Chiến lược gạch động lực
ChaoZhang
Chiến lược này đánh giá sự thay đổi động lực của thị trường bằng cách mô phỏng sự hình thành của một con lắc, và làm nhiều thời gian trống theo hướng của con lắc.
Nguyên tắc chiến lược
Nguyên tắc cốt lõi của chiến lược này là mô phỏng sự hình thành của gạch bằng cách tính toán ATR và mối quan hệ giữa giá đóng cửa. Cụ thể, xác định hai biến Brick1 và Brick2.
Brick1 được tính như sau: Nếu giá đóng cửa vượt quá giá trị ngày hôm qua của Brick1 + ATR, Brick1 là giá trị ngày hôm qua của Brick1 + ATR; Nếu giá đóng cửa thấp hơn giá trị ngày hôm qua của Brick1 - ATR, Brick1 là giá trị ngày hôm qua của Brick1 - ATR; Nếu không, Brick1 sẽ kế thừa giá trị ngày hôm qua của Brick1.
Brick2 được tính như sau: nếu giá trị Brick1 không bằng giá trị Brick1 ngày hôm qua, thì Brick2 là giá trị Brick1 ngày hôm qua; nếu không, kế thừa giá trị Brick2 ngày hôm qua.
Điều này mô phỏng sự hình thành của các khối. Khi Brick1 tăng hơn một ATR, một khối lên được hình thành; khi Brick1 giảm hơn một ATR, một khối xuống được hình thành. Brick2 ghi lại vị trí của một khối.
Khi Brick1 và Brick2 xảy ra chéo lên, cho thấy sườn mở rộng lên, được đánh giá là nhiều đầu; khi Brick1 và Brick2 xảy ra chéo xuống, cho thấy sườn co lại xuống, được đánh giá là đầu trống.
Lợi thế chiến lược
- Sử dụng ATR để đánh giá sự hình thành của các con số, tránh sử dụng các con số có kích thước cố định, có thể động thích ứng với biến động thị trường
- Xác định chiều đa không bằng cách giao nhau của các sợi, nhận biết sự thay đổi động lực
- Có thể điều chỉnh độ nhạy cảm với phán đoán động lực thị trường thông qua các chu kỳ ATR khác nhau
- Hình ảnh hình thành và giao thoa các đường cong, trực quan đánh giá xu hướng thị trường
Rủi ro chiến lược
- Lựa chọn kích thước ATR sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận của chiến lược. Nếu ATR quá nhỏ, sẽ tạo ra quá nhiều nếp nhăn, tạo ra nhiều tín hiệu vô hiệu hơn; Nếu ATR quá lớn, nếp nhăn quá ít, dễ bị bỏ lỡ cơ hội.
- Hành động thực tế có thể không tuân theo hình thức của kim loại, và tín hiệu giao thoa của kim loại có thể bị phủ nhận bởi sự đảo ngược của thị trường.
- Cần phải rất nhạy cảm với chi phí giao dịch, nếu không giao dịch giao dịch thường xuyên sẽ làm giảm lợi nhuận ròng đáng kể.
Có thể tìm ra chu kỳ ATR tối ưu nhất bằng cách tối ưu hóa tham số; điều chỉnh chiến lược dừng lỗ để giảm tổn thất do tín hiệu không hiệu quả; tăng cường hợp lý các loại giao dịch để giảm ảnh hưởng của chi phí đến lợi nhuận.
Tối ưu hóa chiến lược
- Có thể lọc tín hiệu kết hợp với các chỉ số khác, chẳng hạn như chỉ số năng lượng, chỉ số rung, v.v., để tránh tín hiệu vô hiệu
- Thêm bộ lọc xu hướng, chỉ phát tín hiệu theo hướng xu hướng, tránh bị mất đảo ngược
- Sử dụng phương pháp tối ưu hóa tham số toàn mẫu trong thời gian thử nghiệm để tự động tìm tham số tối ưu
Tóm tắt
Chiến lược này đánh giá xu hướng và động lực ngắn hạn trong thị trường thông qua giao thoa các chu kỳ mô phỏng động, trực quan hình ảnh hình dạng. Chiến lược có nhiều không gian tối ưu hóa, tối ưu hóa tham số và lọc tín hiệu có thể làm tăng thêm sự ổn định.
/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
///Component Code Start
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(01, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2025, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(1, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
/// A switch to control background coloring of the test period
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=input.bool, defval=false)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ?
#00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
testPeriod() => true
/// Component Code Stop
//Zack_the_Lego (original AUTHOR) made into strategy by mkonsap
strategy("Flex Renko Emulator", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
margin = input(true, title="Margin?")
Margin = margin ? margin : false
res = input(type=input.resolution, defval="D", title="Resolution of ATR")
xATR = atr(14)
//TF = x78tf ? "78" : "39"
BrickSize = security(syminfo.tickerid, res, xATR)
//Brick1 = close > nz(Brick1[1]) + BrickSize ? nz(Brick1[1]) + BrickSize : close <
//nz(Brick1[1]) - BrickSize ?
//nz(Brick1[1]) - BrickSize
//: nz(Brick1[1]))
Brick1() =>
s1 = 0.0
s1 := close > nz(s1[1]) + BrickSize ? nz(s1[1]) + BrickSize :
close < nz(s1[1]) - BrickSize ? nz(s1[1]) - BrickSize : nz(s1[1])
s1
Brick2() =>
s2 = 0.0
Brick1_1 = Brick1()
s2 := Brick1() != Brick1()[1] ? Brick1_1[1] : nz(s2[1])
s2
colorer = Brick1() > Brick2() ? color.green : color.red
p1 = plot(Brick1(), color=colorer, linewidth=4, title="Renko")
p2 = plot(Brick2(), color=colorer, linewidth=4, title="Renko")
fill(p1, p2, color=color.purple, transp=50)
mylong = crossover(Brick1(), Brick2())
myshort = crossunder(Brick1(), Brick2())
last_long = float(na)
last_short = float(na)
last_long := mylong ? time : nz(last_long[1])
last_short := myshort ? time : nz(last_short[1])
in_long = last_long > last_short ? 2 : 0
in_short = last_short > last_long ? 2 : 0
mylong2 = crossover(Brick1(), Brick2())
myshort2 = crossunder(Brick1(), Brick2())
last_long2 = float(na)
last_short2 = float(na)
last_long2 := mylong2 ? time : nz(last_long2[1])
last_short2 := myshort2 ? time : nz(last_short2[1])
in_long2 = last_long2 > last_short2 ? 0 : 0
in_short2 = last_short2 > last_long2 ? 0 : 0
condlongx = in_long + in_long2
condlong = crossover(condlongx, 1.9)
condlongclose = crossunder(condlongx, 1.9)
condshortx = in_short + in_short2
condshort = crossover(condshortx, 1.9)
condshortclose = crossunder(condshortx, 1.9)
// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION WITH CLOSE ORDERS ===
//enterLong() => crossover(condlongx, 1.9) and testPeriod() and strategy.position_size <= 0
//exitLong() => crossunder(condlongx, 1.9) and testPeriod() and strategy.position_size > 0
//strategy.entry(id = "Long", long = true, when = enterLong())
//strategy.close(id = "Long", when = exitLong())
// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION WITH CLOSE ORDER===
//enterShort() => crossover(condshortx, 1.9) and testPeriod() and strategy.position_size >= 0 and Margin
//exitShort() => crossunder(condshortx, 1.9) and testPeriod() and strategy.position_size < 0
//strategy.entry(id = "Short", long = false, when = enterShort())
//strategy.close(id = "Short", when = exitShort())
//END
///STRATEGY ONLY LONG AND SHORT/////
if crossover(condlongx, 1.9) and testPeriod() and strategy.position_size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long")
if crossover(condshortx, 1.9) and testPeriod() and strategy.position_size >= 0
strategy.close("Long", when=not Margin)
if crossover(condshortx, 1.9) and testPeriod() and strategy.position_size >= 0
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when=Margin)
/////// END ////