Chiến lược giao dịch đảo ngược SMA London Cross ETH

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-18 16:08:26
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược được đặt tên là London Session SMA Cross ETH Reversal Trading Strategy. Ý tưởng chính của chiến lược này là sử dụng thanh khoản cao trong phiên London, kết hợp với tín hiệu chéo vàng và chéo chết của đường SMA, để tiến hành giao dịch đảo ngược trên cặp giao dịch tiền kỹ thuật số chính ETH / USDT.

Nguyên tắc chiến lược

Lý thuyết cốt lõi của chiến lược này là đầu tiên xác định giờ giao dịch của phiên London, sau đó tính toán đường SMA của một chu kỳ nhất định, và cuối cùng đánh giá xem giá có chéo vàng hoặc chéo chết với SMA trong phiên London hay không. Cụ thể, chiến lược đầu tiên xác định thời gian bắt đầu và kết thúc của phiên London, và sau đó đặt tham số chiều dài của đường SMA lên 50 giai đoạn. Trên cơ sở này, chiến lược sử dụng hàm ta.sma để tính toán đường SMA 50 giai đoạn. Sau đó, chiến lược đánh giá xem giá hiện tại có trong phiên London và trong phạm vi thời gian quay trở lại hay không. Nếu hai điều kiện này được đáp ứng, hãy sử dụng hàm ta.crossover) và ta.crosstest) để xác định giá và đường vàng có chéo vàng hoặc chéo chết. Khi chéo vàng xảy ra, đi dài; khi chéo chết xảy ra, đi ngắn.

Lợi thế chính của chiến lược này là nó sử dụng thanh khoản cao của phiên giao dịch London để giao dịch, có thể có được cơ hội nhập cảnh tốt hơn. Đồng thời, tín hiệu chéo vàng và dấu chéo chết của đường SMA là tín hiệu chỉ báo kỹ thuật cổ điển và hiệu quả. Do đó, sự kết hợp này có thể lọc các tín hiệu sai đến một mức độ nhất định và cải thiện sự ổn định và lợi nhuận của chiến lược.

Ưu điểm của Chiến lược

  1. Sử dụng thanh khoản cao của phiên London để có được cơ hội nhập cảnh tốt hơn
  2. Chữ thập vàng và chữ thập chết của đường SMA là các tín hiệu chỉ số kỹ thuật cổ điển và hiệu quả
  3. Việc sử dụng kết hợp có thể cải thiện chất lượng tín hiệu và lọc tín hiệu sai
  4. Sử dụng phương pháp giao dịch đảo ngược, phù hợp với giao dịch ngắn hạn
  5. Sử dụng vốn cao, lợi nhuận có thể được khuếch đại thông qua đòn bẩy

Rủi ro và giải pháp

Chiến lược cũng có một số rủi ro, chủ yếu bao gồm:

  1. Golden cross và tín hiệu cross chết có thể thường xuyên được nhấn trong một thị trường xu hướng
  2. Cài đặt thời gian SMA không chính xác có thể tạo ra quá nhiều tín hiệu sai
  3. Giao dịch đảo ngược có xu hướng bị mắc kẹt trong các thị trường giới hạn phạm vi

Các phương pháp sau đây có thể được sử dụng để kiểm soát và giải quyết các rủi ro này:

  1. Bao gồm các chỉ số xu hướng để tránh sử dụng trong quá trình củng cố xu hướng
  2. Tối ưu hóa các thông số SMA để tìm chu kỳ giao dịch tốt nhất
  3. Thiết lập stop loss để kiểm soát single loss

Hướng dẫn tối ưu hóa

Các khía cạnh sau đây của chiến lược có thể được tối ưu hóa:

  1. Các chỉ số khác có thể được giới thiệu để kết hợp, chẳng hạn như RSI, KD, vv, để tạo ra các quy tắc lọc nhiều chỉ số để cải thiện chất lượng tín hiệu
  2. Các tham số chu kỳ của đường SMA có thể được tối ưu hóa để tìm chu kỳ giao dịch tốt nhất
  3. Các đường trung bình động chu kỳ thời gian dài hơn có thể được giới thiệu dựa trên SMA để tạo ra các kết hợp chéo đa đường trung bình động
  4. Tối ưu hóa các phiên giao dịch để kiểm tra phiên nào hoạt động tốt nhất
  5. giới thiệu các thuật toán học máy để đào tạo và lọc tín hiệu

Kết luận

Nói chung, chiến lược này thực hiện một chiến lược giao dịch đảo ngược ngắn hạn tương đối đơn giản và thực tế thông qua giao dịch trong các phiên thanh khoản cao và kết hợp chỉ số kỹ thuật cổ điển của đường chéo trung bình động. Những lợi thế của chiến lược này bao gồm sử dụng vốn cao, chỉ số kỹ thuật đơn giản và dễ thực hiện. Nhưng cũng có một số rủi ro nhất định, các tham số, dừng lỗ và các phiên giao dịch cần được thử nghiệm và tối ưu hóa để có được lợi nhuận ổn định tốt hơn.


/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London SMA Strategy ", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)


Thêm nữa