Chiến lược cân bằng tâm lý giao dịch
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-21 14:33:04Tags:
Tổng quan
Mục tiêu của chiến lược này là cân bằng tâm lý và hiệu suất của các nhà giao dịch thông qua việc điều chỉnh các tham số khác nhau, để có được lợi nhuận ổn định hơn. Nó sử dụng các chỉ số như trung bình động, Bollinger Bands và Keltner Channels để xác định xu hướng thị trường và biến động, cùng với chỉ số PSAR để xác định các tín hiệu đảo ngược.
Chiến lược logic
Logic cốt lõi của chiến lược này là như sau:
-
Đánh giá xu hướng: EMA được sử dụng để xác định hướng xu hướng giá. Giá trên EMA cho thấy xu hướng tăng trong khi giá dưới EMA cho thấy xu hướng giảm.
-
Xác định sự đảo ngược: chỉ số PSAR phát hiện các điểm đảo ngược giá. Các chấm PSAR xuất hiện trên giá báo hiệu mua mua trong khi các chấm xuất hiện dưới giá kêu gọi mua ngắn.
-
Đánh giá động lượng: chỉ số TTM Squeeze đo biến động và động lực của thị trường. Nó so sánh Bollinger Bands và Keltner Channels để định lượng các biến động và tăng.
-
Tạo tín hiệu giao dịch: tín hiệu dài được kích hoạt khi giá vượt qua đường EMA và các chấm PSAR, kèm theo việc phát hành TTM Squeeze.
-
Phương pháp dừng lỗ: cơ sở dừng lỗ thấp và cao trên mức dừng giá cao/dưới gần đây nhân với một yếu tố đặt.
-
Phương pháp lấy lợi nhuận: rủi ro-lợi nhuận lấy lợi nhuận tự động tính toán mục tiêu lợi nhuận dựa trên khoảng cách dừng lỗ từ giá hiện tại nhân với tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận đã được đặt trước.
Các thông số khác nhau cho phép các nhà giao dịch cân bằng tâm lý bằng cách kiểm soát tần suất giao dịch, kích thước vị trí, mức dừng lỗ và lấy điểm lợi nhuận.
Phân tích lợi thế
Các khía cạnh chính của chiến lược này bao gồm:
-
Độ chính xác tín hiệu cao hơn từ sự đồng thuận của nhiều chỉ số
-
Chủ yếu tập trung đảo ngược, làm giảm khả năng biến mất đột quỵ giả
-
TTM Squeeze gauges hợp nhất để tránh giao dịch không hiệu quả
-
Đơn giản và có thể điều chỉnh lỗ dừng cao thấp
-
Rủi ro-lợi nhuận lấy lợi nhuận định lượng tỷ lệ lợi nhuận để điều chỉnh dễ dàng
-
Các thông số linh hoạt để phù hợp với sở thích rủi ro cá nhân
Phân tích rủi ro
Những rủi ro của chiến lược bao gồm:
-
Tăng khả năng thiếu tín hiệu nhập cảnh từ nhiều chỉ số
-
Hiệu suất kém ở các thị trường có xu hướng bền vững
-
Các trường hợp vi phạm lệnh dừng lỗ vượt quá kỳ vọng
-
Sự vô hiệu hóa tiềm năng của việc thoát khỏi rủi ro-lợi nhuận bằng cách tăng giá
-
Chế độ điều chỉnh tham số không phù hợp có thể dẫn đến mất mát hoặc dừng quá mức
Hướng dẫn tối ưu hóa
Các lĩnh vực cải tiến có thể bao gồm:
-
Thêm hoặc điều chỉnh trọng lượng chỉ số để tăng độ chính xác tín hiệu
-
Tối ưu hóa các thông số đảo ngược và xu hướng để nắm bắt lợi nhuận tốt hơn
-
Cải thiện mức độ dừng giảm thấp để tối đa hóa hiệu quả
-
Kiểm tra tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận khác nhau cho kết quả tối ưu
-
Điều chỉnh kích thước vị trí để giảm thiểu tác động của lỗ giao dịch duy nhất
Tóm lại
Tóm lại, thông qua các kết hợp chỉ số và cài đặt có thể điều chỉnh, chiến lược này có khả năng cân bằng tâm lý giao dịch và đảm bảo kết quả tích cực ổn định. Mặc dù vẫn còn một số mặt trên, nó đã chứng minh tính ứng dụng thực tế.
