Chiến lược phá vỡ động lực MA kép

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-01-31 10:33:21
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược Breakout Động lực MA kép là một chiến lược giao dịch định lượng kết hợp hai đường trung bình động và chỉ số RSI. Nó tính toán trung bình động nhanh, trung bình động chậm và RSI để thiết lập ngưỡng mua quá mức / bán quá mức cho chỉ số động lực RSI. Nó đi dài khi hai MA có thập tự vàng và đi ngắn khi có thập tự chết, để nắm bắt các chuyển động xu hướng trên thị trường.

Lý luận

Chiến lược Breakout Momentum MA kép chủ yếu dựa trên hai đường trung bình chuyển động và chỉ số RSI. Đầu tiên nó tính toán một đường trung bình chuyển động nhanh và một đường trung bình chuyển động chậm, với MA nhanh là đường trung bình chuyển động cân nhắc 10 ngày và MA chậm là đường trung bình chuyển động thích nghi 100 ngày. Sau đó nó tính toán RSI 14 ngày và thiết lập ngưỡng mua quá mức / bán quá mức. Khi MA nhanh vượt qua trên MA chậm, nó báo hiệu xu hướng tăng, và khi MA nhanh vượt qua dưới MA, nó báo hiệu xu hướng giảm. Ngoài việc xác định hướng xu hướng, chiến lược cũng yêu cầu RSI ở trên ngưỡng mua quá mức hoặc dưới ngưỡng bán quá mức để lọc hiệu quả các breakout giả.

Cụ thể, khi xác định xu hướng tăng, nếu chỉ số RSI ở trên ngưỡng mua quá mức tại thời điểm này, một vị trí dài sẽ được mở. Khi xác định xu hướng giảm và chỉ số RSI ở dưới ngưỡng bán quá mức, một vị trí ngắn sẽ được mở. Sau khi mở một vị trí, vị trí ngược lại sẽ được mở khi tín hiệu giao dịch đảo ngược.

Ưu điểm

Chiến lược phá vỡ đà MA kép kết hợp hai MA và RSI để xác định hiệu quả xu hướng thị trường và sử dụng RSI để lọc ra các đột phá giả, do đó cải thiện độ tin cậy của tín hiệu giao dịch. So với một hệ thống MA duy nhất, chiến lược này có thể làm giảm đáng kể sự xuất hiện của các giao dịch không hiệu quả. Ngoài ra, tối ưu hóa tham số của RSI cũng cung cấp tính linh hoạt cho chiến lược.

Rủi ro

Chiến lược phá vỡ đà tăng trưởng MA đôi cũng mang lại một số rủi ro. Hệ thống MA kép rất nhạy cảm với các tham số và các kết hợp tham số khác nhau cần được kiểm tra cẩn thận cho các thị trường khác nhau. Ngoài ra, các ngưỡng được đặt không đúng cho RSI cũng có thể dẫn đến việc bỏ lỡ cơ hội giao dịch. Cuối cùng, các điểm dừng kéo theo tích cực có thể bị xâm nhập trong các điều kiện thị trường nhất định, vì vậy các điểm dừng lỗ nên được điều chỉnh dựa trên kết quả kiểm tra ngược.

Tối ưu hóa

Chiến lược Breakout Momentum MA kép có thể được tối ưu hóa trong các khía cạnh sau:

  1. Tối ưu hóa các tham số MA nhanh và chậm để tìm ra sự kết hợp các tham số tốt nhất;
  2. Tối ưu hóa các thông số RSI và điều chỉnh ngưỡng mua quá mức / bán quá mức;
  3. Thêm các cơ chế dừng kéo theo thích nghi để kiểm soát rủi ro;
  4. Thêm mô-đun tối ưu hóa kích thước vị trí để cải thiện hiệu quả sử dụng vốn.

Kết luận

Chiến lược phá vỡ đà MA kép xác định hướng xu hướng thông qua hệ thống MA kép và sử dụng RSI để lọc các tín hiệu, có thể cải thiện hiệu quả những thiếu sót của một hệ thống MA duy nhất. Chiến lược này có không gian tối ưu hóa lớn cho các thông số và có thể đạt được điều chỉnh thích nghi. Đây là một chiến lược theo xu hướng tuyệt vời.


