
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch định lượng dựa trên đường trung bình và MACD, kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật để tối ưu hóa thời gian vào và ra khỏi thị trường. Chiến lược chủ yếu sử dụng đường giao dịch của EMA9 và WMA30 làm tín hiệu vào, đồng thời kết hợp với MACD để xác nhận.
Điều kiện tham gia:
Điều kiện ra sân ((đáp ứng một trong những điều kiện sau):
Chỉ số hỗ trợ:
Ý tưởng cốt lõi của chiến lược này là sử dụng đường trung bình ngắn hạn (EMA9) và đường trung bình trung hạn (WMA30) để nắm bắt xu hướng tăng tiềm năng, đồng thời sử dụng chỉ số MACD để lọc các tín hiệu giả. Các điều kiện ra sân được thiết kế để dừng lỗ hoặc khóa lợi nhuận kịp thời, tránh rút lui do quá nhiều vị trí.
Phân tích tổng hợp đa chỉ số: Kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật như đường trung bình, MACD, VWAP, cung cấp góc nhìn phân tích thị trường toàn diện hơn, giúp tăng độ chính xác của quyết định giao dịch.
Cơ chế tham gia linh hoạt: MACD xác nhận thông qua sự phối hợp chéo của EMA và WMA, có thể nắm bắt giai đoạn đầu của xu hướng và có thể lọc hiệu quả một số tín hiệu giả.
Kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt: Sử dụng nhiều điều kiện ra sân, bao gồm các tín hiệu đảo ngược MACD và đường trung bình ngắn hạn liên tiếp, giúp ngăn chặn thiệt hại kịp thời và kiểm soát rủi ro.
Xem xét các chu kỳ thời gian khác nhau: giới thiệu SMA 200 ngày và EMA 21 ngày, cho phép chiến lược phân tích trong các khung thời gian khác nhau, tăng khả năng thích ứng của chiến lược.
Tham khảo giá dựa trên khối lượng giao dịch: Thông qua chỉ số VWAP, các yếu tố khối lượng giao dịch được xem xét, cung cấp một tham khảo đại diện hơn cho xu hướng giá cả.
Rủi ro giao dịch thường xuyên: Chiến lược giao dịch ngang có thể dẫn đến giao dịch thường xuyên, tăng chi phí giao dịch và ảnh hưởng đến thu nhập tổng thể.
Rủi ro bị tụt hậu: Các đường trung bình di chuyển là các chỉ số bị tụt hậu, có thể không thể bắt được các điểm biến đổi trong một thị trường biến động mạnh.
Rủi ro phá vỡ giả: Trong giai đoạn sắp xếp ngang, có thể có những tín hiệu phá vỡ giả thường xuyên, dẫn đến tổn thất liên tục.
Phụ thuộc vào xu hướng: Chiến lược này hoạt động tốt hơn trong thị trường có xu hướng rõ ràng, nhưng có thể không hiệu quả trong thị trường chấn động.
Tính nhạy cảm của tham số: Hiệu quả của chiến lược có thể rất nhạy cảm với các thiết lập tham số (như chu kỳ đường trung bình, tham số MACD, v.v.) và cần điều chỉnh thường xuyên.
Tham gia chỉ số tỷ lệ dao động: Xem xét thêm chỉ số ATR, điều chỉnh vị trí dừng lỗ theo biến động của thị trường, tăng tính linh hoạt trong quản lý rủi ro.
Tối ưu hóa cơ chế ra ngoài: Bạn có thể xem xét thêm trailing stop hoặc dừng động dựa trên biến động để khóa lợi nhuận tốt hơn.
Thêm bộ lọc khối lượng giao thông: Kết hợp phân tích khối lượng giao thông khi xác nhận tín hiệu vào để giảm nguy cơ phá vỡ giả.
Phân loại tình trạng thị trường: Phát triển mô hình phân loại tình trạng thị trường, sử dụng các tham số hoặc chiến lược giao dịch khác nhau trong các tình trạng thị trường khác nhau (trend, biến động).
Phân tích nhiều khung thời gian: mở rộng chiến lược đến nhiều khung thời gian, tăng độ chính xác của nhập học bằng cách xác nhận tín hiệu trong các chu kỳ khác nhau.
Tối ưu hóa học máy: Sử dụng các thuật toán học máy để tối ưu hóa động các tham số chiến lược, nâng cao khả năng thích ứng của chiến lược với sự thay đổi của thị trường.
“Công nghệ tăng cường EMA/WMA giao dịch chéo với điều kiện thoát tổng hợp” là một hệ thống giao dịch định lượng kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật để nắm bắt xu hướng thị trường thông qua giao dịch chéo và MACD và kiểm soát rủi ro bằng nhiều điều kiện. Ưu điểm của chiến lược là tầm nhìn phân tích thị trường toàn diện và cơ chế quản lý rủi ro nghiêm ngặt, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với những thách thức như chậm trễ và nhạy cảm với tham số.
/*backtest
start: 2023-07-25 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//X version 11
strategy("EMA9/WMA30 Crossover Strategy with Enhanced Exit Conditions", shorttitle="EMA9/WMA30 Enhanced Exit", overlay=true)
// Inputs
lengthEma = input.int(9, title="Length for EMA")
lengthWma = input.int(30, title="Length for WMA")
fastLength = input.int(12, title="Fast Length for MACD")
slowLength = input.int(26, title="Slow Length for MACD")
macdLength = input.int(9, title="Signal Smoothing for MACD")
pointsGainGoal = input.float(33.00, title="Points Gain Goal")
pointsLossGoal = input.float(-50.00, title="Points Loss Goal")
// Calculating EMA, WMA, and MACD
EMA9 = ta.ema(close, lengthEma)
WMA30 = ta.wma(close, lengthWma)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, macdLength)
// Adding 200 SMA, 21 EMA, and VWAP
SMA200 = ta.sma(close, 200)
EMA21 = ta.ema(close, 21)
VWAPValue = ta.vwap(close)
// Buy Signal based on EMA/WMA Crossover and MACD confirmation
crossover = ta.crossover(EMA9, WMA30)
buySignal = crossover and macdLine > signalLine
// Entry
var float entryPrice = na
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
entryPrice := close
// Counters for consecutive closes below EMA9 and WMA30
var int belowEMA9Count = 0
var int belowWMA30Count = 0
belowEMA9Count := close < EMA9 ? belowEMA9Count + 1 : 0
belowWMA30Count := close < WMA30 ? belowWMA30Count + 1 : 0
// Exit Conditions
MACDBearishCross = ta.crossunder(macdLine, signalLine)
exitCondition1 = belowEMA9Count >= 2 and belowWMA30Count >= 1
exitCondition2 = MACDBearishCross
// Exit
if (strategy.position_size > 0)
if (exitCondition1 or exitCondition2)
strategy.close("Buy")
entryPrice := na
belowEMA9Count := 0
belowWMA30Count := 0
// Visualization
plot(EMA9, title="EMA 9", color=color.blue)
plot(WMA30, title="WMA 30", color=color.red)
plot(SMA200, title="SMA 200", color=color.orange)
plot(EMA21, title="EMA 21", color=color.purple)
plot(VWAPValue, title="VWAP", color=color.green)