/*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
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © simwai
strategy('Octopus Nest Strategy 🐙', shorttitle='🐙', overlay=true )
// -- Colors --
color maximumYellowRed = color.rgb(255, 203, 98) // yellow
color rajah = color.rgb(242, 166, 84) // orange
color magicMint = color.rgb(171, 237, 198)
color languidLavender = color.rgb(232, 215, 255)
color maximumBluePurple = color.rgb(181, 161, 226)
color skyBlue = color.rgb(144, 226, 244)
color lightGray = color.rgb(214, 214, 214)
color quickSilver = color.rgb(163, 163, 163)
color mediumAquamarine = color.rgb(104, 223, 153)
color carrotOrange = color.rgb(239, 146, 46)
// -- Inputs --
float src = input.source(close, 'Choose Source', group='General', inline='1')
bool isSignalLabelEnabled = input.bool(title='Show Signal Labels?', defval=true, group='General', inline='2')
bool isPsarAdaptive = input.bool(title='Is PSAR Adaptive?', defval=false, group='General', inline='2')
float highLowStopLossMultiplier = input.float(defval=0.98, step=0.01, minval=0, maxval=1, title='Multiplier', group='High Low Stop Loss', inline='1')
float highLowStopLossBackupMultiplier = input.float(defval=0.98, step=0.01, minval=0, maxval=1, title='Backup Multiplier', group='High Low Stop Loss', inline='1')
int highLowStopLossLookback = input.int(defval=20, step=5, minval=1, title='Lookback', group='High Low Stop Loss', inline='2')
float automaticHighLowTakeProfitRatio = input.float(defval=1.125, step=0.1, minval=0, title='Risk Reward Ratio', group='Automatic High Low Take Profit', inline='2')
int emaLength = input.int(100, minval=2, title='Length', group='EMA', inline='1')
int ttmLength = input.int(title='Length', defval=20, minval=0, group='TTM Squeeze', inline='1')
float psarStart = input.float(0.02, 'Start', step=0.01, minval=0.0, group='PSAR', inline='1')
float psarInc = input.float(0.02, 'Increment', step=0.01, minval=0.01, group='PSAR', inline='1')
float psarMax = input.float(0.2, 'Max', step=0.05, minval=0.0, group='PSAR', inline='2')
startAFactor = input.float(0.02, 'Starting Acceleration Factor', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='1')
minStep = input.float(0.0, 'Min Step', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='1')
maxStep = input.float(0.02, 'Max Step', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='2')
maxAFactor = input.float(0.2, 'Max Acceleration Factor', step = 0.001, group='Adaptive PSAR', inline='2')
hiloMode = input.string('On', 'HiLo Mode', options = ['Off', 'On'], group='Adaptive PSAR')
adaptMode = input.string('Kaufman', 'Adaptive Mode', options = ['Off', 'Kaufman', 'Ehlers'], group='Adaptive PSAR')
adaptSmth = input.int(5, 'Adaptive Smoothing Period', minval = 1, group='Adaptive PSAR')
filt = input.float(0.0, 'Filter in Pips', group='Adaptive PSAR', minval = 0)
minChng = input.float(0.0, 'Min Change in Pips', group='Adaptive PSAR', minval = 0)
SignalMode = input.string('Only Stops', 'Signal Mode', options = ['Only Stops', 'Signals & Stops'], group='Adaptive PSAR')
// -- Functions --
tr(_high, _low, _close) => math.max(_high - _low, math.abs(_high - _close[1]), math.abs(_low - _close[1]))
// -- Calculation --
var string lastTrade = 'initial'
float _low = low
float _high = high
float _close = close
// -- TTM Squeeze – Credits to @Greeny --
bband(ttmLength, mult) =>
ta.sma(src, ttmLength) + mult * ta.stdev(src, ttmLength)
keltner(ttmLength, mult) =>
ta.ema(src, ttmLength) + mult * ta.ema(tr(_high, _low, _close), ttmLength)
e1 = (ta.highest(_high, ttmLength) + ta.lowest(_low, ttmLength)) / 2 + ta.sma(src, ttmLength)
osc = ta.linreg(src - e1 / 2, ttmLength, 0)
diff = bband(ttmLength, 2) - keltner(ttmLength, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? color.green : color.red
// -- PSAR --
// Credits to @Bjorgum
calcBaseUnit() =>
bool isForexSymbol = syminfo.type == 'forex'
bool isYenPair = syminfo.currency == 'JPY'
float result = isForexSymbol ? isYenPair ? 0.01 : 0.0001 : syminfo.mintick
// Credits to @loxx
_afact(mode,input, per, smooth) =>
eff = 0., seff = 0.
