1. Quảng trường
  2. Chiến lược kết hợp hai đường chéo trung bình động và cân bằng sức mạnh của con bò

Chiến lược kết hợp hai đường chéo trung bình động và cân bằng sức mạnh của con bò

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-08 17:09:48
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược này đầu tiên sử dụng hai đường trung bình động của EMA 2 giai đoạn và 20 giai đoạn để xác định xem giá có vượt qua các đường trung bình động hay không, như một tiêu chí cơ bản để tham gia thị trường. Đồng thời, chỉ số phụ Bull Bear Power Balance Indicator xác định thêm sức mạnh tương đối giữa bò và gấu để tránh các hoạt động sai lệch. Hai loại chỉ số cùng nhau tạo ra tín hiệu giao dịch cuối cùng.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Chỉ số trung bình động kép

    • Tính toán trung bình chuyển động theo cấp số (EMA) 2 giai đoạn và 20 giai đoạn
    • Tạo tín hiệu giao dịch khi giá đóng phá vỡ từ một bên của các đường trung bình động sang bên kia
    • Bước qua 20-EMA xác định hướng xu hướng
    • Bước qua 2-EMA xác định điểm nhập cảnh cụ thể

  2. Chỉ số cân bằng sức mạnh bò gấu

    • Tính riêng biệt tính giá trị sức mạnh bò và giá trị sức mạnh gấu
    • So sánh hai giá trị để xác định sức mạnh tương đối giữa bò và gấu
    • Hướng mạnh hơn phục vụ như một phán quyết phụ trợ cho nhập cảnh

  3. Phân tích kết hợp hai chỉ số

    • Chỉ số trung bình di chuyển kép đánh giá hướng xu hướng chính
    • Chỉ số cân bằng sức mạnh bò gấu đưa ra phán đoán địa phương khu vực
    • Phát hành tín hiệu giao dịch khi cả hai chỉ số đưa ra phán đoán nhất quán

Phân tích lợi thế

Ưu điểm lớn nhất của chiến lược kết hợp này là tích hợp các chỉ số của các loại khác nhau để đạt được đánh giá giao dịch đáng tin cậy hơn.

  1. Sử dụng đường trung bình động kép để xác định hướng chính, tránh bị lừa bởi biến động địa phương
  2. Sử dụng chỉ số cân bằng sức mạnh bò gấu cho phán đoán khu vực địa phương để nắm bắt chính xác điểm nhập cảnh cụ thể
  3. Hai loại chỉ số xác minh lẫn nhau và có thể lọc ra một số hoạt động sai lệch để giảm rủi ro giao dịch
  4. Cài đặt tham số linh hoạt có thể được tối ưu hóa cho các loại thị trường khác nhau
  5. Ý tưởng chiến lược là đơn giản và rõ ràng, dễ hiểu, và dễ dàng tối ưu hóa sau

Phân tích rủi ro

Một số rủi ro của chiến lược này cần được lưu ý:

  1. Sự chậm trễ của tín hiệu chỉ số có thể dẫn đến điểm dừng lỗ sâu hơn
  2. Chỉ số trung bình di chuyển kép nhạy cảm với cài đặt tham số
  3. Chỉ số cân bằng bò gấu có độ chính xác thấp hơn một chút trong việc đánh giá xu hướng ngắn hạn
  4. Sự lệch đánh giá có thể xảy ra đối với cả hai chỉ số trong điều kiện thị trường đặc biệt (những tín hiệu phá vỡ sai thông thường)

Các biện pháp đối phó:

  1. Giảm thời gian giữ hợp lý hoặc thiết lập lỗ dừng chuyển động thích hợp
  2. Kiểm tra các kết hợp tham số khác nhau để tìm các tham số tối ưu
  3. Xem các chỉ số khác để xác nhận
  4. Tối ưu hóa các thông số dựa trên các đặc điểm của các giống khác nhau

Hướng dẫn tối ưu hóa

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

  1. Kiểm tra nhiều kết hợp tham số chỉ số trung bình động hơn
  2. Tăng các chiến lược dừng lỗ để kiểm soát lỗ dừng duy nhất
  3. Tích hợp các chỉ số biến động để cải thiện khả năng tự điều chỉnh tham số
  4. Thêm các mô hình học máy để đạt được tối ưu hóa tham số động
  5. Hãy thử các chỉ số theo xu hướng khác nhau để thay thế cân bằng sức mạnh của con gấu
  6. Phát triển giao diện trực quan để dễ dàng kiểm tra các thông số khác nhau của người dùng

Kết luận

Chiến lược này đánh giá xu hướng chính thông qua chỉ số trung bình động kép và sử dụng chỉ số cân bằng sức mạnh bò để hỗ trợ xác định thời gian nhập cảnh. Hai chỉ số xác minh lẫn nhau và có thể giảm hiệu quả khả năng hoạt động sai lệch. Các thông số chiến lược linh hoạt và có thể được tối ưu hóa cho các loại khác nhau. Nhìn chung, chiến lược đơn giản và thực tế, đáng để học và sử dụng bởi hầu hết các nhà đầu tư.

/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 23/05/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
//    This new indicator analyzes the balance between bullish and
//    bearish sentiment.
//    One can cay that it is an improved analogue of Elder Ray indicator.
//    To get more information please see "Bull And Bear Balance Indicator" 
//    by Vadim Gimelfarb. 
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xXA = ta.ema(xPrice, Length)
    nHH = math.max(high, high[1])
    nLL = math.min(low, low[1])
    nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
    iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
    pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
    pos


BBB(SellLevel,BuyLevel) =>
    pos = 0.0
    value = close < open ? 
              close[1] > open ?  math.max(close - open, high - low) : high - low : 
                 close > open ? 
                  close[1] > open ? math.max(close[1] - low, high - close) : math.max(open - low, high - close) :
                   high - close > close - low ? 
                     close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) :high - low : 
                      high - close < close - low ? 
                         close > open ? math.max(close - low, high - close) : open - low : 
                           close > open ? math.max(close[1] - open , high - close) :
                             close[1] < open ? math.max(open - low, high - close) : high - low
    
    value2 =close < open ? 
              close[1] < open ?  math.max(high - close[1], close - low) : math.max(high - open, close - low) : 
               close > open ? 
                 close[1] > open ?  high - low : math.max(open - close[1], high - low) : 
                  high - close > close - low ? 
                   close[1] < open ? math.max(high - close[1], close - low) : high - open : 
                     high - close < close - low ? 
                      close[1] > open ?  high - low : math.max(open - close, high - low) : 
                       close[1] > open ? math.max(high - open, close - low) :
                         close[1] < open? math.max(open - close, high - low): high - low
    nBBB = value2 - value
    pos :=  nBBB < SellLevel ? -1 :
    	     nBBB >= BuyLevel ? 1 : nz(pos[1], 0) 
    pos

strategy(title='Combo 2/20 EMA & Bull And Bear Balance', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════  Bull And Bear Balance ═════●'
SellLevel = input.float(-15, step=0.01, group=I2)
BuyLevel = input.float(15, step=0.01, group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosBBB = BBB(SellLevel,BuyLevel)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosBBB == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosBBB == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
    strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
    strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu