Chiến lược Kuberan: Cách tiếp cận hội tụ để thống trị thị trường

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-03-22 14:08:11
Tags:

Tổng quan chiến lược

Chiến lược Kuberan là một chiến lược giao dịch mạnh mẽ được phát triển bởi Kathir. Nó kết hợp nhiều kỹ thuật phân tích để tạo thành một cách tiếp cận giao dịch độc đáo và mạnh mẽ.

Kuberan không chỉ là một chiến lược; nó là một hệ thống giao dịch toàn diện. Nó tích hợp phân tích xu hướng, chỉ số động lực và số liệu khối lượng để xác định các cơ hội giao dịch có khả năng cao. Bằng cách tận dụng sự phối hợp của các yếu tố này, Kuberan cung cấp các tín hiệu vào và ra rõ ràng, phù hợp với các nhà giao dịch ở mọi cấp độ.

Nguyên tắc chiến lược

Cốt lõi của chiến lược Kuberan là nguyên tắc hội tụ nhiều chỉ số. Nó sử dụng một sự kết hợp độc đáo của các chỉ số hoạt động hài hòa để giảm tiếng ồn và tín hiệu sai. Cụ thể, chiến lược sử dụng các thành phần chính sau:

Xác định hướng xu hướng: Bằng cách so sánh giá hiện tại với mức hỗ trợ và kháng cự, nó xác định hướng xu hướng hiện hành.
Mức hỗ trợ và kháng cự: Xác định các mức hỗ trợ và kháng cự chính bằng cách sử dụng chỉ số zigzag và các điểm pivot.
Phát hiện chênh lệch: So sánh hành động giá với các chỉ số động lực để phát hiện sự đảo ngược xu hướng tiềm năng được báo hiệu bởi sự chênh lệch.
Điều chỉnh biến động: Điều chỉnh động mức dừng lỗ dựa trên chỉ số ATR để thích nghi với biến động thị trường khác nhau.
Nhận dạng mẫu nến: Xác nhận các tín hiệu xu hướng và đảo ngược bằng cách sử dụng các kết hợp nến cụ thể.

Bằng cách xem xét toàn diện các yếu tố này, chiến lược Kuberan có thể thích nghi với các điều kiện thị trường khác nhau và nắm bắt các cơ hội giao dịch có khả năng cao.

Ưu điểm chiến lược

Khối hợp nhiều chỉ số: Kuberan tận dụng sự phối hợp của nhiều chỉ số, cải thiện đáng tin cậy tín hiệu và giảm nhiễu nhiễu.
Khả năng thích nghi cao: Thông qua các điều chỉnh tham số năng động, chiến lược có thể thích nghi với môi trường thị trường thay đổi, tránh lỗi thời.
Các tín hiệu rõ ràng: Kuberan cung cấp các tín hiệu vào và ra rõ ràng, đơn giản hóa quy trình quyết định giao dịch.
Kiểm tra hậu quả mạnh mẽ: Chiến lược đã trải qua kiểm tra hậu quả lịch sử nghiêm ngặt, chứng minh hiệu suất nhất quán trên các kịch bản thị trường khác nhau.
Áp dụng rộng: Kuberan áp dụng cho nhiều thị trường và công cụ, không giới hạn ở các phương tiện giao dịch cụ thể.

Rủi ro chiến lược

Độ nhạy của các tham số: Hiệu suất của chiến lược Kuberan nhạy cảm với việc lựa chọn các tham số; các tham số không phù hợp có thể dẫn đến kết quả kém tối ưu.
Các sự kiện thiên nga đen: Chiến lược chủ yếu dựa trên các tín hiệu kỹ thuật và có khả năng xử lý các sự kiện thiên nga đen cơ bản hạn chế.
Nguy cơ quá phù hợp: Nếu quá nhiều dữ liệu lịch sử được xem xét trong quá trình tối ưu hóa tham số, chiến lược có thể trở nên quá phù hợp với quá khứ, làm giảm khả năng thích nghi với điều kiện thị trường trong tương lai.
Rủi ro đòn bẩy: Sử dụng đòn bẩy quá mức gây ra nguy cơ yêu cầu ký quỹ trong thời gian rút vốn đáng kể.