len = 0, sum = 0., max = 0., min = 1000000000.
len := mode == 'Kaufman' ? math.ceil(per) : math.ceil(math.max(20, 5 * per))
for i = 0 to len
if (mode == 'Kaufman')
sum += math.abs(input[i] - input[i + 1])
else
max := input[i] > max ? input[i] : max
min := input[i] < min ? input[i] : min
if (mode == 'Kaufman' and sum != 0)
eff := math.abs(input - input[len]) / sum
else
if (mode == 'Ehlers' and (max - min) > 0)
eff := (input - min) / (max - min)
seff := ta.ema(eff, smooth)
seff
hVal2 = nz(high[2]), hVal1 = nz(high[1]), hVal0 = high
lowVal2 = nz(low[2]), lowVal1 = nz(low[1]), lowVal0 = low
hiprice2 = nz(high[2]), hiprice1 = nz(high[1]), hiprice0 = high
loprice2 = nz(low[2]), loprice1 = nz(low[1]), loprice0 = low
upSig = 0., dnSig = 0.
aFactor = 0., step = 0., trend = 0.
upTrndSAR = 0., dnTrndSAR = 0.
length = (2 / maxAFactor - 1)
if (hiloMode == 'On')
hiprice0 := high
loprice0 := low
else
hiprice0 := src
loprice0 := hiprice0
if bar_index == 1
trend := 1
hVal1 := hiprice1
hVal0 := math.max(hiprice0, hVal1)
lowVal1 := loprice1
lowVal0 := math.min(loprice0, lowVal1)
aFactor := startAFactor
upTrndSAR := lowVal0
dnTrndSAR := 0.
else
hVal0 := hVal1
lowVal0 := lowVal1
trend := nz(trend[1])
aFactor := nz(aFactor[1])
inputs = 0.
inprice = src
if (adaptMode != 'Off')
if (hiloMode == 'On')
inprice := src
else
inprice := hiprice0
if (adaptMode == 'Kaufman')
inputs := inprice
else
if (adaptMode == 'Ehlers')
if (nz(upTrndSAR[1]) != 0.)
inputs := math.abs(inprice - nz(upTrndSAR[1]))
else
if (nz(dnTrndSAR[1]) != 0.)
inputs := math.abs(inprice - nz(dnTrndSAR[1]))
step := minStep + _afact(adaptMode, inputs, length, adaptSmth) * (maxStep - minStep)
else
step := maxStep
upTrndSAR := 0., dnTrndSAR := 0., upSig := 0., dnSig := 0.