/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-10 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © Salman4sgd

//@version=5
strategy("MAConverging + QQE Threshold Strategy", overlay = true)
//------------------------------------------------------------------------------
//Settings
//-----------------------------------------------------------------------------{
length = input(100)

incr   = input(10, "Increment")

fast   = input(10)

src    = input(close)

//-----------------------------------------------------------------------------}
//Calculations
//-----------------------------------------------------------------------------{
var ma    = 0.
var fma   = 0.
var alpha = 0.
var k     = 1 / incr

upper = ta.highest(length)
lower = ta.lowest(length)
init_ma = ta.sma(src, length)

cross = ta.cross(src,ma)

alpha := cross ? 2 / (length + 1)
  : src > ma and upper > upper[1] ? alpha + k
  : src < ma and lower < lower[1] ? alpha + k
  : alpha

ma := nz(ma[1] + alpha[1] * (src - ma[1]), init_ma)
  
fma := nz(cross ? math.avg(src, fma[1])
  : src > ma ? math.max(src, fma[1]) + (src - fma[1]) / fast
  : math.min(src, fma[1]) + (src - fma[1]) / fast,src)

//-----------------------------------------------------------------------------}
//Plots
//-----------------------------------------------------------------------------{
css = fma > ma ? color.teal : color.red

plot0 = plot(fma, "Fast MA" 
  , color = #ff5d00
  , transp = 100)

plot1 = plot(ma, "Converging MA"
  , color = css)

fill(plot0, plot1, css
  , "Fill"
  , transp = 80)
  
//-----------------------------------------------------------------------------}

RSI_Period = input(14, title='RSI Length')
SF = input(5, title='RSI Smoothing')
QQE = input(4.238, title='Fast QQE Factor')
ThreshHold = input(10, title='Thresh-hold')
//
sQQEx = input(false, title='Show Smooth RSI, QQE Signal crosses')
sQQEz = input(false, title='Show Smooth RSI Zero crosses')
sQQEc = input(false, title='Show Smooth RSI Thresh Hold Channel Exits')
ma_type = input.string(title='MA Type', defval='EMA', options=['ALMA', 'EMA', 'DEMA', 'TEMA', 'WMA', 'VWMA', 'SMA', 'SMMA', 'HMA', 'LSMA', 'PEMA'])
lsma_offset = input.int(defval=0, title='* Least Squares (LSMA) Only - Offset Value', minval=0)
alma_offset = input.float(defval=0.85, title='* Arnaud Legoux (ALMA) Only - Offset Value', minval=0, step=0.01)
alma_sigma = input.int(defval=6, title='* Arnaud Legoux (ALMA) Only - Sigma Value', minval=0)
inpDrawBars = input(true, title='color bars?')


ma(type, src, len) =>
    float result = 0
    if type == 'SMA'  // Simple
        result := ta.sma(src, len)
        result
    if type == 'EMA'  // Exponential
        result := ta.ema(src, len)
        result
    if type == 'DEMA'  // Double Exponential
        e = ta.ema(src, len)
        result := 2 * e - ta.ema(e, len)
        result
    if type == 'TEMA'  // Triple Exponential
        e = ta.ema(src, len)
        result := 3 * (e - ta.ema(e, len)) + ta.ema(ta.ema(e, len), len)
        result
    if type == 'WMA'  // Weighted
        result := ta.wma(src, len)
        result
    if type == 'VWMA'  // Volume Weighted
        result := ta.vwma(src, len)
        result
    if type == 'SMMA'  // Smoothed
        w = ta.wma(src, len)
        result := na(w[1]) ? ta.sma(src, len) : (w[1] * (len - 1) + src) / len
        result
    if type == 'HMA'  // Hull
        result := ta.wma(2 * ta.wma(src, len / 2) - ta.wma(src, len), math.round(math.sqrt(len)))
        result
    if type == 'LSMA'  // Least Squares
        result := ta.linreg(src, len, lsma_offset)
        result
    if type == 'ALMA'  // Arnaud Legoux
        result := ta.alma(src, len, alma_offset, alma_sigma)
        result
    if type == 'PEMA'
        // Copyright (c) 2010-present, Bruno Pio
        // Copyright (c) 2019-present, Alex Orekhov (everget)
        // Pentuple Exponential Moving Average script may be freely distributed under the MIT license.
        ema1 = ta.ema(src, len)
        ema2 = ta.ema(ema1, len)
        ema3 = ta.ema(ema2, len)
        ema4 = ta.ema(ema3, len)
        ema5 = ta.ema(ema4, len)
        ema6 = ta.ema(ema5, len)
        ema7 = ta.ema(ema6, len)
        ema8 = ta.ema(ema7, len)
        pema = 8 * ema1 - 28 * ema2 + 56 * ema3 - 70 * ema4 + 56 * ema5 - 28 * ema6 + 8 * ema7 - ema8
        result := pema
        result
    result

src := input(close, title='RSI Source')
//

//
Wilders_Period = RSI_Period * 2 - 1


Rsi = ta.rsi(src, RSI_Period)
RsiMa = ma(ma_type, Rsi, SF)
AtrRsi = math.abs(RsiMa[1] - RsiMa)
MaAtrRsi = ma(ma_type, AtrRsi, Wilders_Period)
dar = ma(ma_type, MaAtrRsi, Wilders_Period) * QQE

longband = 0.0
shortband = 0.0
trend = 0

DeltaFastAtrRsi = dar
RSIndex = RsiMa
newshortband = RSIndex + DeltaFastAtrRsi
newlongband = RSIndex - DeltaFastAtrRsi
longband := RSIndex[1] > longband[1] and RSIndex > longband[1] ? math.max(longband[1], newlongband) : newlongband
shortband := RSIndex[1] < shortband[1] and RSIndex < shortband[1] ? math.min(shortband[1], newshortband) : newshortband
cross_1 = ta.cross(longband[1], RSIndex)
trend := ta.cross(RSIndex, shortband[1]) ? 1 : cross_1 ? -1 : nz(trend[1], 1)
FastAtrRsiTL = trend == 1 ? longband : shortband

//
// Find all the QQE Crosses
QQExlong = 0
QQExlong := nz(QQExlong[1])
QQExshort = 0
QQExshort := nz(QQExshort[1])
QQExlong := sQQEx and FastAtrRsiTL < RSIndex ? QQExlong + 1 : 0
QQExshort := sQQEx and FastAtrRsiTL > RSIndex ? QQExshort + 1 : 0
// Zero cross
QQEzlong = 0
QQEzlong := nz(QQEzlong[1])
QQEzshort = 0
QQEzshort := nz(QQEzshort[1])
QQEzlong := sQQEz and RSIndex >= 50 ? QQEzlong + 1 : 0
QQEzshort := sQQEz and RSIndex < 50 ? QQEzshort + 1 : 0
//  
// Thresh Hold channel Crosses give the BUY/SELL alerts.
QQEclong = 0
QQEclong := nz(QQEclong[1])
QQEcshort = 0
QQEcshort := nz(QQEcshort[1])
QQEclong := sQQEc and RSIndex > 50 + ThreshHold ? QQEclong + 1 : 0
QQEcshort := sQQEc and RSIndex < 50 - ThreshHold ? QQEcshort + 1 : 0


// // QQE exit from Thresh Hold Channel
// plotshape(sQQEc and QQEclong == 1 ? RsiMa - 50 : na, title='QQE XC Over Channel', style=shape.diamond, location=location.absolute, color=color.new(color.olive, 0), size=size.small, offset=0)
// plotshape(sQQEc and QQEcshort == 1 ? RsiMa - 50 : na, title='QQE XC Under Channel', style=shape.diamond, location=location.absolute, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, offset=0)
// // QQE crosses
// plotshape(sQQEx and QQExlong == 1 ? FastAtrRsiTL[1] - 50 : na, title='QQE XQ Cross Over', style=shape.circle, location=location.absolute, color=color.new(color.lime, 0), size=size.small, offset=-1)
// plotshape(sQQEx and QQExshort == 1 ? FastAtrRsiTL[1] - 50 : na, title='QQE XQ Cross Under', style=shape.circle, location=location.absolute, color=color.new(color.blue, 0), size=size.small, offset=-1)
// // Signal crosses zero line
// plotshape(sQQEz and QQEzlong == 1 ? RsiMa - 50 : na, title='QQE XZ Zero Cross Over', style=shape.square, location=location.absolute, color=color.new(color.aqua, 0), size=size.small, offset=0)
// plotshape(sQQEz and QQEzshort == 1 ? RsiMa - 50 : na, title='QQE XZ Zero Cross Under', style=shape.square, location=location.absolute, color=color.new(color.fuchsia, 0), size=size.small, offset=0)

// hcolor = RsiMa - 50 > ThreshHold ? color.green : RsiMa - 50 < 0 - ThreshHold ? color.red : color.orange
// plot(FastAtrRsiTL - 50, color=color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
// p1 = plot(RsiMa - 50, color=color.new(color.orange, 0), linewidth=2)
// plot(RsiMa - 50, color=hcolor, style=plot.style_columns, transp=50)


// hZero = hline(0, color=color.black, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=1)
// hUpper = hline(ThreshHold, color=color.green, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
// hLower = hline(0 - ThreshHold, color=color.red, linestyle=hline.style_dashed, linewidth=2)
// fill(hUpper, hLower, color=color.new(color.gray, 80))
//EOF

length := input.int(title='ATR Length', defval=14, minval=1)
smoothing = input.string(title='ATR Smoothing', defval='RMA', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA'])
m = input(0.3, 'ATR Multiplier')
src1 = input(high)
src2 = input(low)
pline = input(true, 'Show Price Lines')
col1 = input(color.blue, 'ATR Text Color')
col2 = input.color(color.teal, 'Low Text Color', inline='1')
col3 = input.color(color.red, 'High Text Color', inline='2')

collong = input.color(color.teal, 'Low Line Color', inline='1')
colshort = input.color(color.red, 'High Line Color', inline='2')

ma_function(source, length) =>
    if smoothing == 'RMA'
        ta.rma(source, length)
    else
        if smoothing == 'SMA'
            ta.sma(source, length)
        else
            if smoothing == 'EMA'
                ta.ema(source, length)
            else
                ta.wma(source, length)

a = ma_function(ta.tr(true), length) * m
s_sl = ma_function(ta.tr(true), length) * m + src1
l_sl = src2 - ma_function(ta.tr(true), length) * m

p1 = plot(s_sl, title='ATR Short Stop Loss', color=colshort, trackprice=pline ? true : false, transp=20)
p2 = plot(l_sl, title='ATR Long Stop Loss', color=collong, trackprice=pline ? true : false, transp=20)


bgc = RsiMa - 50 > ThreshHold ? color.green : Rsi - 50 < 0 - ThreshHold ? color.red : color.orange
barcolor(inpDrawBars ? bgc : na)
prebuy = RsiMa - 50 > ThreshHold
buy=prebuy and not(prebuy[1]) and fma > ma

var long_tp=0.0
var long_sl=0.0
var short_tp=0.0
var short_sl=0.0

if prebuy
    strategy.close("Short")



if buy and strategy.position_size<=0
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    long_sl:=l_sl
    long_tp:=close+(close-long_sl)*2
    
    
//if strategy.position_size>0
strategy.exit("L_SL","Long",stop=long_sl)
    //strategy.exit("L_SL","Long",stop=long_sl)
// if low<long_sl[1]
//     strategy.close("Long")
    
presell=RsiMa - 50 < 0 - ThreshHold // RsiMa - 50 < 0 - ThreshHold
sell= presell and not(presell[1]) and fma < ma

//plotshape(presell)

if presell
    strategy.close("Long")

if sell and strategy.position_size>=0
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    short_sl:=s_sl
    short_tp:=close-(short_sl-close)*2
   
//if strategy.position_size<0
strategy.exit("S_SL","Short",stop=short_sl)
    //strategy.exit("S_SL","Short",stop=short_sl) 


    



Thêm nữa