1. Quảng trường
  2. Chiến lược giao dịch định lượng toàn diện dựa trên nhiều chỉ số

Chiến lược giao dịch định lượng toàn diện dựa trên nhiều chỉ số

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-28 17:46:45
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược được đặt tên là Chiến lược giao dịch định lượng toàn diện dựa trên nhiều chỉ số. Nó tích hợp một số chỉ số kỹ thuật bao gồm SuperTrend, QQE và Chỉ số xu hướng A-V2 để tạo thành một hệ thống giao dịch toàn diện phân tích thị trường từ nhiều chiều.

Ý tưởng cốt lõi là kết hợp các chỉ số khác nhau để cải thiện độ chính xác của phán đoán trong khi nắm bắt các xu hướng chính trên thị trường, để cung cấp cho các nhà giao dịch các tín hiệu giao dịch ổn định và hiệu quả.

Chiến lược logic

Lý thuyết giao dịch cốt lõi của chiến lược này dựa trên kết hợp các đánh giá của ba chỉ số sau:

  1. SuperTrend: Để xác định xem giá có đang trong xu hướng tăng hay giảm. Nó tạo ra tín hiệu mua và bán khi giá đóng phá vỡ dải trên hoặc dưới.

  2. QQE: Một phiên bản cải tiến của chỉ số RSI kết hợp các đặc điểm đảo ngược trung bình. Nó được sử dụng để đánh giá xem thị trường có mua quá nhiều hay bán quá nhiều hay không. Mức ngưỡng được điều chỉnh năng động dựa trên dải lệch chuẩn của chỉ số RSI.

  3. Chỉ số xu hướng A-V2: So sánh EMA của giá và EMA của giá mở để xác định hướng xu hướng.

Các chỉ số trên có trọng tâm khác nhau. SuperTrend nhắm vào xu hướng và điểm đảo ngược. QQE tập trung vào mức mua quá mức / bán quá mức. A-V2 giúp xác định xu hướng trung hạn và dài hạn. Chiến lược này tích hợp chúng để tạo thành một hệ thống quyết định giao dịch hoàn chỉnh.

Lý thuyết giao dịch cụ thể là như sau:

Một tín hiệu mua được tạo ra khi SuperTrend cho thấy xu hướng tăng, QQE cho thấy chỉ số RSI dưới mức bán quá mức và các EMA A-V2 đang tăng.

Một tín hiệu bán được tạo ra khi SuperTrend cho thấy xu hướng giảm, QQE cho thấy RSI nằm trên mức mua quá mức và các EMA A-V2 đang giảm.

Phán quyết toàn diện của nhiều chỉ số đảm bảo độ chính xác cao trong tín hiệu trong khi tối đa hóa các cơ hội trên thị trường để đạt được giao dịch ổn định và hiệu quả.

Phân tích lợi thế

Những lợi thế chính của chiến lược này là:

  1. Phân tích nhiều chỉ số cho phép xác minh lẫn nhau, do đó cải thiện đáng kể độ chính xác.

  2. Bảo hiểm toàn diện hơn cho giao dịch hai hướng. Cho phép các vị trí dài và ngắn có thể kiếm được lợi nhuận hợp lý từ cả biến động thị trường tăng và giảm.

  3. Kiểm soát rủi ro tốt hơn. Sự kết hợp các chỉ số ngăn chặn các tín hiệu sai của chỉ số cá nhân. Các chỉ số như QQE cũng kiểm soát rủi ro theo bản chất.

  4. Dễ sử dụng, điều chỉnh tham số linh hoạt. Các tham số đầu vào dễ dàng cho người dùng điều chỉnh dựa trên sở thích của riêng họ để phù hợp với các điều kiện thị trường khác nhau.

  5. Có thể áp dụng rộng rãi trên các thị trường lớn. Nó có thể được áp dụng cho các thị trường như cổ phiếu, ngoại hối, tiền điện tử và đặc biệt phù hợp với các nhà giao dịch kỹ thuật.

Phân tích rủi ro

Những rủi ro chính của chiến lược này bao gồm:

  1. Nguy cơ thiên vị trong các phán quyết chỉ số: Sự bất thường về giá hiếm có có thể gây ra sự thiên vị trong tín hiệu chỉ số và do đó rủi ro.

  2. Rủi ro đảo ngược xu hướng: Chiến lược này tập trung vào việc theo xu hướng, vì vậy những đảo ngược cơ bản lớn có thể gây ra tổn thất lớn.

  3. Rủi ro từ việc điều chỉnh tham số không đúng cách.

Các giải pháp quản lý rủi ro chính là: 1) Kiểm tra tín hiệu trên các chỉ số để ngăn chặn sự phụ thuộc vào chỉ số duy nhất; 2) Kiểm soát kích thước vị trí cho lỗ được quản lý cho mỗi giao dịch; 3) Điều chỉnh các tham số cho các thị trường khác nhau.

