Chiến lược theo dõi xu hướng ngưỡng động Fisher Transform


Ngày tạo: 2024-06-17 15:01:19 sửa đổi lần cuối: 2024-06-17 15:01:19
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 590
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược theo dõi xu hướng ngưỡng động Fisher Transform

Tổng quan

Phương pháp theo dõi xu hướng giảm giá động của Fisher dựa trên chỉ số biến đổi của Fisher để xác định sự thay đổi trong xu hướng giá. Phương pháp này sử dụng biến đổi của Fisher để đồng nhất hóa giá thành một thang đo tiêu chuẩn để dễ dàng phát hiện các điểm đảo ngược xu hướng tiềm năng. Bằng cách điều chỉnh giảm giá động, chiến lược có thể thích ứng với các điều kiện thị trường khác nhau, cải thiện độ chính xác của nhận dạng xu hướng.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính biến đổi Fisher: Xử lý giá hiện tại theo giá cao nhất và giá thấp nhất trong lịch sử, và lấy biến đổi Fisher từ -0.999 đến 0.999.
  2. Động lực giảm giá: Động lực điều chỉnh mức giảm giá của tín hiệu mua bán để phù hợp với các tình trạng thị trường khác nhau, dựa trên biến động lịch sử của giá trị biến đổi Fisher.
  3. Xác định xu hướng: Xác định sự thay đổi của xu hướng giá bằng cách so sánh giá trị biến đổi Fisher hiện tại với giá trị của hai chu kỳ trước.
  4. Tín hiệu mua và bán: Tín hiệu mua được tạo ra khi giá trị biến đổi Fisher đi từ dưới lên trên và đi qua ngưỡng âm; Tín hiệu bán được tạo ra khi giá trị biến đổi Fisher đi từ trên xuống và đi qua ngưỡng dương.

Phân tích lợi thế

  1. Điều chỉnh giảm giá động: Điều chỉnh giảm giá mua bán tùy theo biến động của thị trường, cải thiện độ chính xác của phán đoán xu hướng.
  2. Theo dõi xu hướng: Xác định xu hướng thông qua chỉ số biến đổi Fisher, có thể nắm bắt được xu hướng thị trường tốt hơn, thực hiện giao dịch theo dõi xu hướng.
  3. Giảm tiếng ồn giá: Biến đổi Fisher xử lý giá một cách thống nhất, giúp giảm ảnh hưởng của tiếng ồn giá đối với phán đoán xu hướng.
  4. Hình biểu đồ trực quan: Chiến lược vẽ đường cong biến đổi Fisher và đường thấu giá trên biểu đồ, giúp các nhà giao dịch trực quan quan sát xu hướng thị trường và tín hiệu mua và bán.

Phân tích rủi ro

  1. Rủi ro tối ưu hóa tham số: Hiệu suất của chiến lược phụ thuộc vào sự lựa chọn các tham số như chu kỳ biến đổi Fisher, cách tính toán giá trị giảm động, các tham số khác nhau có thể dẫn đến kết quả giao dịch khác nhau.
  2. Sự chậm trễ trong nhận diện xu hướng: Chỉ số biến đổi Fisher có một sự chậm trễ trong việc đánh giá xu hướng giá, có thể bỏ lỡ một phần của xu hướng.
  3. Thất bại trong thị trường chấn động: Trong môi trường thị trường chấn động, sự thay đổi xu hướng thường xuyên có thể dẫn đến việc chiến lược này tạo ra nhiều tín hiệu giả, và giao dịch có thể kém hiệu quả.
  4. Rủi ro trong tình huống cực đoan: Trong tình huống cực đoan (ví dụ như thay đổi nhanh chóng và mạnh mẽ), chỉ số biến đổi của Fisher có thể không hiệu quả, dẫn đến quyết định giao dịch sai lầm của chiến lược.

Hướng tối ưu hóa

  1. Tối ưu hóa tham số: Tối ưu hóa các tham số quan trọng như chu kỳ thay đổi Fisher, cách tính toán giá trị giảm động, cải thiện khả năng thích ứng của chiến lược trong các tình trạng thị trường khác nhau.
  2. Bộ lọc tín hiệu: Trên cơ sở nhận dạng xu hướng, giới thiệu các chỉ số kỹ thuật khác hoặc chỉ số cảm xúc thị trường, xác nhận tín hiệu giao dịch lần thứ hai, tăng độ tin cậy tín hiệu.
  3. Đặt lệnh dừng lỗ: thiết lập các quy tắc dừng lỗ hợp lý, kiểm soát rủi ro giao dịch đơn lẻ, tăng tỷ lệ lợi nhuận rủi ro của chiến lược.
  4. Quản lý vị trí: tùy thuộc vào các yếu tố như cường độ của xu hướng thị trường, biến động giá, kích thước vị trí được điều chỉnh động, giảm rủi ro giữ vị trí.

Tóm tắt

Phương pháp theo dõi xu hướng giảm giá động của Fisher thay đổi bằng cách thay đổi chỉ số Fisher và giảm giá động, nhận ra sự thay đổi của xu hướng giá, thích ứng với các tình trạng thị trường khác nhau. Chiến lược này có thể nắm bắt xu hướng thị trường tốt hơn, thực hiện giao dịch theo xu hướng. Ưu điểm của chiến lược là điều chỉnh mức giảm giá động, giảm nhiễu giá và biểu đồ trực quan.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Qiuboneminer -  Fisher Transform", overlay=true)

// Parámetros
Len = input.int(10, minval=1)
mult1 = input.int(1, minval=1)
threshold = 2.6

// Función Fisher Transform
fish(Length, timeMultiplier) =>
    var float nValue1 = na
    var float nFish = na
    xHL2 = hl2
    xMaxH = ta.highest(xHL2, Length * timeMultiplier)
    xMinL = ta.lowest(xHL2, Length * timeMultiplier)
    nValue1 := 0.33 * 2 * ((xHL2 - xMinL) / (xMaxH - xMinL) - 0.5) + 0.67 * nz(nValue1[1])
    nValue2 = if nValue1 > 0.99
        0.999
    else if nValue1 < -0.99
        -0.999
    else
        nValue1
    nFish := 0.5 * math.log((1 + nValue2) / (1 - nValue2)) + 0.5 * nz(nFish[1])
    nFish

// Cálculo del Fisher Transform para mult1
Fisher1 = fish(Len, mult1)

// Condiciones de entrada y salida
longCondition = Fisher1 > nz(Fisher1[1]) and nz(Fisher1[1]) <= nz(Fisher1[2]) and Fisher1 < -threshold
shortCondition = Fisher1 < nz(Fisher1[1]) and nz(Fisher1[1]) >= nz(Fisher1[2]) and Fisher1 > threshold

// Estrategia de entrada
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Ploteo del Fisher Transform
plot(Fisher1, color=(Fisher1 > nz(Fisher1[1]) ? color.rgb(34, 255, 0) : color.rgb(255, 0, 212)), title="Fisher TF:1")

// Ploteo de líneas de umbral
hline(threshold, "Umbral Superior", color=color.rgb(255, 0, 0), linestyle=hline.style_dotted)
hline(-threshold, "Umbral Inferior", color=#008704, linestyle=hline.style_dotted)