Chiến lược giao dịch tương lai tự động toàn diện dài hạn và ngắn hạn
ChaoZhang
Chiến lược này là một sáng tạo.Chiến lược giao dịch tương lai tự động toàn diện dài hạn và ngắn hạn, tích hợp nhiều chỉ số SuperTrend, QQE và Trend Indicator A-V2 để tự động phát hiện tín hiệu giao dịch và giao dịch nhiều đường. Chiến lược này nhằm phát hiện xu hướng chính của thị trường và thu được lợi nhuận ổn định với điều kiện kiểm soát rủi ro.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này dựa trên ba phần:
Chỉ số SuperTrend giúp xác định xu hướng chính của thị trường. Khi giá vượt qua đường chuyển hướng lên, nó được coi là bullish, và khi nó vượt qua đường chuyển hướng xuống, nó là bearish.
Chỉ số QQE kết hợp với RSI để đánh giá tình trạng quá mua quá bán. Dựa trên giá trị trung bình và chênh lệch chuẩn của RSI, RSI được tính toán trên và dưới các tín hiệu động. RSI cao hơn giới hạn trên là tín hiệu quá mua, thấp hơn giới hạn dưới là tín hiệu quá bán.
Chỉ số Trend Indicator A-V2 đánh giá xu hướng bằng cách tính toán vị trí đường chậm nhanh của EMA, đường nhanh cao hơn đường chậm để xem tín hiệu báo động.
Khi đánh giá hướng thị trường, khi SuperTrend là lạc quan, và QQE đánh giá không bán quá mức, và A-V2 là lạc quan, gửi tín hiệu nhiều vào; Khi SuperTrend là giảm giá, và QQE đánh giá không mua quá mức, và A-V2 là giảm giá, gửi tín hiệu trống vào.
Lợi thế chiến lược
Sử dụng nhiều chỉ số tổng hợp để đưa ra quyết định giao dịch đáng tin cậy hơn và giảm tín hiệu sai.
Có thể tự động phát hiện tín hiệu giao dịch, không cần sự can thiệp của con người để phán đoán, giảm thiểu lỗi của con người.
Sử dụng sự kết hợp hữu cơ của các chỉ số, kiểm soát rủi ro và đạt được lợi nhuận ổn định trong khi phát hiện tín hiệu.
Các tham số có thể được điều chỉnh, người dùng có thể cá nhân hóa chiến lược theo sở thích của mình.
Hỗ trợ giao dịch đơn phương, đa phương hoặc song phương, giao dịch linh hoạt.
Rủi ro và giải pháp
Trong trường hợp đặc biệt của thị trường, chỉ số có thể phát ra tín hiệu sai, có thể được giảm bằng cách tối ưu hóa các tham số chỉ số.
Chi phí giao dịch và điểm trượt có thể ảnh hưởng đến không gian lợi nhuận của chiến lược, có thể được tối ưu hóa bằng cách thực hiện cơ chế dừng lỗ.
Thiết lập tham số chỉ số không đúng có thể dẫn đến hiệu suất chiến lược kém, bạn có thể thử các tham số khác nhau để tìm cấu hình tốt nhất.
Hướng tối ưu hóa
Thêm thuật toán học máy để tự động tối ưu hóa các tham số chỉ số dựa trên dữ liệu lịch sử, làm cho chiến lược trở nên thông minh hơn.
Kết hợp các yếu tố cấu trúc thị trường như khối lượng giao dịch, ngoại hối và các dữ liệu khác để khai thác các tín hiệu giao dịch hiệu quả hơn.
Ứng dụng công nghệ giao dịch tần số cao để tự động gửi lệnh và thực hiện giao dịch thông qua mô hình thuật toán.
Tóm tắt
Chiến lược này tích hợp nhiều chỉ số để xác định cấu trúc thị trường, đạt được lợi nhuận ổn định với giả định kiểm soát rủi ro, xem xét xu hướng và cân bằng tình trạng quá mua quá bán, quyết định giao dịch tinh tế hơn. Có rất nhiều không gian tối ưu hóa, có thể nâng cao hiệu suất chiến lược hơn nữa từ các khía cạnh tối ưu hóa tham số, tối ưu hóa cấu trúc, tối ưu hóa thực hiện.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//author：盧振興 芙蓉中華中學畢業 育達科技大學畢業碩士
//參考資料 : QQE MOD By:Mihkel00 ,SuperTrend By:KivancOzbilgic , TrendIndicator A-V2 By:Dziwne
strategy("綜合交易策略", shorttitle="Comprehensive Strategy", overlay=true)
// 添加單邊或多空參數
OnlyLong = input(true, title="單邊")
// SuperTrend 参数
PeriodsST = input(9, title="ST ATR Period")
MultiplierST = input(3.9, title="ST ATR Multiplier")
srcST = input(hl2, title="ST Source")
atrST = atr(PeriodsST)
upST = srcST - (MultiplierST * atrST)
upST := close[2] > upST[1] ? max(upST, upST[1]) : upST
dnST = srcST + (MultiplierST * atrST)
dnST := close[2] < dnST[1] ? min(dnST, dnST[1]) : dnST
trendST = 1
trendST := nz(trendST[1], trendST)
trendST := trendST == -1 and close[2] > dnST[1] ? 1 : trendST == 1 and close[2] < upST[1] ? -1 : trendST
// QQE 参数
RSI_PeriodQQE = input(6, title='QQE RSI Length')
SFQQE = input(5, title='QQE RSI Smoothing')
QQE = input(3, title='QQE Fast Factor')
ThreshHoldQQE = input(3, title="QQE Thresh-hold")
srcQQE = input(close, title="QQE RSI Source")
Wilders_PeriodQQE = RSI_PeriodQQE * 2 - 1
RsiQQE = rsi(srcQQE, RSI_PeriodQQE)
RsiMaQQE = ema(RsiQQE, SFQQE)
AtrRsiQQE = abs(RsiMaQQE[1] - RsiMaQQE)
MaAtrRsiQQE = ema(AtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE)
darQQE = ema(MaAtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE) * QQE
basisQQE = sma(RsiMaQQE - 50, 50)
devQQE = 0.35 * stdev(RsiMaQQE - 50, 50)
upperQQE = basisQQE + devQQE
lowerQQE = basisQQE - devQQE
qqeCondition = RsiMaQQE[1] - 50 > upperQQE[1] ? true : RsiMaQQE[1] - 50 < lowerQQE[1] ? false : na
// Trend Indicator A-V2 参数
ma_periodA_V2 = input(52, title="TIA-V2 EMA Period")
oA_V2 = ema(open, ma_periodA_V2)
cA_V2 = ema(close, ma_periodA_V2)
trendIndicatorAV2Condition = cA_V2[1] >= oA_V2[1] ? true : false
// 综合交易逻辑
longCondition = trendST == 1 and qqeCondition and trendIndicatorAV2Condition
shortCondition = trendST == -1 and not qqeCondition and not trendIndicatorAV2Condition
// 针对多单的开平仓逻辑
if (OnlyLong)
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
else
strategy.close("Buy")
// 多空都做时的逻辑
if (not OnlyLong)
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
else if (shortCondition)
strategy.entry("Sell",strategy.short)
// 添加多空平仓逻辑
if (not longCondition)
strategy.close("Buy")
if (not shortCondition)
strategy.close("Sell")
// 可视化信号
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition and not OnlyLong, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")