Hướng dẫn tối ưu hóa

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

  1. Thêm stop loss để lấy lợi nhuận và giảm rút tiền.

  2. Tích hợp nhiều chỉ số hơn để cải thiện sự ổn định của hệ thống.

  3. Đưa ra kích thước vị trí dựa trên biến động. Điều chỉnh kích thước vị trí theo biến động thị trường.

  4. Tối ưu hóa điều chỉnh tham số. Các thử nghiệm ngược lâu hơn có thể được tiến hành để tìm các tập hợp tham số tối ưu cho chiến lược này.

  5. Sử dụng các bộ tham số khác nhau cho các thị trường khác nhau. Các tham số có thể được tối ưu hóa riêng biệt để có kết quả tốt nhất trên các thị trường khác nhau (cổ phiếu, ngoại hối, tiền điện tử vv).

Kết luận

Chiến lược này tích hợp các chỉ số SuperTrend, QQE và A-V2 vào một hệ thống giao dịch định lượng toàn diện với các đánh giá tín hiệu mạnh mẽ. Bằng cách kết hợp xu hướng, mức mua quá mức / bán quá mức và xác minh xu hướng trung hạn dài hạn, nó có thể xác định hiệu quả các cơ hội trong khi kiểm soát chặt chẽ rủi ro. Chiến lược có những lợi thế đáng kể và đáng để đánh giá và tối ưu hóa trong giao dịch trực tiếp bởi các nhà giao dịch kỹ thuật. Nó cũng cung cấp các tham chiếu có giá trị cho việc phát triển chiến lược khác.

/*backtest
start: 2022-12-21 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//author：盧振興 芙蓉中華中學畢業 育達科技大學畢業碩士
//參考資料 : QQE MOD By:Mihkel00 ,SuperTrend By:KivancOzbilgic , TrendIndicator A-V2 By:Dziwne

strategy("綜合交易策略", shorttitle="Comprehensive Strategy", overlay=true)

// 添加單邊或多空參數
OnlyLong = input(true, title="單邊")

// SuperTrend 参数
PeriodsST = input(9, title="ST ATR Period")
MultiplierST = input(3.9, title="ST ATR Multiplier")
srcST = input(hl2, title="ST Source")

atrST = atr(PeriodsST)
upST = srcST - (MultiplierST * atrST)
upST := close[2] > upST[1] ? max(upST, upST[1]) : upST
dnST = srcST + (MultiplierST * atrST)
dnST := close[2] < dnST[1] ? min(dnST, dnST[1]) : dnST
trendST = 1
trendST := nz(trendST[1], trendST)
trendST := trendST == -1 and close[2] > dnST[1] ? 1 : trendST == 1 and close[2] < upST[1] ? -1 : trendST

// QQE 参数
RSI_PeriodQQE = input(6, title='QQE RSI Length')
SFQQE = input(5, title='QQE RSI Smoothing')
QQE = input(3, title='QQE Fast Factor')
ThreshHoldQQE = input(3, title="QQE Thresh-hold")
srcQQE = input(close, title="QQE RSI Source")

Wilders_PeriodQQE = RSI_PeriodQQE * 2 - 1

RsiQQE = rsi(srcQQE, RSI_PeriodQQE)
RsiMaQQE = ema(RsiQQE, SFQQE)
AtrRsiQQE = abs(RsiMaQQE[1] - RsiMaQQE)
MaAtrRsiQQE = ema(AtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE)
darQQE = ema(MaAtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE) * QQE

basisQQE = sma(RsiMaQQE - 50, 50)
devQQE = 0.35 * stdev(RsiMaQQE - 50, 50)
upperQQE = basisQQE + devQQE
lowerQQE = basisQQE - devQQE

qqeCondition = RsiMaQQE[1] - 50 > upperQQE[1] ? true : RsiMaQQE[1] - 50 < lowerQQE[1] ? false : na

// Trend Indicator A-V2 参数
ma_periodA_V2 = input(52, title="TIA-V2 EMA Period")
oA_V2 = ema(open, ma_periodA_V2)
cA_V2 = ema(close, ma_periodA_V2)
trendIndicatorAV2Condition = cA_V2[1] >= oA_V2[1] ? true : false

// 综合交易逻辑
longCondition = trendST == 1 and qqeCondition and trendIndicatorAV2Condition
shortCondition = trendST == -1 and not qqeCondition and not trendIndicatorAV2Condition

// 针对多单的开平仓逻辑
if (OnlyLong)
    if (longCondition)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)        
    else
        strategy.close("Buy")

// 多空都做时的逻辑
if (not OnlyLong)
    if (longCondition)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    else if (shortCondition)
        strategy.entry("Sell",strategy.short)

    // 添加多空平仓逻辑
    if (not longCondition)
        strategy.close("Buy")
    if (not shortCondition)
        strategy.close("Sell")

// 可视化信号
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition and not OnlyLong, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu