Chiến lược theo dõi xu hướng trung bình động ba lần

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-23 12:07:11
Tags:

Tổng quan

Chiến lược theo dõi xu hướng trung bình động ba lần sử dụng nhiều khung thời gian trung bình động trơn để xác định xu hướng thị trường và đạt được việc lọc sự nhất quán xu hướng qua các khung thời gian khác nhau, do đó cải thiện độ tin cậy của tín hiệu giao dịch.

Chiến lược logic

Chiến lược này sử dụng 3 đường trung bình động trơn với các thiết lập tham số khác nhau. đường trung bình động đầu tiên tính toán hướng xu hướng của giá trong giai đoạn hiện tại, đường trung bình động thứ hai tính toán hướng xu hướng của giá khung thời gian cao hơn và đường trung bình động thứ ba tính toán hướng xu hướng của giá khung thời gian thậm chí cao hơn. Một tín hiệu mua được tạo ra khi đường trung bình động đầu tiên vượt qua đường trung bình động thứ hai, và đường trung bình động thứ ba cũng có xu hướng tăng, xác minh độ tin cậy của tín hiệu mua. Toàn bộ chiến lược đạt được tính nhất quán xu hướng trên nhiều khung thời gian thông qua lọc xu hướng giữa khung thời gian, đảm bảo độ tin cậy của tín hiệu giao dịch.

Tính năng làm mịn động được sử dụng để tự động tính toán và áp dụng các yếu tố làm mịn thích hợp giữa các khung thời gian khác nhau, để các đường trung bình động khung thời gian cao hơn thể hiện các đường xu hướng mịn thay vì các đường zigzag gập trên các biểu đồ khung thời gian thấp hơn.

Ưu điểm

Ưu điểm lớn nhất của chiến lược này nằm ở cơ chế lọc xu hướng giữa các khung thời gian. Bằng cách tính toán hướng xu hướng trung bình của giá qua các khoảng thời gian khác nhau và yêu cầu tính nhất quán giữa chúng, nó có thể lọc hiệu quả các biến động giá ngắn hạn ảnh hưởng đến tín hiệu giao dịch, đảm bảo rằng mỗi giao dịch được đặt dọc theo xu hướng chính, do đó cải thiện đáng kể lợi nhuận.

Một lợi thế khác là việc áp dụng làm mịn động. Điều này cho phép chiến lược xác định cả xu hướng tổng thể trên các khung thời gian cao hơn và các điểm giao dịch cụ thể trên các khung thời gian thấp hơn đồng thời. Chiến lược có thể xác định hướng xu hướng chính trên các khung thời gian cao hơn trong khi thực hiện các giao dịch cụ thể trên các khung thời gian thấp hơn. Việc áp dụng nhiều khung thời gian như vậy giúp tận dụng các cơ hội thị trường trong khi kiểm soát rủi ro giao dịch.

Rủi ro và tối ưu hóa

Rủi ro chính của chiến lược này là các tín hiệu giao dịch tương đối ít. Các điều kiện lọc xu hướng nghiêm ngặt làm giảm số cơ hội giao dịch, có thể không phù hợp với một số nhà đầu tư theo đuổi giao dịch tần số cao. Sự nghiêm ngặt của các điều kiện lọc có thể được giảm để có được nhiều cơ hội giao dịch hơn.

Ngoài ra, cần phải thử nghiệm và tối ưu hóa cẩn thận cho các thiết lập tham số, đặc biệt là các khoảng thời gian trung bình động, đòi hỏi các giá trị tối ưu khác nhau trên các thị trường khác nhau.

Các hướng tối ưu hóa trong tương lai cũng có thể xem xét kết hợp các chỉ số kỹ thuật hơn để lọc tín hiệu hoặc tăng các thuật toán học máy để tối ưu hóa tham số tự động.

Kết luận

Kết luận, đây là một chiến lược theo dõi xu hướng rất thực tế. Việc lọc xu hướng giữa khung thời gian cung cấp hướng dẫn hướng dẫn tốt để hỗ trợ mỗi quyết định giao dịch, làm giảm hiệu quả rủi ro giao dịch. Việc bổ sung làm mịn động cũng cho phép thực hiện hiệu quả cách tiếp cận đa khung thời gian này. Toàn bộ khung chiến lược là hợp lý và hiệu quả, xứng đáng để học và áp dụng.

/*backtest
start: 2024-01-23 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Harrocop

//@version=5
strategy(title = "Triple MA HTF strategy - Dynamic Smoothing", shorttitle = "Triple MA strategy", overlay=true, 
         pyramiding=5, initial_capital = 10000,
         calc_on_order_fills=false,
         slippage = 0,
         commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.05)

//////////////////////////////////////////////////////
//////////         Risk Management        ////////////
//////////////////////////////////////////////////////
RISKM = "-------------------- Risk Management  --------------------"
InitialBalance = input.float(defval = 10000, title = "Initial Balance", minval = 1, maxval = 1000000, step = 1000, tooltip = "starting capital", group = RISKM)
LeverageEquity = input.bool(defval = true, title = "qty based on equity %", tooltip = "true turns on MarginFactor based on equity, false gives fixed qty for positionsize", group = RISKM)
MarginFactor = input.float(0, minval = - 0.9, maxval = 100, step = 0.1, tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
QtyNr = input.float(defval = 3.5, title = "Quantity Contracts", minval = 0, maxval = 1000000, step = 0.01,  tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
EquityCurrent = InitialBalance + strategy.netprofit[1]
QtyEquity = EquityCurrent * (1 + MarginFactor) / close[1]
QtyTrade = LeverageEquity ? QtyEquity : QtyNr

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       MA Filter Trend         ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND = "-------------------- Moving Average 1 --------------------"
Plot_MA = input.bool(true, title = "Plot MA trend?", inline = "Trend1", group = TREND)
TimeFrame_Trend = input.timeframe(title='Higher Time Frame', defval='15', inline = "Trend1", group = TREND)
length = input.int(21, title="Length MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend2", group = TREND)
MA_Type  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend2", group = TREND)

ma(type, src, length) =>
    float result = 0
    if type == 'TMA' // Triangular Moving Average
        result := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
        result
    if type == 'LSMA' // Least Squares Moving Average
        result := ta.linreg(src, length, 0)
        result
    if type == 'SMA'  // Simple Moving Average
        result := ta.sma(src, length)
        result
    if type == 'EMA'  // Exponential Moving Average
        result := ta.ema(src, length)
        result
    if type == 'DEMA'  // Double Exponential Moving Average
        e = ta.ema(src, length)
        result := 2 * e - ta.ema(e, length)
        result
    if type == 'TEMA'  // Triple Exponentiale
        e = ta.ema(src, length)
        result := 3 * (e - ta.ema(e, length)) + ta.ema(ta.ema(e, length), length)
        result
    if type == 'WMA'  // Weighted Moving Average
        result := ta.wma(src, length)
        result
    if type == 'HMA'  // Hull Moving Average
        result := ta.wma(2 * ta.wma(src, length / 2) - ta.wma(src, length), math.round(math.sqrt(length)))
        result
    if type == 'McGinley' // McGinley Dynamic Moving Average
        mg = 0.0
        mg := na(mg[1]) ? ta.ema(src, length) : mg[1] + (src - mg[1]) / (length * math.pow(src / mg[1], 4))
        result := mg
        result
    result

// Moving Average
MAtrend = ma(MA_Type, close, length)
MA_Value_HTF = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend, MAtrend)

// Get minutes for current and higher timeframes
// Function to convert a timeframe string to its equivalent in minutes
timeframeToMinutes(tf) =>
    multiplier = 1
    if (str.endswith(tf, "D"))
        multiplier := 1440
    else if (str.endswith(tf, "W"))
        multiplier := 10080
    else if (str.endswith(tf, "M"))
        multiplier := 43200
    else if (str.endswith(tf, "H"))
        multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "H", "")))
    else
        multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "m", "")))
    multiplier

// Get minutes for current and higher timeframes
currentTFMinutes = timeframeToMinutes(timeframe.period)
higherTFMinutes = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend)

// Calculate the smoothing factor
dynamicSmoothing = math.round(higherTFMinutes / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth = ta.sma(MA_Value_HTF, dynamicSmoothing)

// Trend HTF
UP = MA_Value_Smooth > MA_Value_Smooth[1] // Use "UP" Function to use as filter in combination with other indicators
DOWN = MA_Value_Smooth < MA_Value_Smooth[1] // Use "Down" Function to use as filter in combination with other indicators

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       Second MA Filter Trend   ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND2 = "-------------------- Moving Average 2 --------------------"
Plot_MA2 = input.bool(true, title = "Plot Second MA trend?", inline = "Trend3", group = TREND2)
TimeFrame_Trend2 = input.timeframe(title='HTF', defval='60', inline = "Trend3", group = TREND2)
length2 = input.int(21, title="Length Second MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend4", group = TREND2)
MA_Type2  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend4", group = TREND2)

// Second Moving Average
MAtrend2 = ma(MA_Type2, close, length2)
MA_Value_HTF2 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend2, MAtrend2)

// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes2 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend2)

// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing2 = math.round(higherTFMinutes2 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth2 = ta.sma(MA_Value_HTF2, dynamicSmoothing2)

// Trend HTF for the second moving average
UP2 = MA_Value_Smooth2 > MA_Value_Smooth2[1]
DOWN2 = MA_Value_Smooth2 < MA_Value_Smooth2[1]

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       Third MA Filter Trend    ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND3 = "-------------------- Moving Average 3 --------------------"
Plot_MA3 = input.bool(true, title = "Plot third MA trend?", inline = "Trend5", group = TREND3)
TimeFrame_Trend3 = input.timeframe(title='HTF', defval='240', inline = "Trend5", group = TREND3)
length3 = input.int(50, title="Length third MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend6", group = TREND3)
MA_Type3  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend6", group = TREND3)

// Second Moving Average
MAtrend3 = ma(MA_Type3, close, length3)
MA_Value_HTF3 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend3, MAtrend3)

// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes3 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend3)

// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing3 = math.round(higherTFMinutes3 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth3 = ta.sma(MA_Value_HTF3, dynamicSmoothing3)

// Trend HTF for the second moving average
UP3 = MA_Value_Smooth3 > MA_Value_Smooth3[1]
DOWN3 = MA_Value_Smooth3 < MA_Value_Smooth3[1]

/////////////////////////////////////////////////////
//////////         Entry Settings        ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
BuySignal = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and UP3 == true
SellSignal = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and DOWN3 == true
ExitBuy = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)
ExitSell = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)

/////////////////////////////////////////////////
///////////       Strategy       ////////////////
///////////      Entry & Exit    ////////////////
///////////         logic        ////////////////
/////////////////////////////////////////////////
// Long
if BuySignal
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = QtyTrade)

if (strategy.position_size > 0 and ExitBuy == true)
    strategy.close(id = "Long", comment = "Close Long")

// Short
if SellSignal
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = QtyTrade)

if (strategy.position_size < 0 and ExitSell == true)
    strategy.close(id = "Short", comment = "Close Short")

/////////////////////////////////////////////////////
//////////         Visuals Chart         ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
// Plot Moving Average HTF
p1 = plot(Plot_MA ? MA_Value_Smooth : na, "HTF Trend", color = UP ? color.rgb(238, 255, 0) : color.rgb(175, 173, 38), linewidth = 1, style = plot.style_line)
p2 = plot(Plot_MA2 ? MA_Value_Smooth2 : na, "HTF Trend", color = UP2 ? color.rgb(0, 132, 255) : color.rgb(0, 17, 255), linewidth = 1, style = plot.style_line)
plot(Plot_MA3 ? MA_Value_Smooth3 : na, "HTF Trend", color = UP3 ? color.rgb(0, 255, 8) : color.rgb(255, 0, 0), linewidth = 2, style = plot.style_line)
fill(p1, p2, color = color.rgb(255, 208, 0, 90), title="Fill")

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu