Chiến lược giao dịch ADX hai chiều
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-30 17:00:44Tags:
Tổng quan
Chiến lược giao dịch ADX hai chiều là một chiến lược định lượng thực hiện giao dịch hai chiều bằng cách sử dụng chỉ số chỉ số hướng trung bình (ADX). Chiến lược tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách tính toán sự khác biệt giữa chỉ số ADX và chỉ số DIPlus và DIMinus và thiết lập ngưỡng để xác định các mục dài và ngắn để kiếm lợi nhuận.
Chiến lược logic
- Tính toán phạm vi thực sự
- Tính toán chuyển động hướng cộng và chuyển động hướng trừ
- Tính toán phạm vi thực được làm mịn
- Tính toán chuyển động hướng lỏng cộng với và chuyển động hướng lỏng trừ
- Tính toán các chỉ số DIPlus, DIMinus và ADX
- Tính toán sự khác biệt giữa DIPlus & ADX và DIMinus & ADX
- Đặt ngưỡng cho chênh lệch giao dịch dài và ngắn
- Tạo tín hiệu giao dịch khi chênh lệch vượt quá ngưỡng
- Tạo lệnh mua và bán
Cốt lõi của chiến lược này là sử dụng ADX và các chỉ số chuyển động theo hướng để xác định hướng và sức mạnh của xu hướng, kết hợp với các quy tắc ngưỡng khác nhau để lọc tín hiệu và tự động hóa giao dịch.
Phân tích lợi thế
- ADX nắm bắt chính xác xu hướng thị trường
- Các quy tắc ngưỡng khác biệt lọc hiệu quả các tín hiệu sai
- Giao dịch hai hướng nắm bắt đầy đủ các cơ hội dài và ngắn
- Giao dịch tự động hoàn toàn mà không cần can thiệp bằng tay
- Logic chiến lược rõ ràng, dễ hiểu và sửa đổi
Phân tích rủi ro
- ADX có sự chậm trễ, có thể bỏ lỡ các điểm chuyển hướng
- Tăng rủi ro từ giao dịch hai hướng, lỗ lớn hơn
- Cài đặt tham số không chính xác có thể gây ra giao dịch quá mức
- Dữ liệu backtest không thể đại diện cho thị trường thực, rủi ro giao dịch thực sự tồn tại
Giải pháp:
- Xác nhận tín hiệu với các chỉ số khác
- Tối ưu hóa các thông số, kiểm soát tần suất giao dịch
- Định kích thước vị trí nghiêm ngặt để quản lý kích thước vị trí
Hướng dẫn tối ưu hóa
- Tối ưu hóa các thông số ADX để cải thiện độ nhạy
- Thêm các chỉ số khác vào các tín hiệu lọc
- Áp dụng máy học để tối ưu hóa các thông số
- Sử dụng các chiến lược dừng lỗ tiên tiến để kiểm soát lỗ
- Kết hợp với dự đoán mô hình cho các tín hiệu chính xác hơn
Kết luận
Chiến lược giao dịch ADX hai hướng nói chung là một chiến lược định lượng rất thực tế. Nó xác định xu hướng bằng cách sử dụng chỉ số ADX và nắm bắt các cơ hội giao dịch ở cả hai hướng. Trong khi đó, nó sử dụng ngưỡng khác biệt để xác nhận hiệu quả tín hiệu. Chiến lược có logic rõ ràng và đơn giản dễ sửa đổi và tối ưu hóa.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
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/
// © MAURYA_ALGO_TRADER
//@version=5
strategy("Monthly Performance", overlay=true)
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)
// plot(DIPlus, color=color.new(color.green, 0), title='DI+')
// plot(DIMinus, color=color.new(color.red, 0), title='DI-')
// plot(ADX, color=color.new(color.white, 0), title='ADX')
// hline(th, color=color.black)
//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)
//============================================================================================================================================================================
Thêm nữa
- Chiến lược giao dịch định lượng chuyên nghiệp SMART
- Chiến lược kênh biến động đột phá kép
- Xu hướng theo chiến lược dựa trên nhiều chỉ số
- Chiến lược giao dịch MACD đa khung thời gian
- Chiến lược lợi nhuận hàng tháng với điểm chuẩn
- Chiến lược Squeeze Momentum Breakout
- Chiến lược đột phá kép
- Chiến lược giao dịch theo thuật toán mô hình đột phá và ngập
- Chiến lược hội tụ trung bình động kép
- Một chiến lược giao dịch đảo ngược RSI
- Vix Fix Linear Regression Bottom Fishing chiến lược
- Ba chỉ số trung bình động biểu thức và chỉ số sức mạnh tương đối của Stochastic
- Chiến lược thoát hiểm gấp đôi trong 7 ngày
- Chiến lược giao dịch định lượng MACD kép
- Bollinger Band Moving Average Crossover chiến lược
- Scalping Dips trong Chiến lược thị trường tăng
- Xu hướng theo chiến lược dựa trên đường trung bình động thích nghi
- Chiến lược chuyển động tương đối thực sự
- Chiến lược giao dịch động lượng 5 phút dựa trên MACD và RSI
- Chiến lược phá vỡ fractal đôi