1. Quảng trường
  2. Dự đoán xu hướng Chiến lược trung bình di chuyển kép

Dự đoán xu hướng Chiến lược trung bình di chuyển kép

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-02 17:39:54
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược dự đoán xu hướng là một chiến lược cố gắng dự đoán sự thay đổi xu hướng trước khi thực tế phá vỡ từ xu hướng này sang xu hướng khác. Nó mở rộng chỉ số WaveTrend của LazyBear. Chiến lược có thể xác định xu hướng giá và hiển thị tín hiệu mua và bán thông qua hiệu ứng hình ảnh điền đường cong.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này sử dụng chỉ số WaveTrend của LazyBear làm cơ sở. WaveTrend chính nó là một chỉ số theo dõi xu hướng tuyệt vời. Chiến lược mở rộng và tối ưu hóa trên cơ sở này. Các bước chính là như sau:

  1. Tính toán giá trung bình HLC
  2. Tính toán giá trung bình EMA
  3. Tính toán EMA của độ lệch giá tuyệt đối
  4. Tính toán chỉ số điều chỉnh bằng không
  5. Tính toán EMA của xu hướng
  6. Tính toán trung bình di chuyển nhanh và chậm

Thông qua xử lý như vậy, biến động giá ngẫu nhiên có thể được lọc ra và xu hướng tương đối rõ ràng có thể được xác định.

Phân tích lợi thế

Chiến lược có những lợi thế sau:

  1. Có thể xác định hiệu quả xu hướng giá
  2. Sản xuất tín hiệu kịp thời, có thể dự đoán sự đảo ngược xu hướng trước
  3. Hiểu rõ xu hướng thông qua việc lấp đầy đường cong
  4. Không gian tối ưu hóa tham số lớn có thể được điều chỉnh theo các loại và chu kỳ khác nhau

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro:

  1. Giống như tất cả các chiến lược chỉ số kỹ thuật, có nguy cơ thất bại trong trường hợp biến động giá cực kỳ
  2. Cài đặt tham số không chính xác có thể gây ra tín hiệu sai
  3. Sự chậm trễ tín hiệu có thể dẫn đến mất mát

Những rủi ro này có thể được giảm thiểu thông qua các phương pháp như điều chỉnh các tham số, kết hợp các chỉ số khác, v.v.

Hướng dẫn tối ưu hóa

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

  1. Điều chỉnh các thông số để phù hợp với nhiều giống và chu kỳ
  2. Tăng chiến lược dừng lỗ để kiểm soát rủi ro mất mát
  3. Kết hợp với các chỉ số khác để cải thiện độ chính xác tín hiệu
  4. Tăng các mô hình học máy để hỗ trợ đánh giá xu hướng và phát ra tín hiệu

Tóm lại

Nhìn chung, Chiến lược dự đoán xu hướng là một chiến lược rất hứa hẹn. Nó có thể xác định hiệu quả xu hướng giá và cố gắng dự đoán những thay đổi xu hướng trước. Với một số tối ưu hóa và cải tiến, chiến lược có thể trở thành một hệ thống giao dịch định lượng mạnh mẽ. Logic giao dịch đơn giản và thẳng thắn và hiệu ứng trực quan rõ ràng cũng làm cho nó trở thành một chiến lược đáng học và nghiên cứu.

/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("BreakingDawn [JackTz]", overlay = true)

// WaveTrend [LazyBear]
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
 
WTfactor = input(4, title=" WTFactor")
averageHlc3 = sum(hlc3, WTfactor) / WTfactor
ap = averageHlc3 
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,4)
wtAvg = wt1-wt2
wtPeriodAvgVal = wtAvg * 45 + averageHlc3
wtPeriodAvg2Val = wtAvg * 25 + averageHlc3

buy = wtAvg[1] < wtAvg and wtAvg < close
sell = wtAvg[1] > wtAvg

fillColor = buy ? color.green : color.red
control = plot(wtPeriodAvgVal, color = fillColor)
signal = plot(wtPeriodAvg2Val, color = fillColor)
fill(signal, control, color = fillColor)

if year > 2016
    strategy.entry("buy", strategy.long, when = buy)
    strategy.close("buy",when = sell)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu