Chiến lược treo cổ Yin Yang

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-01 11:09:15
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược Yin Yang Hanging Man là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên mô hình nến treo. Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách xác định các mô hình treo trong biểu đồ nến. Khi mô hình treo được xác định, một tín hiệu mua được tạo ra cho một người treo tăng, trong khi một tín hiệu bán được tạo ra cho một người treo giảm.

Chiến lược logic

Điều kiện nhận dạng cốt lõi của chiến lược Yin Yang Hanging Man là mô hình nến treo người treo với một cơ thể thực nhỏ và những cái bóng phía trên / dưới dài.

  1. Kích thước thực tế của cơ thể (sự khác biệt giữa giá mở và giá đóng) nhỏ hơn ngưỡng (dojiThreshold)
  2. Kích thước bóng phía trên gấp đôi kích thước cơ thể thật
  3. Kích thước bóng dưới cũng gấp đôi kích thước cơ thể thực.

Khi các điều kiện trên được đáp ứng, mô hình có thể được xác định là hanging man. Hơn nữa, các loại hanging man cụ thể hơn như bullish / bearish hoặc dài chân có thể được phân biệt dựa trên kích thước tương đối của bóng phía trên và phía dưới. Sau khi xác định mô hình, chiến lược tạo ra các tín hiệu giao dịch trên ngọn nến tiếp theo, tức là mua trên hanging man tăng, bán trên hanging man giảm.

Phân tích lợi thế

Chiến lược Yin Yang Hanging Man có những lợi thế chính sau:

  1. Các quy tắc đơn giản và rõ ràng dễ hiểu và thực hiện
  2. Cây treo đàn ông đại diện cho cuộc đấu tranh trong sức mạnh thị trường và xu hướng đảo ngược, nắm bắt các điểm chuyển hướng có thể mang lại lợi nhuận tốt
  3. Có thể kết hợp với các yếu tố như xu hướng, hỗ trợ / kháng cự để lọc tín hiệu và cải thiện sự ổn định

Tuy nhiên, cũng có một số hạn chế cho chiến lược:

  1. Tần suất thấp của mô hình treo người đàn ông, có xu hướng bỏ lỡ cơ hội giao dịch
  2. Chỉ số duy nhất dễ bị tín hiệu sai
  3. Không hiệu quả trong biến động cực kỳ và biến động xu hướng mạnh mẽ

Phân tích rủi ro

Những rủi ro chính của chiến lược này xuất phát từ:

  1. Nguy cơ lỗi trong xác định mẫu do chủ quan
  2. Rủi ro từ tín hiệu lơ lửng tăng/giảm sai đối với biến động nhỏ
  3. Rủi ro trong các thị trường giới hạn phạm vi với khó khăn trong việc hưởng lợi từ các mô hình
  4. Rủi ro từ các thiết lập tham số kém tối ưu như mức ngưỡng

Ngoài ra, các chiến lược chỉ số duy nhất không thể lọc tiếng ồn thị trường hiệu quả và có thể tạo ra các tín hiệu gây hiểu lầm.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Để kiểm soát rủi ro, chiến lược có thể được cải thiện theo những cách sau:

  1. Thêm các điều kiện tiên quyết giao dịch như bộ lọc dựa trên các chỉ số xu hướng hoặc đột phá đỉnh trước để xác nhận sự đảo ngược xu hướng
  2. Kết hợp các chỉ số khác như khối lượng giao dịch để đánh giá tầm quan trọng của tín hiệu
  3. Tối ưu hóa tự động các thông số chính thông qua máy học vv
  4. Đảm giảm tổn thất thông qua dừng lỗ

Với những cải tiến này, các rủi ro có thể được giảm đáng kể trong khi cải thiện sự ổn định của chiến lược treo cổ Yin Yang.

Kết luận

Tóm lại, chiến lược Yin Yang Hanging Man tạo ra các tín hiệu giao dịch bằng cách xác định các mẫu người treo treo trong biểu đồ nến. Nó có lợi thế của các quy tắc đơn giản và nắm bắt sự đảo ngược nhưng cũng có rủi ro của các tín hiệu sai. Các rủi ro có thể được kiểm soát thông qua điều chỉnh tham số, thêm bộ lọc vv nhưng độ nhạy cảm với tiếng ồn và biến động vẫn cao. Vì vậy, chiến lược đòi hỏi phải áp dụng thận trọng mặc dù cải tiến.


/*backtest
start: 2024-01-24 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Doji Candlestick Strategy", shorttitle="Doji", overlay=true)

// Calculate body and shadow sizes
bodySize = close > open ? close - open : open - close
upperShadow = high - (open > close ? open : close)
lowerShadow = (open > close ? close : open) - low

// Define thresholds for identifying different Doji types
dojiThreshold = 0.05
longLeggedDojiThreshold = 0.02

// Buy conditions for different Doji types
dojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow > bodySize * 2
dragonflyDojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow <= bodySize * 0.5
gravestoneDojiCondition = bodySize <= dojiThreshold and upperShadow <= bodySize * 0.5 and lowerShadow > bodySize * 2
longLeggedDojiCondition = bodySize <= longLeggedDojiThreshold and upperShadow > bodySize * 2 and lowerShadow > bodySize * 2

// Buy signal
buyCondition = dojiCondition or dragonflyDojiCondition or gravestoneDojiCondition or longLeggedDojiCondition

// Strategy orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition)

// Plotting
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)


Thêm nữa