Chiến lược va chạm ba chỉ báo


Ngày tạo: 2024-01-29 11:24:11 sửa đổi lần cuối: 2024-01-29 11:24:11
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 571
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược va chạm ba chỉ báo

Tổng quan

Chiến lược va chạm ba chỉ số (Triple Indicator Collision Strategy) là một chiến lược giao dịch định lượng rất cổ điển. Nó kết hợp ba chỉ số kỹ thuật cổ điển sử dụng đường trung bình di chuyển, chỉ số MACD và chỉ số RSI để thực hiện các hoạt động giao dịch tương ứng khi cả ba đều có tín hiệu mua hoặc bán cùng một lúc.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này sử dụng 3 chỉ số: EMA 20 ngày, MACD 12 ngày, 26, 9 ngày và RSI 14 ngày.

Khi giá trên đi qua 20 ngày EMA, MACD đường trên đi qua đường tín hiệu, RSI trên đi qua 20 ngày EMA, làm nhiều; khi giá dưới đi qua 20 ngày EMA, MACD đường dưới đi qua đường tín hiệu, RSI dưới đi qua 20 ngày EMA, làm trống.

Điều này đòi hỏi ba chỉ số cùng xuất hiện tín hiệu giao dịch, có thể lọc ra một số tín hiệu giả, làm cho chiến lược ổn định và đáng tin cậy hơn.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này có một số lợi thế:

  1. Lọc tiếng ồn, giảm tín hiệu giả. Chỉ số đơn dễ bị ảnh hưởng bởi tiếng ồn thị trường, tạo ra nhiều tín hiệu giả. Trong khi đó, chỉ số ba có thể lọc tiếng ồn hiệu quả, làm cho tín hiệu đáng tin cậy hơn.

  2. Các chỉ số khác nhau có thời gian phản ứng khác nhau với biến động giá, và khi ba chỉ số gần đây xuất hiện tín hiệu đồng chiều, thường là dấu hiệu của sự đảo ngược xu hướng. Điều này cung cấp khả năng để chiến lược nắm bắt các điểm biến đổi.

  3. Đánh giá thị trường đa chiều. Ba chỉ số đánh giá thị trường từ các chiều khác nhau, xác nhận lẫn nhau, có thể đánh giá chính xác hơn về xu hướng thị trường.

  4. Giảm rủi ro vị trí. Bộ lọc đa chỉ số có thể làm giảm số lần giao dịch không hiệu quả, giảm chuyển tiền không cần thiết, có lợi cho kiểm soát rủi ro.

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro:

  1. Rủi ro tối ưu hóa tham số. Độ dài đường trung bình di chuyển, các tham số MACD, tham số RSI, v.v. có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của chiến lược, và các tham số không phù hợp có thể dẫn đến chiến lược không tốt. Do đó, cần phải kiểm tra và tối ưu hóa toàn diện các tham số để tìm các tham số tốt nhất.

  2. Lỡ mất cơ hội giao dịch. Chiến lược ba chỉ số tương đối thận trọng, có thể bỏ lỡ một số cơ hội giao dịch. Nếu không thể nắm bắt được xu hướng chính, chiến lược sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận.

  3. Kiểm soát điểm trượt trên đĩa vật lý. Chi phí giao dịch và điểm trượt trong đĩa vật lý cũng có ảnh hưởng đến chiến lược, cần kiểm soát tần số giao dịch để đảm bảo có nhiều lợi nhuận hơn chi phí giao dịch.

Hướng tối ưu hóa

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

  1. Kiểm tra các tổ hợp tham số khác nhau để tìm ra tham số tối ưu. Bạn có thể thay đổi chiều dài đường trung bình di chuyển, tham số MACD, tham số RSI, v.v., để tìm ra tổ hợp tham số tối ưu bằng cách thử lại.

  2. Tăng cơ chế dừng lỗ. Thiết lập dừng di động hoặc dừng đơn, có thể kiểm soát hiệu quả tổn thất đơn.

  3. Kết hợp với các chỉ số khác để lọc tín hiệu. Các chỉ số như Blink và KDJ cũng có thể được sử dụng để xác nhận tín hiệu và lọc tín hiệu giả.

  4. Các tham số điều chỉnh theo các loại khác nhau và chu kỳ. Các tham số có thể được điều chỉnh và tối ưu hóa theo các loại giao dịch và chu kỳ.

Tóm tắt

Chiến lược va chạm ba chỉ số sử dụng tín hiệu của ba chỉ số cùng một lúc, trung bình di chuyển, MACD và RSI, để đưa ra quyết định nhiều không gian. Nó có thể lọc hiệu quả các tín hiệu nhiễu, xác định các điểm chuyển hướng tiềm năng và tăng độ tin cậy của tín hiệu.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-12-29 00:00:00
end: 2024-01-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © fangdingjun

//@version=4
strategy("MACD_RSI strategy", overlay=false)

_ema_len = input(20, title="EMA length")
_macd_fast = input(12, title="MACD Fast")
_macd_slow = input(26, title="MACD Slow")
_macd_signal_len = input(20, title="MACD Signal length")
_rsi_len = input(14, title="RSI length")
_rsi_signal_len = input(20, title="RSI signal length")

_ema = ema(close, _ema_len)

_macd = ema(close, _macd_fast) - ema(close, _macd_slow)
_macd_signal = ema(_macd, _macd_signal_len)

_rsi = rsi(close, _rsi_len)
_rsi_signal = ema(_rsi, _rsi_signal_len)

plot(_rsi, color=color.orange)
plot(_rsi_signal, color=color.purple)

longCondition = close > _ema and _macd > _macd_signal and _rsi > _rsi_signal
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

shortCondition = close < _ema and _macd < _macd_signal and _rsi < _rsi_signal
if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)