Chiến lược giao dịch chỉ số quán tính

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-26 15:42:33
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược giao dịch chỉ số quán tính là một chiến lược giao dịch thuật toán theo xu hướng dựa trên Chỉ số biến động tương đối (RVI). Nó đo đạc động lực và xu hướng của thị trường, cổ phiếu hoặc cặp tiền tệ bằng cách tính toán RVI của chứng khoán. Nó có thể xác định hướng của xu hướng dài hạn và tạo ra tín hiệu giao dịch.

Chiến lược logic

Chỉ số cốt lõi của chiến lược nàyChỉ số quán tínhGiá trị của nó dao động từ 0 đến 100. Một bài đọc trên 50 đại diện cho quán tính tích cực, trong khi một bài đọc dưới 50 đại diện cho quán tính âm. Miễn là giá trị quán tính ở trên 50, nó chỉ ra xu hướng tăng. Và ngược lại.

Quá trình tính toán là như sau:

  1. Tính toán độ lệch chuẩn StdDev của giá đóng cửa cho một khoảng thời gian nhất định
  2. Tính toán biến động tăng u và biến động giảm d dựa trên so sánh giữa giá đóng cửa hôm nay và hôm qua
  3. Mượt u và d để có được các chỉ số nU và nD
  4. Tính toán chỉ số biến động tương đối nRVI = 100 * nU / (nU + nD)
  5. nRVI mượt theo cấp số nhân để có được giá trị quán tính cuối cùng nRes

Nếu nRes lớn hơn 50, nó tạo ra tín hiệu mua. Nếu nhỏ hơn 50, nó tạo ra tín hiệu bán.

Phân tích lợi thế

Ưu điểm lớn nhất của chiến lược này là nó có thể theo dõi xu hướng và tránh mở thường xuyên trong quá trình củng cố thị trường.

Phân tích rủi ro

Rủi ro lớn nhất là chỉ số tự nó có độ trễ và không thể nắm bắt các điểm chuyển đổi 100%. Điều này có thể dẫn đến việc bỏ lỡ các cơ hội mở cửa tốt hơn. Ngoài ra, cài đặt tham số của chỉ số cũng ảnh hưởng đến hiệu suất chiến lược và cần nhiều kiểm tra lại để tìm các tham số tối ưu.

Để giảm rủi ro, hãy xem xét kết hợp với các chỉ số kỹ thuật hoặc cơ bản khác để xác định mở bằng nhiều yếu tố hơn.

Hướng dẫn tối ưu hóa

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

  1. Tối ưu hóa tham số: Thay đổi các thiết lập của các tham số chu kỳ và các tham số làm mịn để tìm kết hợp tham số tối ưu.

  2. Kết hợp với các chỉ số khác. Sử dụng với đường trung bình động, RSI và các chỉ số khác để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

  3. Định dạng vị trí động: điều chỉnh kích thước vị trí của mỗi giao dịch dựa trên điều kiện thị trường và giá trị chỉ số.

  4. Đặt các vị trí dừng lỗ để kiểm soát hiệu quả mức lỗ tối đa cho mỗi giao dịch.

Kết luận

Chiến lược giao dịch chỉ số quán tính là một chiến lược theo xu hướng tương đối đơn giản và đáng tin cậy. Nó xác định hướng xu hướng giá dựa trên chỉ số quán tính và theo xu hướng để thiết lập các vị trí giao dịch. Bằng cách nâng cao hiệu suất chiến lược hơn nữa thông qua tối ưu hóa tham số, kết hợp chỉ số, nó là một chiến lược thuật toán phù hợp với giao dịch định lượng.


/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 23/05/2017
// The inertia indicator measures the market, stock or currency pair momentum and 
// trend by measuring the security smoothed RVI (Relative Volatility Index). 
// The RVI is a technical indicator that estimates the general direction of the 
// volatility of an asset.
// The inertia indicator returns a value that is comprised between 0 and 100. 
// Positive inertia occurs when the indicator value is higher than 50. As long as 
// the inertia value is above 50, the long-term trend of the security is up. The inertia 
// is negative when its value is lower than 50, in this case the long-term trend is 
// down and should stay down if the inertia stays below 50.
//
// 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="Inertia Indicator", shorttitle="Inertia")
Period = input(10, minval=1)
Smooth = input(14, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(50, color=green, linestyle=line)
xPrice = close
StdDev = stdev(xPrice, Period)
d = iff(close > close[1], 0, StdDev)
u = iff(close > close[1], StdDev, 0)
nU = (13 * nz(nU[1],0) + u) / 14
nD = (13 * nz(nD[1],0) + d) / 14
nRVI = 100 * nU / (nU + nD)
nRes = ema(nRVI, Smooth)
pos = iff(nRes > 50, 1,
	     iff(nRes < 50, -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(nRes, color=red, title="Inertia")


Thêm nữa