Để giảm thiểu những rủi ro này, có thể thực hiện các biện pháp kiểm soát thích hợp, chẳng hạn như điều chỉnh các tham số định kỳ, thiết lập các mức dừng lỗ hợp lý, điều chỉnh đòn bẩy và theo dõi các thay đổi cơ bản.

Hướng dẫn tối ưu hóa

Tối ưu hóa học máy: giới thiệu các thuật toán học máy để tối ưu hóa các thông số chiến lược một cách năng động và tăng khả năng thích nghi.
Kết hợp các yếu tố cơ bản: Xem xét tích hợp phân tích cơ bản vào các quyết định giao dịch để xử lý các tình huống khi tín hiệu kỹ thuật thất bại.
Quản lý danh mục đầu tư: Ở cấp độ quản lý vốn, bao gồm chiến lược Kuberan trong một danh mục đầu tư đa dạng để đạt được bảo hiểm hiệu quả với các chiến lược khác.
Tối ưu hóa cụ thể cho thị trường: Tùy chỉnh các tham số chiến lược dựa trên các đặc điểm của các thị trường và công cụ khác nhau.
Chuyển đổi tần số cao: Điều chỉnh chiến lược thành phiên bản giao dịch tần số cao để nắm bắt nhiều cơ hội giao dịch ngắn hạn hơn.

Kết luận

Kuberan là một chiến lược giao dịch mạnh mẽ và đáng tin cậy kết hợp nhiều phương pháp phân tích kỹ thuật một cách khéo léo. Thông qua nguyên tắc hội tụ các chỉ số, nó xuất sắc trong việc nắm bắt xu hướng và xác định các bước ngoặt. Trong khi không có chiến lược nào miễn nhiễm với rủi ro, Kuberan đã chứng minh được độ mạnh mẽ của nó trong kiểm tra hậu quả. Với các biện pháp kiểm soát rủi ro thích hợp và nỗ lực tối ưu hóa, chiến lược này có thể giúp các nhà giao dịch có được lợi thế trong các trận chiến thị trường, thúc đẩy tăng trưởng lâu dài, ổn định của danh mục đầu tư của họ.

/*backtest
start: 2024-03-14 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
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/
// © LonesomeThecolor.blue
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © LonesomeThecolor.blue

//@version=5
strategy('Kuberan*', overlay=true, max_lines_count=500)
lb = input.int(5, title='Left Bars', minval=1)
rb = input.int(5, title='Right Bars', minval=1)
showsupres = input.bool(false, title='Support/Resistance', inline='srcol')
supcol = input.color(color.lime, title='', inline='srcol')
rescol = input.color(color.red, title='', inline='srcol')
// srlinestyle = input(line.style_dotted, title='Line Style/Width', inline='style')
srlinewidth = input.int(3, title='', minval=1, maxval=5, inline='style')
changebarcol = input.bool(true, title='Change Bar Color', inline='bcol')
bcolup = input.color(color.blue, title='', inline='bcol')
bcoldn = input.color(color.black, title='', inline='bcol')

ph = ta.pivothigh(lb, rb)
pl = ta.pivotlow(lb, rb)

iff_1 = pl ? -1 : na  // Trend direction
hl = ph ? 1 : iff_1
iff_2 = pl ? pl : na  // similar to zigzag but may have multTLiple highs/lows
zz = ph ? ph : iff_2
valuewhen_1 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_2 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
zz := pl and hl == -1 and valuewhen_1 == -1 and pl > valuewhen_2 ? na : zz
valuewhen_3 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_4 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
zz := ph and hl == 1 and valuewhen_3 == 1 and ph < valuewhen_4 ? na : zz

valuewhen_5 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_6 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
hl := hl == -1 and valuewhen_5 == 1 and zz > valuewhen_6 ? na : hl
valuewhen_7 = ta.valuewhen(hl, hl, 1)
valuewhen_8 = ta.valuewhen(zz, zz, 1)
hl := hl == 1 and valuewhen_7 == -1 and zz < valuewhen_8 ? na : hl
zz := na(hl) ? na : zz

findprevious() =>  // finds previous three points (b, c, d, e)
    ehl = hl == 1 ? -1 : 1
    loc1 = 0.0
    loc2 = 0.0
    loc3 = 0.0
    loc4 = 0.0
    xx = 0
    for x = 1 to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc1 := zz[x]
            xx := x + 1
            break
    ehl := hl
    for x = xx to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc2 := zz[x]
            xx := x + 1
            break
    ehl := hl == 1 ? -1 : 1
    for x = xx to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc3 := zz[x]
            xx := x + 1
            break
    ehl := hl
    for x = xx to 1000 by 1
        if hl[x] == ehl and not na(zz[x])
            loc4 := zz[x]
            break
    [loc1, loc2, loc3, loc4]

float a = na
float b = na
float c = na
float d = na
float e = na
if not na(hl)
    [loc1, loc2, loc3, loc4] = findprevious()
    a := zz
    b := loc1
    c := loc2
    d := loc3
    e := loc4
    e

_hh = zz and a > b and a > c and c > b and c > d
_ll = zz and a < b and a < c and c < b and c < d
_hl = zz and (a >= c and b > c and b > d and d > c and d > e or a < b and a > c and b < d)
_lh = zz and (a <= c and b < c and b < d and d < c and d < e or a > b and a < c and b > d)

plotshape(_hl, title='Higher Low', style=shape.labelup, color=color.new(color.lime, 0), textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.belowbar, offset=-rb)
plotshape(_hh, title='Higher High', style=shape.labeldown, color=color.new(color.lime, 0), textcolor=color.new(color.black, 0), location=location.abovebar, offset=-rb)
plotshape(_ll, title='Lower Low', style=shape.labelup, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), location=location.belowbar, offset=-rb)
plotshape(_lh, title='Lower High', style=shape.labeldown, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), location=location.abovebar, offset=-rb)

float res = na
float sup = na
res := _lh ? zz : res[1]
sup := _hl ? zz : sup[1]

int trend = na
iff_3 = close < sup ? -1 : nz(trend[1])
trend := close > res ? 1 : iff_3

res := trend == 1 and _hh or trend == -1 and _lh ? zz : res
sup := trend == 1 and _hl or trend == -1 and _ll ? zz : sup
rechange = res != res[1]
suchange = sup != sup[1]

var line resline = na
var line supline = na
if showsupres
    if rechange
        line.set_x2(resline, bar_index)
        line.set_extend(resline, extend=extend.none)
        resline := line.new(x1=bar_index - rb, y1=res, x2=bar_index, y2=res, color=rescol, extend=extend.right, style=line.style_dotted, width=srlinewidth)
        resline

    if suchange
        line.set_x2(supline, bar_index)
        line.set_extend(supline, extend=extend.none)
        supline := line.new(x1=bar_index - rb, y1=sup, x2=bar_index, y2=sup, color=supcol, extend=extend.right, style=line.style_dotted, width=srlinewidth)
        supline

iff_4 = trend == 1 ? bcolup : bcoldn
barcolor(color=changebarcol ? iff_4 : na)




// Inputs
A1 = input(5, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\' for sell1')
C1 = input(400, title='ATR Period for sell1')
A2 = input(6, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\' for buy2')
C2 = input(1, title='ATR Period for buy2')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')

xATR1 = ta.atr(C1)
xATR2 = ta.atr(C2)
nLoss1 = A1 * xATR1
nLoss2 = A2 * xATR2

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

xATRTrailingStop1 = 0.0
iff_5 = src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? src - nLoss1 : src + nLoss1
iff_6 = src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop1[1]), src + nLoss1) : iff_5
xATRTrailingStop1 := src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop1[1]), src - nLoss1) : iff_6

xATRTrailingStop2 = 0.0
iff_7 = src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? src - nLoss2 : src + nLoss2
iff_8 = src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop2[1]), src + nLoss2) : iff_7
xATRTrailingStop2 := src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop2[1]), src - nLoss2) : iff_8

pos1 = 0
iff_9 = src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? -1 : nz(pos1[1], 0)
pos1 := src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) ? 1 : iff_9

pos2 = 0
iff_10 = src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? -1 : nz(pos2[1], 0)
pos2 := src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) ? 1 : iff_10

xcolor1 = pos1 == -1 ? color.red : pos1 == 1 ? color.green : color.blue
xcolor2 = pos2 == -1 ? color.red : pos2 == 1 ? color.green : color.blue

ema1 = ta.ema(src, 1)
ema2 = ta.ema(src, 1)
above1 = ta.crossover(ema1, xATRTrailingStop1)
below1 = ta.crossover(xATRTrailingStop1, ema1)
above2 = ta.crossover(ema2, xATRTrailingStop2)
below2 = ta.crossover(xATRTrailingStop2, ema2)

buy1 = src > xATRTrailingStop1 and above1
sell1 = src < xATRTrailingStop1 and below1
buy2 = src > xATRTrailingStop2 and above2
sell2 = src < xATRTrailingStop2 and below2

barbuy1 = src > xATRTrailingStop1
barsell1 = src < xATRTrailingStop1
barbuy2 = src > xATRTrailingStop2
barsell2 = src < xATRTrailingStop2

// plotshape(buy1, title="Buy 1", text='Buy 1', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell1, title='Sell 1', text='Sell 1', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(buy2, title='Buy 2', text='Buy 2', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
// plotshape(sell2, title="Sell 2", text='Sell 2', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)

// barcolor(barbuy1 ? color.green : na)
barcolor(barsell1 ? color.red : na)
barcolor(barbuy2 ? color.green : na)
// barcolor(barsell2 ? color.red : na)

// alertcondition(buy1, "UT Long 1", "UT Long 1")
alertcondition(sell1, 'UT Short 1', 'UT Short 1')
alertcondition(buy2, 'UT Long 2', 'UT Long 2')

// strategy.entry('long', strategy.long, when=buy2)
source = close
length = input.int(20, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(source, length)
dev = mult * ta.stdev(source, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
buyEntry = ta.crossover(source, lower)
sellEntry = ta.crossunder(source, upper)
if (ta.crossover(source, lower) )
	strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
	strategy.cancel(id="BBandLE")
if (ta.crossunder(source, upper))
	strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands",comment="BBandSE")
else
	strategy.cancel(id="BBandSE")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

lengthTL = input.int(14, 'Swing Detection Lookback')
multTL = input.float(1., 'Slope', minval = 0, step = .1)
calcMethod = input.string('Atr', 'Slope Calculation Method', options = ['Atr','Stdev','Linreg'])
backpaint = input(true, tooltip = 'Backpainting offset displayed elements in the past. Disable backpainting to see real time information returned by the indicator.')

//Style
upCss = input.color(color.teal, 'Up Trendline Color', group = 'Style')
dnCss = input.color(color.red, 'Down Trendline Color', group = 'Style')
showExt = input(true, 'Show Extended Lines')

//-----------------------------------------------------------------------------}
//Calculations
//-----------------------------------------------------------------------------{
var upperTL = 0.
var lowerTL = 0.
var slope_phTL = 0.
var slope_plTL = 0.

var offset = backpaint ? lengthTL : 0

n = bar_index
srcTL = close

phTL = ta.pivothigh(lengthTL, lengthTL)
plTL = ta.pivotlow(lengthTL, lengthTL)

//Slope Calculation Method
slope = switch calcMethod
    'Atr'    => ta.atr(lengthTL) / lengthTL * multTL
    'Stdev'  => ta.stdev(srcTL,lengthTL) / lengthTL * multTL
    'Linreg' => math.abs(ta.sma(srcTL * n, lengthTL) - ta.sma(srcTL, lengthTL) * ta.sma(n, lengthTL)) / ta.variance(n, lengthTL) / 2 * multTL

//Get slopes and calculate trendlines
slope_phTL := phTL ? slope : slope_phTL
slope_plTL := plTL ? slope : slope_plTL

upperTL := phTL ? phTL : upperTL - slope_phTL
lowerTL := pl ? pl : lowerTL + slope_plTL

var upos = 0
var dnos = 0
upos := phTL ? 0 : close > upperTL - slope_phTL * lengthTL ? 1 : upos
dnos := pl ? 0 : close < lowerTL + slope_plTL * lengthTL ? 1 : dnos

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu