Chiến lược Khu vực Hành động của CDC


Ngày tạo: 2024-02-20 11:23:24 sửa đổi lần cuối: 2024-02-20 11:23:24
sao chép: 1 Số nhấp chuột: 845
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược Khu vực Hành động của CDC

Tổng quan

Khu vực CDC hoạt động[Chiến lược TS là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên các chỉ số khu vực di chuyển của CDC. Chiến lược này sử dụng các đường chéo của đường trung bình di chuyển nhanh và đường trung bình di chuyển chậm làm tín hiệu mua và bán.

Nguyên tắc chiến lược

Các chỉ số cốt lõi của chiến lược này là đường trung bình di chuyển nhanh và đường trung bình di chuyển chậm. Chiến lược này đầu tiên tính toán giá trung bình toán học của giá, sau đó tính toán đường trung bình di chuyển nhanh và đường trung bình di chuyển chậm dựa trên độ dài chu kỳ mà người dùng đặt.

Sau khi xác định xu hướng thị trường, chiến lược tiếp tục đánh giá mối quan hệ giữa giá đóng cửa hiện tại và đường trung bình di chuyển. Nếu đó là thị trường bò và giá đóng cửa cao hơn đường trung bình di chuyển nhanh, thì tín hiệu mua mạnh; Nếu đó là thị trường gấu và giá đóng cửa thấp hơn đường trung bình di chuyển nhanh, thì tín hiệu bán mạnh.

Dựa trên các tín hiệu mua và bán, chiến lược có thể tự động giao dịch. Khi kích hoạt tín hiệu mua, mở vị trí dài; Khi kích hoạt tín hiệu bán, mở vị trí dài hoặc mở vị trí trống.

Phân tích lợi thế

Chiến lược này có những ưu điểm sau:

  1. Sử dụng trung bình di chuyển như một chỉ số cơ bản, nền tảng lý thuyết vững chắc và dễ hiểu;
  2. Kết hợp với hai đường trung bình di chuyển, nó có thể lọc hiệu quả tiếng ồn thị trường và xác định xu hướng thị trường.
  3. Kết hợp giá đóng cửa với đường trung bình di chuyển, có thể xác định thời điểm mua và bán mạnh hơn;
  4. Các chiến lược logic đơn giản, rõ ràng và dễ dàng để tự động hóa giao dịch;
  5. Chu kỳ trung bình di chuyển có thể được điều chỉnh theo thị trường để phù hợp với các tình huống khác nhau.

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có một số rủi ro:

  1. Các trung bình di chuyển có thể bị tụt hậu và có thể bỏ lỡ cơ hội rút ngắn đường;
  2. Trong khi đó, các nhà đầu tư khác cũng có xu hướng giảm giá, trong khi các nhà đầu tư khác lại giảm giá.
  3. Dữ liệu phản hồi có sự khác biệt so với ổ đĩa, hiệu quả của ổ đĩa có thể giảm.

Đối với những rủi ro này, có thể tối ưu hóa các phương pháp như xác định thời gian nhập cảnh bằng cách kết hợp các chỉ số khác hoặc rút ngắn chu kỳ trung bình di chuyển thích hợp để giảm độ trễ.

Hướng tối ưu hóa

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

  1. Tối ưu hóa chu kỳ trung bình di chuyển để thích ứng với sự thay đổi của thị trường;
  2. Các chỉ số như tăng giao dịch, lọc các thông tin giả mạo;
  3. Kết hợp với các chỉ số khác để xác định xu hướng đảo ngược;
  4. Thêm chiến lược dừng lỗ để kiểm soát tổn thất.

Tóm tắt

Nhìn chung, các khu vực hoạt động của CDC[TS trader] chiến lược sử dụng chéo trung bình di chuyển đôi để thực hiện một chiến lược giao dịch định lượng đơn giản và thực tế. Chiến lược này có lợi thế về sự dễ hiểu, thực hiện, đồng thời có một số không gian để tối ưu hóa. Bằng cách liên tục kiểm tra và tối ưu hóa, chiến lược này có thể trở thành một chiến lược ổn định đáng giá để nắm giữ trong thời gian dài.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("CDC Action Zone [TS Trader]", overlay=true)

// CDC ActionZone V2 29 Sep 2016
// CDC ActionZone is based on a simple 2MA and is most suitable for use with medium volatility market
// 11 Nov 2016 : Ported to Trading View with minor UI enhancement

src = input(title="Data Array", type=input.source, defval=ohlc4)
prd1 = input(title="Short MA period", type=input.integer, defval=12)
prd2 = input(title="Long MA period", type=input.integer, defval=26)

AP = ema(src, 2)
Fast = ema(AP, prd1)
Slow = ema(AP, prd2)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2009)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2009)
ToMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window() => true
Bullish = Fast > Slow
Bearish = Fast < Slow

Green = Bullish and AP > Fast
Red = Bearish and AP < Fast
Yellow = Bullish and AP < Fast
Blue = Bearish and AP > Fast

//Long Signal
Buy = Green and Green[1] == 0
Sell = Red and Red[1] == 0

//Short Signal
Short = Red and Red[1] == 0
Cover = Red[1] and Red == 0

//Plot
l1 = plot(Fast, "Fast", linewidth=1, color=color.red)
l2 = plot(Slow, "Slow", linewidth=2, color=color.blue)
bcolor = Green ? color.lime : Red ? color.red : Yellow ? color.yellow : Blue ? color.blue : color.white
barcolor(color=bcolor)
fill(l1, l2, bcolor)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=window() and Buy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=window() and Sell)
strategy.close("Buy", when=window() and Sell)
strategy.close("Sell", when=window() and Buy)