy", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100.0, pyramiding = 1, backtest_fill_limits_assumption = 1)
src = input(hl2, title="Source")
a = input(0.07, title="Alpha", step=0.01) 
fr = input(false, title="Fill Trend Region")
it = na
if (na(it[2]) or na(it[1]))
    it := (src + 2 * src[1] + src[2]) / 4.0
else
    it := (a-((a*a)/4.0))*src+0.5*a*a*src[1]-(a-0.75*a*a)*src[2]+2*(1-a )*it[1]-(1-a )*(1-a )*it[2]
lag = 2.0 * it - nz(it[2])
rngFrac = input(0.35)
revPct = input(0.015)
stopType = input(title="Stop type", defval = "stop-order", options = ["stop-order", "market-order", "None"])

diff = input(0.5, title = "Spread")
LongPrice(p) =>
    LongPrice = diff == 0 ? p : floor(p / diff) * diff

ShortPrice(p) =>
    ShortPrice = diff == 0 ? p : ceil(p / diff) * diff

strategy.cancel_all()
reverseTrade = false
if stopType == "market-order" 
    if  strategy.position_size > 0 and close < strategy.position_avg_price * (1 - revPct) 
        strategy.order("StopLoss open short", strategy.short, 2 * strategy.position_size, limit = close - 2 * diff)
        reverseTrade := true
    if  strategy.position_size < 0 and close > strategy.position_avg_price * (1 + revPct) 
        strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, -2 * strategy.position_size, limit = close + 2 * diff)
        reverseTrade := true
    
if lag > it and not reverseTrade
    price = LongPrice(max(close - (high - low) * rngFrac, low))
    if strategy.position_size <= 0
        strategy.order("Open long", strategy.long, strategy.equity / price - strategy.position_size, limit = price)
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open long", strategy.short, 2 * strategy.equity / price, stop = ShortPrice(price * (1 - revPct)))
    else
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open short", strategy.short, 2 * strategy.position_size, stop = ShortPrice(strategy.position_avg_price * (1 - revPct)))
if lag < it and not reverseTrade
    price = ShortPrice(min(close - (high - low) * rngFrac, high))
    if strategy.position_size >= 0
        strategy.order("Open short", strategy.short, strategy.equity / price + strategy.position_size, limit = price)
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open short", strategy.long, 2 * strategy.equity / price, stop = LongPrice(price * (1 + revPct)))
    else
        if stopType == "stop-order"
            strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, -2 * strategy.position_size, stop = LongPrice(strategy.position_avg_price * (1 + revPct)))


itPlot=plot(it, color=red, linewidth=1, title="Trend")
lagPlot=plot(lag, color=blue, linewidth=1, title="Trigger")
fill(itPlot, lagPlot, it < lag ? green : red,  transp=70)

// === Backtesting Dates ===
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Dates")
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(9, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,0)
testStopYear = input(2018, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(14, "Backtest Stop Day")
testStopHour = input(14, "Backtest Stop Hour")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,testStopHour,0)
testPeriod() =>
    time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
isPeriod = testPeriodSwitch == true ? testPeriod() : true
// === /END
if not isPeriod
    strategy.cancel_all()
    strategy.close_all()

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu