Chiến lược đột phá ngắn hạn dựa trên Golden Crossover

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-02-27 17:46:55
Tags:

img

Tổng quan

Đây là một chiến lược theo dõi ngắn hạn dựa trên các đường trung bình động. Nó sử dụng chéo vàng của đường trung bình động dài hạn và ngắn hạn như tín hiệu mua, và đường chéo chết như tín hiệu bán. Kết hợp với chỉ số RSI để lọc các tín hiệu sai, đây là một chiến lược giao dịch ngắn hạn điển hình phù hợp với giao dịch trong ngày tần suất cao.

Chiến lược logic

Chiến lược này sử dụng một đường trung bình di chuyển đơn giản 200 giai đoạn như đường dài và một đường trung bình di chuyển biểu thức 21 giai đoạn mashort như đường ngắn hạn. Nó tạo ra tín hiệu mua khi giá vượt qua đường dài hạn và chỉ số RSI dưới 20.

Chiến lược này cũng thiết lập một mức dừng lỗ 1% và 1% lấy lợi nhuận. nghĩa là, mức dừng lỗ cho các vị trí dài được thiết lập ở mức 99% giá nhập cảnh, và mức lấy lợi nhuận ở mức 101% giá nhập cảnh. Đối với các vị trí ngắn, điều ngược lại. Điều này đảm bảo kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt cho mọi giao dịch.

Ưu điểm

Lợi thế lớn nhất của chiến lược này nằm ở khả năng theo dõi ngắn hạn của nó. Sự kết hợp chéo vàng / chết của các đường trung bình động là các chỉ số kỹ thuật hiệu quả đã được chứng minh để xác định những thay đổi xu hướng ngắn hạn. Kết hợp với lọc giá trị cực kỳ của RSI, chúng có thể phát hiện hiệu quả các cơ hội đảo ngược ngắn hạn và điều chỉnh nhanh chóng các vị trí.

Một lợi thế khác là cơ chế dừng lỗ nghiêm ngặt được thiết lập trong chiến lược. Cho dù dài hay ngắn, mức dừng lỗ được đặt ở mức 1% dưới giá nhập / ra, cho phép dừng lỗ nhanh chóng để ngăn chặn sự mở rộng lỗ. Tương tự như vậy, lấy lợi nhuận được đặt ở mức 1% để khóa lợi nhuận kịp thời sau khi kiếm lợi nhuận.

Rủi ro

Rủi ro lớn nhất của chiến lược này là nó có thể dẫn đến giao dịch quá mức. Khi giá dao động gần mức trung bình động, nó có xu hướng thường xuyên kích hoạt mở và đóng, điều này không thuận lợi cho việc kiểm soát chi phí mang và phí giao dịch. Trong trường hợp này, cần phải nới lỏng các tham số chỉ số thích hợp để giảm giao dịch không cần thiết.

Một rủi ro khác nằm trong các tín hiệu sai của các đường trung bình động. Khi giá trải qua biến động mạnh, xu hướng thực tế có thể không thay đổi, nhưng đường trung bình động vẫn có thể đưa ra tín hiệu sai. Đây là lúc mà việc lọc giá trị cực đoan của RSI cần phải được dựa vào để tránh đuổi theo đỉnh và đáy. Các thông số RSI có thể được kiểm tra và tối ưu hóa để làm cho việc lọc nghiêm ngặt hơn.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Các khía cạnh sau đây của chiến lược có thể được tối ưu hóa thêm:

  1. Thêm các chỉ số khác để lọc, chẳng hạn như KD, MACD vv, để xác định xu hướng thị trường thực tế dựa trên nhiều chỉ số, tránh các tín hiệu sai.

  2. Tối ưu hóa các thông số trung bình động bằng cách thử nghiệm các thông số chu kỳ khác nhau cho tác động hiệu suất.

  3. Tối ưu hóa các thông số dừng lỗ và lấy lợi nhuận để mở rộng phạm vi dừng lỗ một cách thích hợp để giảm xác suất dừng lại.

  4. Thêm bộ lọc phiên giao dịch để chỉ có các vị trí trong giờ giao dịch hoạt động để giảm thiểu rủi ro qua đêm.

  5. Thêm chu kỳ trong ngày và bộ lọc kho trống để giảm tần suất giao dịch không cần thiết và chi phí chi phí.

Kết luận

Tóm lại, đây là một chiến lược theo dõi ngắn hạn điển hình. Nó sử dụng các kết hợp chéo vàng / chết của các đường trung bình động để xác định xu hướng ngắn hạn, được bổ sung bằng các chỉ số RSI để lọc các tín hiệu sai. Chiến lược có lợi thế của giao dịch trong ngày tần suất cao có thể nắm bắt đầy đủ biến động giá ngắn hạn.


/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("simple pull back", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input values
malongperiod = input.int(200, "Long Term SMA Period", group="Parameters")
mashortperiod = input.int(21, "Short Term SMA Period", group="Parameters")
stoprate = 1  // Set the stop loss percentage to 1%
profit = input.int(1, "Take Profit Percentage", group="Parameters") // Change the take profit percentage to 1%
startday = input(title="Start Trade Day", defval=timestamp("01 Jan 2000 13:30 +0000"), group="Period")
endday = input(title="End Trade Day", defval=timestamp("1 Jan 2099 19:30 +0000"), group="Period")

// Plotting indicators
malong = ta.sma(close, malongperiod)
mashort = ta.ema(close, mashortperiod)

plot(malong, color=color.aqua, linewidth=2)
plot(mashort, color=color.yellow, linewidth=2)

// Date range
datefilter = true

// Long entry condition
if close > malong and close < mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) < 20
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Short entry condition
if close < malong and close > mashort and strategy.position_size == 0 and datefilter and ta.rsi(close, 3) > 80
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit conditions with 1% stop loss and 1% take profit
strategy.exit("Cut", "Long", stop=(1 - 0.01 * stoprate) * strategy.position_avg_price, limit=(1 + 0.01 * profit) * strategy.position_avg_price)

if close > mashort and close < low[1] and strategy.position_size > 0
    strategy.close("Long")
if close < mashort and close > high[1] and strategy.position_size < 0
    strategy.close("Short")

Thêm nữa