EMA Crossover cho Chiến lược lượng hàng dài

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-20 15:22:12
Tags:

Tổng quan

Chiến lược này sử dụng các mẫu chéo giữa các đường trung bình động (MA) của các khung thời gian khác nhau và chỉ số RSI để xác định thời gian nhập và xuất thị trường, nhằm mục đích nắm giữ dài hạn. Chiến lược cho phép tối ưu hóa thời gian thực thông qua điều chỉnh tham số và phù hợp với đầu tư dài hạn vào các chỉ số chính.

Chiến lược logic

Cơ chế cốt lõi của chiến lược này là xác định các điểm vào và ra thông qua thập giá vàng và thập giá chết của các đường EMA. Nó cũng kết hợp chỉ số RSI để xác định các điều kiện mua quá mức và bán quá mức.

Cụ thể, logic tín hiệu mua kiểm tra những điều sau đây: Giá vượt dưới EMA20 và trên EMA50, tạo thành một thập giá vàng, giúp xác định sự đảo ngược xu hướng chính xác hơn so với hệ thống EMA duy nhất.

Các tiêu chí mua trên được cấu hình với các tham số khác nhau để tạo thành 4 quy tắc mua, tương ứng với các khoảng thời gian và số lượng EMA khác nhau.

Đối với các bước ra, chiến lược kiểm tra đường chéo chết trên EMA10, với tín hiệu RSI mua quá mức; hoặc đường chéo chết dưới EMA10, với tín hiệu RSI bán quá mức. Quy tắc thu lợi nhuận dựa trên tỷ lệ phần trăm lợi nhuận nhất định cũng được thực hiện. Sử dụng kết hợp RSI với đường chéo EMA làm giảm nguy cơ tín hiệu sai.

Phân tích lợi thế

Sức mạnh lớn nhất của chiến lược này nằm trong hiệu quả của nó trong việc xác định các điểm đảo ngược xu hướng với các đường chéo EMA, cho phép theo xu hướng. So với hệ thống EMA duy nhất, hai đường chéo EMA giúp loại bỏ các tín hiệu sai. Ngoài ra, việc sử dụng chỉ số RSI thêm xác nhận trước khi bước vào các vùng mua quá mức / bán quá mức, làm giảm thêm rủi ro giao dịch.

Một lợi thế khác là việc thực hiện kim tự tháp và chi phí trung bình xuống. Việc mua tranche như vậy phân phối số lượng ở các mức giá khác nhau, đảm bảo lợi nhuận tối đa khi xu hướng tiếp tục. Nó cũng đa dạng hóa rủi ro khỏi một vị trí nhập cảnh lớn duy nhất.

Phân tích rủi ro

Các rủi ro chính liên quan đến chiến lược này bao gồm:

Bản chất chậm trễ của hệ thống EMA làm cho nó phản ứng chậm với những thay đổi giá đột ngột, không thể thoát khỏi các vị trí kịp thời.
Thiếu hạn chế về khung thời gian mua vào có thể dẫn đến việc nhập khẩu sớm, bị mắc kẹt trong việc củng cố thị trường.
Các lệnh mua kim tự tháp có thể dẫn đến các vị trí quá lớn, tạo ra sự dễ bị tổn thương đối với rủi ro đột phá theo một hướng.

Cơ hội gia tăng

Chiến lược có thể được tối ưu hóa hơn nữa trong các lĩnh vực sau:

Kết hợp các quy tắc dừng lỗ để cắt giảm lỗ khi các mức hỗ trợ chính bị vi phạm ở hướng giảm, kiểm soát rủi ro giảm.
Thêm mô-đun xác nhận giao dịch để kiểm tra hướng xu hướng chính, chỉ tham gia giao dịch khi xu hướng tổng thể hướng lên, tránh rủi ro phản xu hướng.
Thiết lập các hạn chế mua khu vực chặt chẽ hơn để ngăn chặn các mục pyramid sớm trước khi xác nhận.
Sử dụng thuật toán học máy với phân tích đa yếu tố để cải thiện độ chính xác nhập và tỷ lệ thắng.

Kết luận

Tóm lại, bài viết này minh họa chi tiết một chiến lược định lượng dài hạn sử dụng dấu hiệu EMA chéo và chỉ số RSI kép cho tín hiệu nhập và xuất, được hỗ trợ bởi xây dựng vị trí tranche để tối đa hóa hiệu quả. Logic và tham số có thể được điều chỉnh cho chỉ số và cổ phiếu trên khắp các thị trường, làm cho nó trở thành một chiến lược linh hoạt để theo xu hướng dài hạn. Phân tích rủi ro và cơ hội nâng cao cũng cung cấp tham chiếu để tối ưu hóa hơn nữa. Khi chiến lược trở nên phức tạp hơn, tôi tin rằng nó sẽ phục vụ như một hệ thống vững chắc cho việc nắm giữ dài hạn trong môi trường giao dịch trực tiếp.

/*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=5
strategy("EMA_zorba1", shorttitle="3 NIFTY RSI EMA", overlay=true)

// Input parameters
qt1 = input.int(1, title="Quantity 1", minval=1)
qt2 = input.int(2, title="Quantity 2", minval=1)
qt3 = input.int(3, title="Quantity 3", minval=1)
qt4 = input.int(4, title="Quantity 4", minval=1)
ema10 = ta.ema(close, 10)
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// RSI(14) condition
rsi_threshold = 65
rsi_crossed_above_70 = ta.rsi(close, 14) > rsi_threshold
rsi_crossed_above_70_two_days_ago = ta.rsi(close[5], 14) > rsi_threshold or ta.rsi(close[4], 14) > rsi_threshold or ta.rsi(close[3], 14) > rsi_threshold
rsi_crossed_above_70_yesterday = ta.rsi(close[1], 14) > rsi_threshold

// Date range filter
start_date = timestamp(year=2021, month=1, day=1)
end_date = timestamp(year=2024, month=1, day=1)
in_date_range = true

// Profit condition
profit_percentage = input(1, title="Profit Percentage")  // Adjust this value as needed

// Pyramiding setting
pyramiding = input.int(1, title="Pyramiding", minval=1, maxval=10)

// Buy conditions
buy_condition_1 = in_date_range and close < ema20 and close > ema50 and close < open and close < low[1]
buy_condition_2 = in_date_range and close < ema50 and close > ema100 and close < open and close < low[1]
buy_condition_3 = in_date_range and close < ema100 and close > ema200 and close < open and close < low[1]
buy_condition_4 = in_date_range and close < ema200 and close < open and close < low[1]

// Exit conditions
profit_condition = strategy.position_avg_price * (1 + profit_percentage / 100) <= close
exit_condition_1 = in_date_range and ((close > ema10 and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and rsi_crossed_above_70_two_days_ago) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]
exit_condition_2 = in_date_range and ((close < ema10 and close[1] > ema10 and close < close[1] and ema10 > ema20 and ema10 > ema50 and ema10 > ema100 and ema10 > ema200 and close < open) and rsi_crossed_above_70_yesterday) and profit_condition and close < low[1] and close < low[2]

// Strategy logic
strategy.entry("Buy1", strategy.long, qty=qt1 * pyramiding, when=buy_condition_1)
strategy.entry("Buy2", strategy.long, qty=qt2 * pyramiding, when=buy_condition_2)
strategy.entry("Buy3", strategy.long, qty=qt3 * pyramiding, when=buy_condition_3)
strategy.entry("Buy4", strategy.long, qty=qt4 * pyramiding, when=buy_condition_4)

strategy.close("Buy1", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy2", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy3", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)
strategy.close("Buy4", when=exit_condition_1 or exit_condition_2)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu