CVD Divergence Quantitative Trading Strategy Chiến lược giao dịch định lượng
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-03-15 16:47:47Tags:
Tổng quan chiến lược: Chiến lược giao dịch định lượng CVD sử dụng sự khác biệt giữa chỉ số CVD và giá để nắm bắt các tín hiệu đảo ngược xu hướng tiềm năng. Chiến lược tính toán chỉ số CVD và so sánh nó với giá để xác định liệu sự khác biệt tăng hay giảm có hình thành không. Khi phát hiện tín hiệu khác biệt, chiến lược mở một vị trí dài hoặc ngắn. Nó cũng sử dụng lệnh dừng lỗ và tỷ lệ lợi nhuận cố định để kiểm soát rủi ro và khóa lợi nhuận. Chiến lược hỗ trợ kim tự tháp với nhiều vị trí.
Nguyên tắc chiến lược:
- Tính toán chỉ số CVD: Tính toán chỉ số CVD và trung bình động của nó dựa trên khối lượng tăng và giảm.
- Xác định sự khác biệt: So sánh mức cao và thấp của chỉ số CVD với mức cao và thấp của giá để xác định xem có sự khác biệt được hình thành hay không.
- Sự phân kỳ tăng thường xuyên: Giá tạo ra mức thấp hơn, nhưng CVD tạo ra mức thấp hơn.
- Sự khác biệt tăng ẩn: Giá tạo ra mức thấp cao hơn, nhưng CVD tạo ra mức thấp hơn.
- Sự phân kỳ giảm thường xuyên: Giá tạo ra mức cao hơn, nhưng CVD tạo ra mức cao thấp hơn.
- Sự khác biệt giảm ẩn: Giá tạo ra mức cao thấp hơn, nhưng CVD tạo ra mức cao hơn.
- Các vị trí mở: Khi một tín hiệu phân kỳ được xác định, mở một vị trí dài hoặc ngắn dựa trên loại phân kỳ.
- Stop loss và take profit: Sử dụng trailing stop loss và fixed percentage take profit. Giá stop loss được tính bằng cách nhân giá nhập bằng tỷ lệ stop loss, và giá take profit được tính bằng cách nhân giá nhập bằng tỷ lệ take profit.
- Pyramiding: Chiến lược cho phép tối đa 3 vị trí để xây dựng kim tự tháp.
Ưu điểm chiến lược:
- Các tín hiệu đảo ngược xu hướng: Sự khác biệt CVD là một tín hiệu đảo ngược xu hướng hiệu quả có thể giúp nắm bắt các cơ hội đảo ngược xu hướng.
- Các tín hiệu tiếp tục xu hướng: Sự khác biệt ẩn có thể phục vụ như là các tín hiệu tiếp tục xu hướng, giúp chiến lược duy trì hướng đúng trong các xu hướng.
- Kiểm soát rủi ro: Bằng cách sử dụng lệnh dừng lỗ và tỷ lệ lợi nhuận cố định, rủi ro được quản lý hiệu quả.
- Kim tự tháp: Cho phép nhiều vị trí để kim tự tháp cho phép vốn hóa tốt hơn trên các thị trường xu hướng.
Rủi ro chiến lược:
- Tính hiệu quả của tín hiệu: Các tín hiệu phân kỳ không hoàn toàn đáng tin cậy và đôi khi có thể xảy ra các tín hiệu sai.
- Cấu hình tham số: Kết quả chiến lược nhạy cảm với cài đặt tham số và các tham số khác nhau có thể dẫn đến kết quả khác nhau.
- Stop loss slippage: Trong các thị trường biến động, lệnh dừng lỗ có thể không được thực hiện ở mức giá được xác định trước, đưa ra rủi ro bổ sung.
- Chi phí giao dịch: Việc mở và đóng các vị trí thường xuyên có thể dẫn đến chi phí giao dịch cao, ảnh hưởng đến lợi nhuận chiến lược.
Hướng dẫn tối ưu hóa:
- Tối ưu hóa tham số động: Sử dụng các tham số thích nghi cho các điều kiện thị trường khác nhau để cải thiện tính hợp lệ của tín hiệu.
- Kết hợp với các chỉ số khác: Kết hợp với các chỉ số kỹ thuật khác như RSI, MACD, v.v., để tăng độ tin cậy tín hiệu.
- Cải thiện lệnh dừng lỗ và lấy lợi nhuận: áp dụng các chiến lược dừng lỗ và lấy lợi nhuận tiên tiến hơn, chẳng hạn như lệnh dừng lỗ hoặc lệnh dừng lỗ dựa trên biến động.
- Kích thước vị trí: Điều chỉnh động kích thước vị trí dựa trên biến động thị trường, vốn hóa tài khoản, v.v.
Kết luận: CVD Divergence Quantitative Trading Strategy nhằm mục đích xác định các cơ hội đảo ngược xu hướng tiềm năng bằng cách nắm bắt sự khác biệt giữa chỉ số và giá CVD. Nó sử dụng stop loss và tỷ lệ lợi nhuận cố định để quản lý rủi ro. Những lợi thế chính của chiến lược nằm trong khả năng nắm bắt hiệu quả các tín hiệu đảo ngược xu hướng và tiếp tục xu hướng, và tận dụng tốt hơn các thị trường xu hướng thông qua kim tự tháp. Tuy nhiên, chiến lược cũng phải đối mặt với các rủi ro như hiệu lực tín hiệu, cấu hình tham số, trượt stop loss và chi phí giao dịch.
/*backtest
start: 2023-03-09 00:00:00
end: 2024-03-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//@version=5
//@ mmattman
//Thank you to @ contrerae and Tradingview each for parts of the code to make
//this indicator and matching strategy and also theCrypster for the clean concise TP/SL code.
// indicator(title="CVD Divergence Indicator 1", shorttitle='CVD Div1', format=format.price, timeframe="", timeframe_gaps=true)
strategy("CVD Divergence Strategy.1.mm", shorttitle = 'CVD Div Str 1', overlay=false)
//..................................................................................................................
// Inputs
periodMa = input.int(title='MA Length', minval=1, defval=20)
plotMa = input(title='Plot MA?', defval=false)
// Calculations (Bull & Bear Balance Indicator by Vadim Gimelfarb)
iff_1 = close[1] < open ? math.max(high - close[1], close - low) : math.max(high - open, close - low)
iff_2 = close[1] > open ? high - low : math.max(open - close[1], high - low)
iff_3 = close[1] < open ? math.max(high - close[1], close - low) : high - open
iff_4 = close[1] > open ? high - low : math.max(open - close[1], high - low)
iff_5 = close[1] < open ? math.max(open - close[1], high - low) : high - low
iff_6 = close[1] > open ? math.max(high - open, close - low) : iff_5
iff_7 = high - close < close - low ? iff_4 : iff_6
iff_8 = high - close > close - low ? iff_3 : iff_7
iff_9 = close > open ? iff_2 : iff_8
bullPower = close < open ? iff_1 : iff_9
iff_10 = close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) : high - low
iff_11 = close[1] > open ? math.max(close[1] - low, high - close) : math.max(open - low, high - close)
iff_12 = close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) : high - low
iff_13 = close[1] > open ? math.max(close[1] - low, high - close) : open - low
iff_14 = close[1] < open ? math.max(open - low, high - close) : high - low
iff_15 = close[1] > open ? math.max(close[1] - open, high - low) : iff_14
iff_16 = high - close < close - low ? iff_13 : iff_15
iff_17 = high - close > close - low ? iff_12 : iff_16
iff_18 = close > open ? iff_11 : iff_17
bearPower = close < open ? iff_10 : iff_18
// Calculations (Bull & Bear Pressure Volume)
bullVolume = bullPower / (bullPower + bearPower) * volume
bearVolume = bearPower / (bullPower + bearPower) * volume
// Calculations Delta
delta = bullVolume - bearVolume
cvd = ta.cum(delta)
cvdMa = ta.sma(cvd, periodMa)
// Plotting
customColor = cvd > cvdMa ? color.new(color.teal, 50) : color.new(color.red, 50)
plotRef1 = plot(cvd, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.new(color.yellow, 0), title='CVD')
plotRef2 = plot(plotMa ? cvdMa : na, style=plot.style_line, linewidth=1, color=color.new(color.white, 0), title='CVD MA')
fill(plotRef1, plotRef2, color=customColor)
//..................................................................................................................
// len = input.int(title="RSI Period", minval=1, defval=14)
// src = input(title="RSI Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=3)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=7)
rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=60)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=5)
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=true)
bearColor = color.red
bullColor = color.green
hiddenBullColor = color.new(color.green, 80)
hiddenBearColor = color.new(color.red, 80)
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)
osc = cvd
// plot(osc, title="CVD", linewidth=2, color=#2962FF)
// hline(50, title="Middle Line", color=#787B86, linestyle=hline.style_dotted)
// obLevel = hline(70, title="Overbought", color=#787B86, linestyle=hline.style_dotted)
// osLevel = hline(30, title="Oversold", color=#787B86, linestyle=hline.style_dotted)
// fill(obLevel, osLevel, title="Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 90))
plFound = na(ta.pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(ta.pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true
_inRange(cond) =>
bars = ta.barssince(cond == true)
rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper
//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish
// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > ta.valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])
// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < ta.valuewhen(plFound, low[lbR], 1)
bullCondAlert = priceLL and oscHL and plFound
bullCond = plotBull and bullCondAlert
plot(
plFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bullish",
linewidth=2,
color=(bullCond ? bullColor : noneColor)
)
plotshape(
bullCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bullish Label",
text=" Bull ",
style=shape.labelup,
location=location.absolute,
color=bullColor,
textcolor=textColor
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish
// Osc: Lower Low
oscLL = osc[lbR] < ta.valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])
// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > ta.valuewhen(plFound, low[lbR], 1)
hiddenBullCondAlert = priceHL and oscLL and plFound
hiddenBullCond = plotHiddenBull and hiddenBullCondAlert
plot(
plFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bullish",
linewidth=2,
color=(hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor)
)
plotshape(
hiddenBullCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bullish Label",
text=" H Bull ",
style=shape.labelup,
location=location.absolute,
color=bullColor,
textcolor=textColor
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish
// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < ta.valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])
// Price: Higher High
priceHH = high[lbR] > ta.valuewhen(phFound, high[lbR], 1)
bearCondAlert = priceHH and oscLH and phFound
bearCond = plotBear and bearCondAlert
plot(
phFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bearish",
linewidth=2,
color=(bearCond ? bearColor : noneColor)
)
plotshape(
bearCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Regular Bearish Label",
text=" Bear ",
style=shape.labeldown,
location=location.absolute,
color=bearColor,
textcolor=textColor
)
//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bearish
// Osc: Higher High
oscHH = osc[lbR] > ta.valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])
// Price: Lower High
priceLH = high[lbR] < ta.valuewhen(phFound, high[lbR], 1)
hiddenBearCondAlert = priceLH and oscHH and phFound
hiddenBearCond = plotHiddenBear and hiddenBearCondAlert
plot(
phFound ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bearish",
linewidth=2,
color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor)
)
plotshape(
hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
offset=-lbR,
title="Hidden Bearish Label",
text=" H Bear ",
style=shape.labeldown,
location=location.absolute,
color=bearColor,
textcolor=textColor
)
// alertcondition(bullCondAlert, title='Regular Bullish CVD Divergence', message="Found a new Regular Bullish Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar")
// alertcondition(hiddenBullCondAlert, title='Hidden Bullish CVD Divergence', message='Found a new Hidden Bullish Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar')
// alertcondition(bearCondAlert, title='Regular Bearish CVD Divergence', message='Found a new Regular Bearish Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar')
// alertcondition(hiddenBearCondAlert, title='Hidden Bearisn CVD Divergence', message='Found a new Hidden Bearisn Divergence, `Pivot Lookback Right` number of bars to the left of the current bar')
le = bullCondAlert or hiddenBullCondAlert
se = bearCondAlert or hiddenBearCondAlert
ltp = se
stp = le
// Check if the entry conditions for a long position are met
if (le) //and (close > ema200)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="EL")
// Check if the entry conditions for a short position are met
if (se) //and (close < ema200)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="ES")
// Close long position if exit condition is met
if (ltp) // or (close < ema200)
strategy.close("Long", comment="XL")
// Close short position if exit condition is met
if (stp) //or (close > ema200)
strategy.close("Short", comment="XS")
// The Fixed Percent Stop Loss Code
// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input.float(5.0, title='Stop Loss %') / 100
takePer = input.float(10.0, title='Take Profit %') / 100
// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Close Long", "Long", stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Close Short", "Short", stop=shortStop, limit=shortTake)
Thêm nữa
- Chiến lược giao dịch đa SMA và MACD dựa trên XAUUSD
- Chiến lược giao dịch định lượng giao dịch chéo giữa hai mức trung bình động
- EMA 200 Crossover với Chiến lược khối lượng và xu hướng
- RSI Động thái dừng lỗ và chiến lược lấy lợi nhuận
- Chiến lược xác định xu hướng địa phương của đám mây Ichimoku
- 9EMA Định vị Động thái Chiến lược với hai 5 phút Breakouts gần
- Một chiến lược lưới năng động thích nghi ngắn hạn dựa trên
- Chiến lược thoát khỏi ATR Chandelier với chỉ số sức mạnh tương đối
- Chiến lược dự báo và giao dịch tự động cao / thấp
- Chiến lược kéo dài mô hình đảo ngược búa trong ngày
- Bollinger Bands & Chiến lược kết hợp RSI
- Bộ dao động Ichimoku với Chiến lược Chỉ số Động lực Stochastic
- AI Trend Predictor Chiến lược giao dịch
- TrendHunter w/MF Chiến lược xu hướng nhiều khung thời gian
- Bollinger Bands và Fibonacci Retracement Strategy
- Chiến lược giao thoa RSI và MACD
- Chiến lược giao dịch dựa trên giao dịch chéo trung bình động kép
- RSI năng động và chiến lược mua/bán trung bình động kép
- Chiến lược giao dịch trung bình chuyển động hàm số đa
- Chiến lược giao dịch chéo giữa các chỉ số RSI