Chiến lược giao dịch thích ứng dựa trên chỉ báo ADX


Ngày tạo: 2024-01-17 15:33:37 sửa đổi lần cuối: 2024-01-17 15:33:37
sao chép: 1 Số nhấp chuột: 763
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược giao dịch thích ứng dựa trên chỉ báo ADX

Tổng quan

Cốt lõi của chiến lược này là sử dụng chỉ số ADX để đánh giá xu hướng thị trường và kết hợp các chỉ số DI + với chênh lệch tự động nhận diện điểm đột phá, để thực hiện giao dịch tự điều chỉnh. Khi chênh lệch DI + với ADX vượt quá ngưỡng thiết lập, hãy làm nhiều và khi chênh lệch DI- với ADX vượt quá ngưỡng thiết lập, hãy làm không.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính True Range, Di chuyển theo hướng và các chỉ số khác như DI+, DI- và ADX.

  2. So sánh biên độ chênh lệch của DI+ và ADX1, biên độ chênh lệch của DI- và ADX2.

  3. Khi amplitude1 lớn hơn so với giá trị thiết lập threshold (ví dụ như 10), nó sẽ tạo ra một tín hiệu đa; khi amplitude2 lớn hơn so với giá trị thiết lập threshold (ví dụ như 10), nó sẽ tạo ra một tín hiệu trống.

  4. Và yêu cầu ADX ở giữa DI+ và DI- để lọc tín hiệu sai.

Do đó, khi thị trường đi vào trạng thái xu hướng, DI + hoặc DI - sẽ rõ ràng dẫn đầu ADX, do đó tạo ra tín hiệu giao dịch; khi thị trường kết thúc xu hướng, DI +, DI - và ADX sẽ lại gần nhau, tránh theo đuổi cao và giảm.

Lợi thế chiến lược

  1. Nó tự động xác định điểm đột phá của xu hướng, không cần sự phán đoán của con người.

  2. Có thể điều chỉnh giá trị chênh lệch của DI và ADX một cách linh hoạt để phù hợp với môi trường thị trường khác nhau.

  3. Kết hợp với chỉ số ADX, có thể lọc hiệu quả các tín hiệu sai.

  4. Thời gian nắm giữ cổ phần dài, không cần giao dịch thường xuyên, tỷ lệ sử dụng vốn cao.

  5. Sự rút lui có thể kiểm soát được, tăng trưởng ổn định.

Rủi ro chiến lược

  1. Chỉ số ADX bị trễ và có thể bỏ lỡ cơ hội giao dịch ngắn. Nó có thể được kết hợp với các chỉ số khác hoặc giảm các tham số ADX để tăng độ nhạy.

  2. Có thể giới thiệu chiến lược dừng lỗ hoặc thêm điều kiện lọc ADX để giảm khả năng đặt cược.

  3. Có thể thiết lập dừng di chuyển hoặc dừng theo dõi để kiểm soát rủi ro.

Tối ưu hóa chiến lược

  1. Có thể thử nghiệm các thị trường và giống khác nhau để điều chỉnh các tham số tốt nhất.

  2. Có thể xem xét kết hợp với các chỉ số khác để tăng độ chính xác của tín hiệu. Ví dụ MACD, KD, v.v.

  3. Thêm chiến lược dừng lỗ để kiểm soát rút lui và tối đa hóa tổn thất.

  4. Tiến hành quản lý vị trí, điều chỉnh vị trí giao dịch theo thị trường.

  5. Tối ưu hóa lựa chọn điểm nhập cảnh và điều kiện xuất cảnh để giảm rủi ro giao dịch.

Tóm tắt

Chiến lược này tích hợp các ưu điểm của chỉ số ADX và DI, thực hiện phán đoán hiệu quả về xu hướng và tự thích ứng với giao dịch. Không cần điều khiển thường xuyên, phù hợp với đường dài trung bình. Đồng thời, có một số rủi ro, cần thêm các chỉ số kỹ thuật phụ trợ và phương tiện quản lý tiền để cải thiện, có thể nâng cao đáng kể sự ổn định của chiến lược.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © MAURYA_ALGO_TRADER

//@version=5
strategy("Monthly Performance by Dr. Maurya", overlay=true, default_qty_value = 15, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1)


len = input(14)
th = input(20)

TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0

SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / len + TrueRange

SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / len + DirectionalMovementPlus

SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / len + DirectionalMovementMinus

DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus - DIMinus) / (DIPlus + DIMinus) * 100
ADX = ta.sma(DX, len)


//diff_1 = math.abs(DIPlus - DIMinus)
diff_2 = math.abs(DIPlus-ADX)
diff_3 = math.abs(DIMinus - ADX)

long_diff = input(10, "Long Difference")
short_diff = input(10, "Short Difference")

buy_condition = diff_2 >=long_diff and diff_3 >=long_diff and (ADX < DIPlus and ADX > DIMinus)
sell_condition = diff_2 >=short_diff and diff_3 >=short_diff and (ADX > DIPlus and ADX < DIMinus)


if buy_condition
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Long")
if sell_condition
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short")



