Ba Chiến lược giao cắt đường trung bình động


Ngày tạo: 2023-12-25 12:06:36 sửa đổi lần cuối: 2023-12-25 12:06:36
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 703
1
tập trung vào
1623
Người theo dõi

Ba Chiến lược giao cắt đường trung bình động

Tổng quan

Chiến lược động lượng chéo ba chiều là một chiến lược chỉ số kỹ thuật điển hình để theo dõi xu hướng thị trường. Nó kết hợp ba đường trung bình di chuyển đơn giản trong 16 chu kỳ, 36 chu kỳ và 72 chu kỳ để đánh giá xu hướng thị trường thông qua giao thoa đa đầu và giao thoa đầu trống của chúng, và kết hợp với đường trung bình di chuyển tự thích ứng của Kaufman làm bộ lọc để thực hiện hành động làm nhiều hoặc làm trống khi hướng xu hướng rõ ràng hơn.

Nguyên tắc chiến lược

Các chỉ số cốt lõi của chiến lược này là ba đường trung bình di chuyển đơn giản với 16 chu kỳ, 36 chu kỳ và 72 chu kỳ. Khi đường trung bình có chu kỳ ngắn đi qua đường trung bình có chu kỳ dài, thị trường sẽ đi vào xu hướng đa đầu; Khi đường trung bình có chu kỳ ngắn đi qua đường trung bình có chu kỳ dài, thị trường sẽ đi vào xu hướng trống. Ví dụ, khi đường trung bình 16 đi qua đường trung bình 36 và đường trung bình 72, tín hiệu đa đầu; Khi đường trung bình 16 đi qua đường trung bình 36 và đường trung bình 72, tín hiệu trống.

Kaufman Adaptive Moving Average ((KAMA) được sử dụng như một bộ lọc để tránh tín hiệu sai trong trường hợp xu hướng không rõ ràng. Chỉ khi KAMA ở chế độ không tăng tốc hoặc không giảm tốc (tức là đoạn đường thẳng), tín hiệu giao tuyến đồng đều sẽ được kích hoạt và thực hiện.

Chiến lược này được thực hiện bằng cách theo dõi sự giao nhau của đường trung bình, khi xu hướng rõ ràng hơn, thực hiện hoạt động tăng hoặc giảm giá. Điều kiện tăng là 16 đường trung bình trên đường trung bình 36 và đường trung bình 72, và KAMA tuyến tính ((không tăng tốc); điều kiện giảm giá là 16 đường trung bình dưới đường trung bình 36 và đường trung bình 72, và KAMA tuyến tính ((không giảm tốc))

Phân tích lợi thế

Chiến lược này có những lợi thế sau:

  1. Kết hợp với đường trung bình nhiều thời gian, có thể theo dõi hiệu quả xu hướng đường dài của thị trường
  2. Việc giới thiệu đường trung bình di chuyển thích ứng như một bộ lọc có thể làm giảm tín hiệu sai khi xu hướng không rõ ràng
  3. Hoạt động đơn giản, dễ thực hiện, phù hợp với giao dịch tự động hoặc lập trình

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro:

  1. Trong các trường hợp chấn động, đường giao nhau có thể xảy ra thường xuyên, tạo ra quá nhiều tín hiệu vô hiệu.
  2. Không có thiết lập dừng lỗ, tổn thất có thể mở rộng
  3. Thiết kế thị trường có biến động cao như tiền điện tử, thị trường có biến động nhỏ có thể không hiệu quả

Bạn có thể giảm rủi ro bằng cách điều chỉnh các tham số đường trung bình, thiết lập các hạn chế dừng lỗ, hoặc chỉ sử dụng chiến lược này trong thị trường có nhiều biến động.

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa bằng cách:

  1. Kiểm tra các tổ hợp tham số trung bình khác nhau để tìm tham số tối ưu
  2. Tăng số lượng giao dịch hoặc chỉ số biến động như điều kiện lọc phụ
  3. Thiết lập cơ chế dừng lỗ
  4. Kết hợp với các chỉ số khác để đánh giá thời gian vào sân
  5. Tối ưu hóa quản lý vị trí, điều chỉnh rủi ro bằng cách tăng và giảm vị trí theo từng bước

Tóm tắt

Chiến lược động lực giao chéo ba đường trung bình nói chung là một chiến lược theo dõi xu hướng cổ điển và thực tế hơn. Nó đánh giá xu hướng đường dài giữa thị trường thông qua giao chéo của đường trung bình trong nhiều khoảng thời gian và lọc một phần tiếng ồn hiệu quả. Nó có thể được sử dụng như là một trong những chỉ số tham khảo cho giao dịch tại thời điểm.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-11-24 00:00:00
end: 2023-12-24 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/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='Three SMA-crossover strategy [30min] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(16, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(36, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(72, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  Trend SMA ', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(50, title='   KAMA Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f and close > a

short_cond = Short_ma and SMAas > close and not a_f and close < a
  
long_stop = Short_ma and SMAas < close

short_stop = Long_ma and SMAas > close

SMA1plot = plot(SMA1, color=Bar_color, linewidth=2)
SMA2plot = plot(SMA2, color=Bar_color, linewidth=4)
SMA3plot = plot(SMA3, color=Bar_color, linewidth=2)

fill(SMA1plot,SMA3plot,title="RANGE " ,color = color.new(Bar_color, 50))



if  long_cond
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if  short_cond
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(when=long_stop or short_stop)



//by wielkieef