if (nz(trend[1]) > 0)
if (nz(trend[1]) == nz(trend[2]))
aFactor := hVal1 > hVal2 ? nz(aFactor[1]) + step : aFactor
aFactor := aFactor > maxAFactor ? maxAFactor : aFactor
aFactor := hVal1 < hVal2 ? startAFactor : aFactor
else
aFactor := nz(aFactor[1])
upTrndSAR := nz(upTrndSAR[1]) + aFactor * (hVal1 - nz(upTrndSAR[1]))
upTrndSAR := upTrndSAR > loprice1 ? loprice1 : upTrndSAR
upTrndSAR := upTrndSAR > loprice2 ? loprice2 : upTrndSAR
else
if (nz(trend[1]) == nz(trend[2]))
aFactor := lowVal1 < lowVal2 ? nz(aFactor[1]) + step : aFactor
aFactor := aFactor > maxAFactor ? maxAFactor : aFactor
aFactor := lowVal1 > lowVal2 ? startAFactor : aFactor
else
aFactor := nz(aFactor[1])
dnTrndSAR := nz(dnTrndSAR[1]) + aFactor * (lowVal1 - nz(dnTrndSAR[1]))
dnTrndSAR := dnTrndSAR < hiprice1 ? hiprice1 : dnTrndSAR
dnTrndSAR := dnTrndSAR < hiprice2 ? hiprice2 : dnTrndSAR
hVal0 := hiprice0 > hVal0 ? hiprice0 : hVal0
lowVal0 := loprice0 < lowVal0 ? loprice0 : lowVal0
if (minChng > 0)
if (upTrndSAR - nz(upTrndSAR[1]) < minChng * calcBaseUnit() and upTrndSAR != 0. and nz(upTrndSAR[1]) != 0.)
upTrndSAR := nz(upTrndSAR[1])
if (nz(dnTrndSAR[1]) - dnTrndSAR < minChng * calcBaseUnit() and dnTrndSAR != 0. and nz(dnTrndSAR[1]) != 0.)
dnTrndSAR := nz(dnTrndSAR[1])
dnTrndSAR := trend < 0 and dnTrndSAR > nz(dnTrndSAR[1]) ? nz(dnTrndSAR[1]) : dnTrndSAR
upTrndSAR := trend > 0 and upTrndSAR < nz(upTrndSAR[1]) ? nz(upTrndSAR[1]) : upTrndSAR
if (trend < 0 and hiprice0 >= dnTrndSAR + filt * calcBaseUnit())
trend := 1
upTrndSAR := lowVal0
upSig := SignalMode == 'Signals & Stops' ? lowVal0 : upSig
dnTrndSAR := 0.
aFactor := startAFactor
lowVal0 := loprice0
hVal0 := hiprice0
else if (trend > 0 and loprice0 <= upTrndSAR - filt * calcBaseUnit())
trend := -1
dnTrndSAR := hVal0
dnSig := SignalMode == 'Signals & Stops' ? hVal0 : dnSig
upTrndSAR := 0.
aFactor := startAFactor
lowVal0 := loprice0
hVal0 := hiprice0
psar = upTrndSAR > 0 ? upTrndSAR : dnTrndSAR
psar := isPsarAdaptive ? psar : ta.sar(psarStart, psarInc, psarMax)
plot(psar, title='PSAR', color=src < psar ? rajah : magicMint, style=plot.style_circles)
// -- EMA --
float ema = ta.ema(src, emaLength)
plot(ema, title='EMA', color=languidLavender)
// -- Signals --
var string isTradeOpen = ''
var string signalCache = ''
bool enterLong = src > ema and ta.crossover(src, psar) and ta.crossover(osc, 0)
bool enterShort = src < ema and ta.crossunder(src, psar) and ta.crossunder(osc, 0)
// bool exitLong = ta.crossunder(src, ema)
// bool exitShort = ta.crossover(src, ema)
if (signalCache == 'long entry')
signalCache := ''
enterLong := true
else if (signalCache == 'short entry')
signalCache := ''
enterShort := true
if (isTradeOpen == '')
if (enterLong)
isTradeOpen := 'long'
else if (enterShort)
isTradeOpen := 'short'
else if (isTradeOpen == 'long')
if (enterLong)
enterLong := false
else if (isTradeOpen == 'short')
if (enterShort)
enterShort := false
plotshape((isSignalLabelEnabled and enterLong and (isTradeOpen == 'long')) ? psar : na, title='LONG', text='L', style=shape.labelup, color=mediumAquamarine, textcolor=color.white, size=size.tiny, location=location.absolute)
plotshape((isSignalLabelEnabled and enterShort and (isTradeOpen == 'short')) ? psar : na, title='SHORT', text='S', style=shape.labeldown, color=carrotOrange, textcolor=color.white, size=size.tiny, location=location.absolute)
// -- High Low Stop Loss and Take Profit --
bool isHighLowStopLossEnabled = true
bool isAutomaticHighLowTakeProfitEnabled = true
bool recalculateStopLossTakeProfit = false
bool isStrategyEntryEnabled = false
bool isLongEnabled = true
bool isShortEnabled = true
bool isStopLossTakeProfitRecalculationEnabled = true
bool longStopLossTakeProfitRecalculation = isStopLossTakeProfitRecalculationEnabled ? true : (lastTrade == 'short' or lastTrade == 'initial')
bool shortStopLossTakeProfitRecalculation = isStopLossTakeProfitRecalculationEnabled ? true : (lastTrade == 'long' or lastTrade == 'initial')
var float longHighLowStopLoss = 0
var float shortHighLowStopLoss = 0
float highLowStopLossLowest = ta.lowest(_low, highLowStopLossLookback)
float highLowStopLossHighest = ta.highest(_high, highLowStopLossLookback)
if (isHighLowStopLossEnabled)
if (((enterLong and longStopLossTakeProfitRecalculation) or recalculateStopLossTakeProfit) and (isStrategyEntryEnabled ? not(strategy.position_size > 0) : true))
if (highLowStopLossLowest == _low)
longHighLowStopLoss := _high * highLowStopLossBackupMultiplier
else if (highLowStopLossLowest > 0)
longHighLowStopLoss := highLowStopLossLowest * highLowStopLossMultiplier
if (((enterShort and shortStopLossTakeProfitRecalculation) or recalculateStopLossTakeProfit) and (isStrategyEntryEnabled ? not(strategy.position_size < 0) : true))
if (highLowStopLossHighest == _high)
shortHighLowStopLoss := _high * (1 + (1 - highLowStopLossBackupMultiplier))
else if (highLowStopLossHighest > 0)
shortHighLowStopLoss := highLowStopLossHighest * (1 + (1 - highLowStopLossMultiplier))
plot((isLongEnabled and isHighLowStopLossEnabled and (isTradeOpen == 'long')) ? longHighLowStopLoss : na, 'Long High Low Stop Loss', color=magicMint, style=plot.style_circles, trackprice=false)
plot((isShortEnabled and isHighLowStopLossEnabled and (isTradeOpen == 'short')) ? shortHighLowStopLoss : na, 'Short High Low Stop Loss ', color=rajah, style=plot.style_circles, trackprice=false)
// -- Automatic High Low Take Profit --
var float longAutomaticHighLowTakeProfit = na
var float shortAutomaticHighLowTakeProfit = na
if (isAutomaticHighLowTakeProfitEnabled)
if (((enterLong and longStopLossTakeProfitRecalculation) or recalculateStopLossTakeProfit) and (isStrategyEntryEnabled ? not(strategy.position_size > 0) : true))
longHighLowStopLossPercentage = 1 - (longHighLowStopLoss / _close)
longAutomaticHighLowTakeProfit := _close * (1 + (longHighLowStopLossPercentage * automaticHighLowTakeProfitRatio))
if (((enterShort and shortStopLossTakeProfitRecalculation) or recalculateStopLossTakeProfit) and (isStrategyEntryEnabled ? not(strategy.position_size > 0) : true))
shortHighLowStopLossPercentage = 1 - (_close / shortHighLowStopLoss)
shortAutomaticHighLowTakeProfit := _close * (1 - (shortHighLowStopLossPercentage * automaticHighLowTakeProfitRatio))
plot((isAutomaticHighLowTakeProfitEnabled and isHighLowStopLossEnabled and (isTradeOpen == 'long')) ? longAutomaticHighLowTakeProfit : na, 'Long Automatic High Low Take Profit', color=magicMint, style=plot.style_circles, trackprice=false)
plot((isAutomaticHighLowTakeProfitEnabled and isHighLowStopLossEnabled and (isTradeOpen == 'short')) ? shortAutomaticHighLowTakeProfit : na, 'Short Automatic High Low Take Profit', color=rajah, style=plot.style_circles, trackprice=false)
// log.info('Automatic Long High Low Take Profit: ' + str.tostring(longAutomaticHighLowTakeProfit))
// log.info('Automatic Short High Low Take Profit: ' + str.tostring(shortAutomaticHighLowTakeProfit))
// log.info('Long High Low Stop Loss: ' + str.tostring(longHighLowStopLoss))
// log.info('Short High Low Stop Loss: ' + str.tostring(shortHighLowStopLoss))
bool longHighLowStopLossCondition = ta.crossunder(_close, longHighLowStopLoss)
bool shortHighLowStopLossCondition = ta.crossover(_close, shortHighLowStopLoss)
bool longAutomaticHighLowTakeProfitCondition = ta.crossover(_close, longAutomaticHighLowTakeProfit)
bool shortAutomaticHighLowTakeProfitCondition = ta.crossunder(_close, shortAutomaticHighLowTakeProfit)
bool exitLong = (longHighLowStopLossCondition or longAutomaticHighLowTakeProfitCondition) and strategy.position_size > 0
bool exitShort = (shortHighLowStopLossCondition or shortAutomaticHighLowTakeProfitCondition) and strategy.position_size < 0
plotshape((isSignalLabelEnabled and exitLong and (isTradeOpen == 'long')) ? psar : na, title='LONG EXIT', style=shape.circle, color=magicMint, size=size.tiny, location=location.absolute)
plotshape((isSignalLabelEnabled and exitShort and (isTradeOpen == 'short')) ? psar : na, title='SHORT EXIT', style=shape.circle, color=rajah, size=size.tiny, location=location.absolute)
// Long Exits
if (exitLong)
strategy.close('long', comment=longAutomaticHighLowTakeProfitCondition ? 'EXIT_LONG_TP' : 'EXIT_LONG_SL')
isTradeOpen := ''
// Short Exits
if (exitShort)
strategy.close('short', comment=shortAutomaticHighLowTakeProfitCondition ? 'EXIT_SHORT_TP' : 'EXIT_SHORT_SL')
isTradeOpen := ''
// Long Entries
if (enterLong and (strategy.position_size == 0))
strategy.entry('long', strategy.long, comment='ENTER_LONG')
// Short Entries
if (enterShort and (strategy.position_size == 0))
strategy.entry('short', strategy.short, comment='ENTER_SHORT')
// Save last trade state
if (enterLong or exitLong)
lastTrade := 'long'
if (enterShort or exitShort)
lastTrade := 'short'
barcolor(color=isTradeOpen == 'long' ? mediumAquamarine : isTradeOpen == 'short' ? carrotOrange : na)
Thêm nữa
- Chiến lược giao dịch đường chéo trung bình động tăng cường Sakkoulas
- Chiến lược chéo trung bình di chuyển đơn giản
- Hệ thống giao dịch trung bình động thích nghi Donchian
- Chiến lược đảo ngược xu hướng theo khối lượng cân nhắc
- Chiến lược giao dịch dựa trên sự kết hợp của EMA Breakthrough và K-line Pattern
- Xu hướng theo chiến lược với Stop Loss và Take Profit
- Chiến lược số lượng vị trí động
- Chiến lược mua dựa trên đột phá giá gần
- Chiến lược trung bình di chuyển kép
- Breakout Bollinger Bands Chiến lược giao dịch dao động
- Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên đường chéo trung bình di chuyển kép
- Chiến lược ATR Stop nhiều lần tốt nhất
- Bollinger vượt qua chiến lược vàng của cái chết
- Chiến lược giao dịch đảo ngược với Bollinger Bands, RSI, ADX và ATR
- DEMA Crossover xu hướng theo chiến lược
- Chiến lược thiết lập đảo ngược cực
- Định hướng dựa trên các chỉ số OBV và CCI theo chiến lược
- Hệ thống giao dịch đột phá
- Chiến lược Bollinger Bands Breakout nhiều khung thời gian bao gồm RSI
- Chiến lược giao dịch tổng hợp chỉ số động lực