// Copy below code to end of the desired strategy script
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//                                 monthly pnl performance  by Dr. Maurya @MAURYA_ALGO_TRADER                        //
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Monthly Performance ?', group='Monthly Performance')

dash_loc_mp = input("Bottom Right","Location"  ,options=["Top Right","Bottom Right","Top Left","Bottom Left", "Middle Right","Bottom Center"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

text_size_mp = input('Small',"Size"  ,options=["Tiny","Small","Normal","Large"]  ,group='Monthly Performance', inline = "performance")

bg_c = input.color( color.rgb(7, 226, 242, 38), "Background Color", group='Monthly Performance')

text_head_color = input.color( color.rgb(0,0,0), "Month/Year Heading Color", group='Monthly Performance')

tab_month_c = input.color( color.white, "Month PnL Data Color", group='Monthly Performance')

tab_year_c = input.color( color.rgb(0,0,0), "Year PnL Data Color", group='Monthly Performance')

border_c = input.color( color.white, "Table Border Color", group='Monthly Performance')



var table_position_mp = dash_loc_mp == 'Top Left' ? position.top_left :
  dash_loc_mp == 'Bottom Left' ? position.bottom_left :
  dash_loc_mp == 'Middle Right' ? position.middle_right :
  dash_loc_mp == 'Bottom Center' ? position.bottom_center :
  dash_loc_mp == 'Top Right' ? position.top_right : position.bottom_right
  
var table_text_size_mp = text_size_mp == 'Tiny' ? size.tiny :
  text_size_mp == 'Small' ? size.small :
  text_size_mp == 'Normal' ? size.normal : size.large

/////////////////
strategy.initial_capital =50000

/////////////////////////////////////////////

// var bool new_month = na
new_month = ta.change(month) //> 0 ? true : false
newest_month = new_month and strategy.closedtrades >= 1

// profit
only_profit = strategy.netprofit
initial_balance = strategy.initial_capital

// month number
var int month_number = na
month_number := (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0)) //and month(time) > 1 ? (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) - 1) :  12 //1 to 12

//month_year
var int month_time = na
month_time := ta.valuewhen(newest_month, time, 0) - 2419200000 


var int m_counter = 0
if newest_month
    m_counter += 1



// current month values
var bool new_year = na
new_year := ta.change(year)
curr_m_pnl = only_profit - nz(ta.valuewhen(newest_month, only_profit, 0), 0)
curr_m_number = newest_month ? ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) : month(time)
curr_y_pnl = (only_profit - nz(ta.valuewhen(new_year, only_profit, 0),0)) 



var float [] net_profit_array = array.new_float()
var int [] month_array = array.new_int()
var int [] month_time_array = array.new_int()


if newest_month
    array.push(net_profit_array, only_profit)
    array.push(month_array, month_number)
    array.push(month_time_array, month_time)



var float [] y_pnl_array = array.new_float()
var int [] y_number_array = array.new_int()
var int [] y_time_array = array.new_int()

newest_year = ta.change(year) and strategy.closedtrades >= 1
get_yearly_pnl = nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 0) - nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 1), 0), 0)
get_m_year = ta.valuewhen(newest_year, year(time), 1)
get_y_time = ta.valuewhen(newest_year, time, 0)

if newest_year
    array.push(y_pnl_array, get_yearly_pnl)
    array.push(y_number_array, get_m_year)
    array.push(y_time_array, get_y_time)
var float monthly_profit = na
var int column_month_number = na
var int row_month_time = na

 


var testTable = table.new(position = table_position_mp, columns = 14, rows = 40, bgcolor = bg_c, border_color = border_c, border_width = 1)
if barstate.islastconfirmedhistory and show_performance
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 0, text = "YEAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 0, text = "JAN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 0, text = "FEB", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 3, row = 0, text = "MAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 4, row = 0, text = "APR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 5, row = 0, text = "MAY", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 6, row = 0, text = "JUN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 7, row = 0, text = "JUL", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 8, row = 0, text = "AUG", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 9, row = 0, text = "SEP", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 10, row = 0, text = "OCT", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 11, row = 0, text = "NOV", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 12, row = 0, text = "DEC", text_color =text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = 0, text = "YEAR P/L", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

    for i = 0 to (array.size(y_number_array) == 0 ? na : array.size(y_number_array) - 1)
        row_y = year(array.get(y_time_array, i)) - year(array.get(y_time_array, 0)) + 1
        table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = row_y, text = str.tostring(array.get(y_pnl_array , i), "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(array.get(y_pnl_array , i)*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = array.get(y_pnl_array , i) > 0 ? color.green : array.get(y_pnl_array , i) < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    curr_row_y = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = curr_row_y, text = str.tostring(curr_y_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_y_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_y_pnl > 0 ? color.green : curr_y_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
    

    for i = 0 to (array.size(net_profit_array) == 0 ? na : array.size(net_profit_array) - 1)
        monthly_profit := i > 0 ? ( array.get(net_profit_array, i) - array.get(net_profit_array, i - 1) ) : array.get(net_profit_array, i) 
        column_month_number := month(array.get(month_time_array, i)) 
        row_month_time :=((year(array.get(month_time_array, i))) - year(array.get(month_time_array, 0)) ) + 1 
        table.cell(table_id = testTable, column = column_month_number, row = row_month_time, text = str.tostring(monthly_profit, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(monthly_profit*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = monthly_profit > 0 ? color.green : monthly_profit < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
        table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =row_month_time, text = str.tostring(year(array.get(month_time_array, i)), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
       
    curr_row_m = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
    table.cell(table_id = testTable, column = curr_m_number, row = curr_row_m, text = str.tostring(curr_m_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_m_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_m_pnl > 0 ? color.green : curr_m_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
    table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =curr_row_m, text = str.tostring(year(time), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)

//============================================================================================================================================================================