ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên nhiều chỉ số kỹ thuật và quản lý rủi ro động. Nó kết hợp nhiều chiều như theo dõi xu hướng EMA, biến động ATR, RSI mua quá bán và nhận dạng hình dạng K, để cân bằng rủi ro thu nhập bằng cách tự điều chỉnh và dừng động. Chiến lược sử dụng các phương thức dừng lô và dừng động để bảo vệ lợi nhuận.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này được thực hiện thông qua các phương tiện như:
- Sử dụng đường trung bình EMA 5 chu kỳ và 10 chu kỳ để xác định hướng xu hướng
- Đánh giá khu vực quá mua và quá bán bằng chỉ số RSI để tránh chôn vùi
- Sử dụng chỉ số ATR để điều chỉnh động vị trí dừng lỗ và kích thước vị trí
- Kết hợp hình dạng K-line ((ngâm, thỏ, sao băng) làm tín hiệu nhập cảnh phụ trợ
- Sử dụng cơ chế bồi thường điểm trượt động dựa trên ATR
- Bộ lọc tín hiệu giả thông qua xác nhận khối lượng giao dịch
Lợi thế chiến lược
- Xác minh chéo đa tín hiệu, tăng độ tin cậy giao dịch
- Quản lý rủi ro động, điều chỉnh theo biến động của thị trường
- Chiến lược ngăn chặn bán hàng theo lô, khóa lợi nhuận một cách hợp lý
- Sử dụng dừng di động để bảo vệ lợi nhuận
- Thiết lập giới hạn lỗ hổng hàng ngày, kiểm soát tiếp xúc rủi ro
- Động thái bù đắp điểm trượt, tăng tỷ lệ giao hàng
Rủi ro chiến lược
- Nhiều chỉ báo có thể gây ra độ trễ tín hiệu
- Giao dịch thường xuyên có thể gây ra chi phí cao hơn
- Có thể dừng lại thường xuyên trong thị trường bất ổn
- K nhận dạng hình dạng tuyến tính có yếu tố chủ quan
- Tối ưu hóa tham số có thể dẫn đến quá khớp
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Tiến hành phân tích chu kỳ biến động thị trường, tham số điều chỉnh động
- Tăng bộ lọc cường độ xu hướng, giảm tín hiệu giả
- Tối ưu hóa các thuật toán quản lý vị thế và cải thiện hiệu quả sử dụng vốn
- Thêm nhiều chỉ số tâm lý thị trường hơn
- Phát triển hệ thống tối ưu hóa tham số thích ứng
Tóm tắt
Đây là một hệ thống chiến lược trưởng thành kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật để tăng sự ổn định của giao dịch thông qua quản lý rủi ro động và xác minh đa tín hiệu. Ưu điểm cốt lõi của chiến lược là khả năng tự điều chỉnh và hệ thống kiểm soát rủi ro tốt, nhưng vẫn cần được xác minh đầy đủ và tối ưu hóa liên tục trên thực tế.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Optimized Scalping with High Risk-Reward", overlay=true)
// Input for EMA periods
shortEMA_length = input(5, title="Short EMA Length")
longEMA_length = input(10, title="Long EMA Length")
// ATR for dynamic stop-loss
atrPeriod = input(14, title="ATR Period")
atrMultiplier = input(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
// Calculate EMAs
shortEMA = ta.ema(close, shortEMA_length)
longEMA = ta.ema(close, longEMA_length)
// ATR calculation for dynamic stop loss
atr = ta.atr(atrPeriod)
// RSI for overbought/oversold conditions
rsi = ta.rsi(close, 14)
// Plot EMAs
plot(shortEMA, color=color.blue, title="Short EMA")
plot(longEMA, color=color.red, title="Long EMA")
// Dynamic Slippage based on ATR
dynamic_slippage = math.max(5, atr * 0.5)
// Candlestick pattern recognition
bullish_engulfing = close[1] < open[1] and close > open and close > open[1] and close > close[1]
hammer = close > open and (high - close) / (high - low) > 0.6 and (open - low) / (high - low) < 0.2
bearish_engulfing = open[1] > close[1] and open > close and open > open[1] and close < close[1]
shooting_star = close < open and (high - open) / (high - low) > 0.6 and (close - low) / (high - low) < 0.2
// Enhanced conditions with volume and RSI check
buy_condition = (bullish_engulfing or hammer) and close > shortEMA and shortEMA > longEMA and volume > ta.sma(volume, 20) and rsi < 70
sell_condition = (bearish_engulfing or shooting_star) and close < shortEMA and shortEMA < longEMA and volume > ta.sma(volume, 20) and rsi > 30
// Dynamic ATR multiplier based on recent volatility
volatility = atr
adaptiveMultiplier = atrMultiplier + (volatility - ta.sma(volatility, 50)) / ta.sma(volatility, 50) * 0.5
// Execute buy trades with slippage consideration
if (buy_condition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
stop_loss_buy = strategy.position_avg_price - atr * adaptiveMultiplier - dynamic_slippage
take_profit_buy = strategy.position_avg_price + atr * adaptiveMultiplier * 3 + dynamic_slippage
strategy.exit("Exit Buy", "Buy", stop=stop_loss_buy, limit=take_profit_buy)
// Execute sell trades with slippage consideration
if (sell_condition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
stop_loss_sell = strategy.position_avg_price + atr * adaptiveMultiplier + dynamic_slippage
take_profit_sell = strategy.position_avg_price - atr * adaptiveMultiplier * 3 - dynamic_slippage
strategy.exit("Exit Sell", "Sell", stop=stop_loss_sell, limit=take_profit_sell)
// Risk Management
maxLossPerTrade = input.float(0.01, title="Max Loss Per Trade (%)", minval=0.01, maxval=1, step=0.01) // 1% max loss per trade
dailyLossLimit = input.float(0.03, title="Daily Loss Limit (%)", minval=0.01, maxval=1, step=0.01) // 3% daily loss limit
maxLossAmount_buy = strategy.position_avg_price * maxLossPerTrade
maxLossAmount_sell = strategy.position_avg_price * maxLossPerTrade
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Max Loss Buy", "Buy", stop=strategy.position_avg_price - maxLossAmount_buy - dynamic_slippage)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Max Loss Sell", "Sell", stop=strategy.position_avg_price + maxLossAmount_sell + dynamic_slippage)
// Daily loss limit logic
var float dailyLoss = 0.0
if (dayofweek != dayofweek[1])
dailyLoss := 0.0 // Reset daily loss tracker at the start of a new day
if (strategy.closedtrades > 0)
dailyLoss := dailyLoss + strategy.closedtrades.profit(strategy.closedtrades - 1)
if (dailyLoss < -strategy.initial_capital * dailyLossLimit)
strategy.close_all("Daily Loss Limit Hit")
// Breakeven stop after a certain profit with a delay
if (strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price + atr * 1.5 and bar_index > strategy.opentrades.entry_bar_index(0) + 5)
strategy.exit("Breakeven Buy", from_entry="Buy", stop=strategy.position_avg_price)
if (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price - atr * 1.5 and bar_index > strategy.opentrades.entry_bar_index(0) + 5)
strategy.exit("Breakeven Sell", from_entry="Sell", stop=strategy.position_avg_price)
// Partial Profit Taking
if (strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price + atr * 1.5)
strategy.close("Partial Close Buy", qty_percent=50) // Use strategy.close for partial closure at market price
if (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price - atr * 1.5)
strategy.close("Partial Close Sell", qty_percent=50) // Use strategy.close for partial closure at market price
// Trailing Stop with ATR type
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Trailing Stop Buy", from_entry="Buy", trail_offset=atr * 1.5, trail_price=strategy.position_avg_price)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Trailing Stop Sell", from_entry="Sell", trail_offset=atr * 1.5, trail_price=strategy.position_avg_price)