ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan về chiến lược
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch thông minh dựa trên các chỉ số xu hướng sóng (Wave Trend) và đầu tư phân tán (Dollar Cost Averaging). Chiến lược này phân tích xu hướng biến động của thị trường, xây dựng vị trí dần dần khi thị trường ở khu vực bán tháo, kết thúc bằng việc thu được lợi nhuận khi thị trường bò xác nhận. Chiến lược này kết hợp các ưu điểm của phân tích kỹ thuật và quản lý rủi ro, có thể tích lũy vị trí và thu lợi nhuận liên tục trong chu kỳ thị trường.
Nguyên tắc chiến lược
Logic cốt lõi của chiến lược bao gồm các yếu tố chính sau:
- Sử dụng HLC3 giá trung bình và chỉ số di chuyển trung bình (EMA) để tính toán chỉ số xu hướng sóng, xác định tình trạng quá mua quá bán của thị trường
- Phân tích xu hướng chu kỳ vĩ đại thông qua bộ dao động tuyệt vời để xác định tình trạng thị trường bò và gấu
- Trong thị trường gấu, khi giá nằm trong khu vực bán tháo, tỷ lệ nhà kho được điều chỉnh động theo mức độ bán tháo
- Khi thị trường bò bắt đầu, hệ thống sẽ phát ra tín hiệu “mua vàng”, tăng cường cường độ đặt hàng
- Trong thị trường bò, khi giá vào vùng quá mua, hệ thống sẽ giảm dần lợi nhuận theo mức độ quá mua
- Khi có tín hiệu giảm giá hoặc thị trường lên đỉnh, hệ thống sẽ xóa tất cả các vị trí nắm giữ để khóa lợi nhuận
Lợi thế chiến lược
- Giảm chi phí xây dựng kho bằng cách phân tán đầu tư, tránh rủi ro theo dõi
- Nhiều chỉ báo kỹ thuật xác thực chéo để cải thiện độ tin cậy của tín hiệu giao dịch
- Quản lý vị trí linh hoạt, điều chỉnh số lượng mua và bán tùy theo tình trạng thị trường
- Có tính bảo vệ mạnh mẽ, dừng lỗ kịp thời khi có tín hiệu thị trường gấu
- Chiến lược logic rõ ràng, tham số có thể điều chỉnh được, thích ứng với các môi trường thị trường khác nhau
Rủi ro chiến lược
- Có thể tạo ra giao dịch thường xuyên, tăng chi phí giao dịch trong thị trường bất ổn
- Chiến lược đặt hàng phân tán có thể bỏ lỡ điểm mua tốt nhất trong thị trường tăng nhanh một chiều
- Các chỉ số kỹ thuật có thể bị chậm trễ và có thể không phản ứng kịp thời khi thị trường biến động mạnh
- Thiết lập tham số không chính xác có thể dẫn đến thời gian đặt hoặc giảm kho không chính xác
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Nhập các chỉ số tỷ lệ biến động, tối ưu hóa tính toán số lượng đặt hàng và giảm
- Thêm nhiều chỉ số cảm xúc thị trường để đánh giá xu hướng chính xác hơn
- Phát triển hệ thống tham số thích ứng, điều chỉnh tham số theo động lực của chu kỳ thị trường khác nhau
- Thêm mô-đun quản lý tiền để kiểm soát vị trí chính xác hơn
Tóm tắt
Đây là một chiến lược giao dịch thông minh kết hợp phân tích kỹ thuật với quản lý rủi ro một cách hữu cơ. Bằng các chỉ số xu hướng sóng và phương pháp đầu tư phân tán, đạt được tăng trưởng thu nhập ổn định trong khi bảo vệ an toàn vốn. Ưu điểm cốt lõi của chiến lược là khả năng thích ứng của nó trong các môi trường thị trường khác nhau, cùng với logic giao dịch rõ ràng và cơ chế kiểm soát rủi ro.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-11-19 00:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// Copyright (c) 2024 Seth Ethington.
// All rights reserved.
//
// If this script provides you Bread then share the Dough!
// BTC (God's Money) Address: bc1qrpxvea8ze4ayj2vtr0slp774rulm898gyhe3ss
//
// Redistribution and use in source and binary forms,
// whether you tweak it or not, is totally fine,
// but only if you swear on your life that BTC is God's Money!
//
// If you're redistributing the source code,
// you must keep the above copyright notice and,
// more importantly, the sacred BTC address!
//
strategy(title="Cipher DCA Strategy", shorttitle="Cipher DCA", overlay=false, initial_capital=100, pyramiding=30, currency=currency.USD, slippage=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, process_orders_on_close=true)
// Input parameters for the starting date
startDate = input(timestamp("2019-01-01 00:00:00"), title="Start Date (YYYY-MM-DD HH:MM:SS)")
// Input parameters for the indicator
fastLength = input.int(4, title="Fast Wave Length", group="Wave Calculator") // Length for EMA smoothing of the price channel
slowLength = input.int(33, title="Slow Wave Length", group="Wave Calculator") // Length for EMA smoothing of the trend channel
wayOverBoughtLevel = input.float(33, title="Way OverBought Level", group="Wave Calculator")
overBoughtLevel = input.float(25, title="Over Bought Level", group="Wave Calculator")
wayOverSoldLevel = input.float(-33, title="Way Over Sold Level", group="Wave Calculator")
overSoldLevel = input.float(-25, title="Over Sold Level", group="Wave Calculator")
accumulatingLevel = input.float(0, title="Accumulating Level", group="Wave Calculator")
// Calculate the average price (HLC3 = (High + Low + Close) / 3)
averagePrice = hlc3
// Compute the smoothed average price (ESA: Exponential Smoothing Average)
exponentialSmoothingAverage = ta.ema(averagePrice, fastLength)
// Compute the deviation (D) between the price and the smoothed average
priceDeviation = ta.ema(math.abs(averagePrice - exponentialSmoothingAverage), fastLength)
// Compute the commodity index (CI) which is normalized price movement
commodityIndex = (averagePrice - exponentialSmoothingAverage) / (0.015 * priceDeviation)
// Smooth the commodity index to create Wave Trend 1 (WT1)
fastWaveTrend = ta.ema(commodityIndex, slowLength)
// //log.info("fastWaveTrend= " + str.tostring(fastWaveTrend))
// Further smooth WT1 using a simple moving average to create Wave Trend 2 (WT2)
slowWaveTrend = ta.sma(fastWaveTrend, 5)
// //log.info("slowWaveTrend= " + str.tostring(slowWaveTrend))
// Plot the center line (0) for reference
plot(0, color=color.white, title="Center Line")
// Plot overbought and oversold levels
plot(wayOverBoughtLevel, color=color.red, title="Way Overbought")
plot(overBoughtLevel, color=color.red, title="Overbought")
plot(overSoldLevel, color=color.green, title="Oversold")
plot(wayOverSoldLevel, color=color.green, title="Way Oversold")
// Plot WT1 and WT2 as filled areas for better visibility
plot(fastWaveTrend, style=plot.style_area, color=color.new(color.blue, 0), title="Fast Wave")
plot(slowWaveTrend, style=plot.style_area, color=color.new(color.navy, 30), title="Slow Wave")
// Highlight the difference between fastWave vs slowWave
waveTrendDifference = fastWaveTrend - slowWaveTrend
// //log.info("waveTrendDifference=" + str.tostring(waveTrendDifference))
plot(waveTrendDifference, color=color.new(color.yellow, 30),style=plot.style_area, title="WT1 - WT2 Difference") //No transparency
// Plot buy and sell signals at crossovers
isCrossover = ta.cross(fastWaveTrend, slowWaveTrend)
// //log.info("isCrossover=" + str.tostring(isCrossover))
plot(isCrossover ? slowWaveTrend : na, color=(slowWaveTrend - fastWaveTrend > 0 ? color.red : color.green), style=plot.style_circles, linewidth=4, title="Crossover Signals")
float waveTrend = na
if (slowWaveTrend > 0 and fastWaveTrend > 0)
waveTrend := math.max(slowWaveTrend, fastWaveTrend)
// //log.info("Both trends are positive. waveTrend set to max value: " + str.tostring(waveTrend))
else if (slowWaveTrend < 0 and fastWaveTrend < 0)
waveTrend := math.min(slowWaveTrend, fastWaveTrend)
// //log.info("Both trends are negative. waveTrend set to min value: " + str.tostring(waveTrend))
else
waveTrend := 0
// //log.info("Trends are mixed. waveTrend set to 0.")
// Time to Sell
isCrossingDown = waveTrendDifference < 0
// Time to Buy
isCrossingUp = waveTrendDifference > 0
//-----------------------------------------------------------
// Detect Bull Market and Bear Market using the Awesome Oscillator
// User input for AO thresholds
ao_threshold = input.float(-10, "AO Bull Market Threshold", minval=-50, maxval=50, step=1, group = "Bear and Bull Thresholds")
ao_cycletop_threshold = input.float(5, "AO Bear Market Threshold", minval=0, maxval=200, step=1, group = "Bear and Bull Thresholds")
// Define the Awesome Oscillator
ao = ta.sma(hl2, fastLength) - ta.sma(hl2, slowLength)
// Convert current bar time to the first day of the month for monthly calculations
currentMonthStart = timestamp(year, month, 1, 0, 0)
prevMonthStart = time - (time - currentMonthStart)
// Calculate AO for the start of the month and previous month
aoCurrentMonth = request.security(syminfo.tickerid, 'M', ao[0])
aoPrevMonth1 = request.security(syminfo.tickerid, 'M', ao[1])
aoPrevMonth2 = request.security(syminfo.tickerid, 'M', ao[2])
// Detect bull market based on monthly AO
isBullMarket = aoCurrentMonth > aoPrevMonth1 and aoPrevMonth1 > aoPrevMonth2 and aoCurrentMonth > ao_threshold
// Detect cycle top based on monthly AO
isBearMarket = aoCurrentMonth > ao_cycletop_threshold and aoPrevMonth1 > aoCurrentMonth
// Detect when a bull market is starting
var bool isBullMarketStarting = na
if (not isBullMarket[1] and isBullMarket)
isBullMarketStarting := true
else
isBullMarketStarting := false
// Logging
//log.info("isBullMarket is " + str.tostring(isBullMarket))
//log.info("isCycleTop is " + str.tostring(isBearMarket))
// Plot transparent overlays for Bull Market and Cycle Top
overlayColor = isBullMarket ? color.new(color.green, 80) : isBearMarket ? color.new(color.red, 60) : na
bgcolor(overlayColor, title="Market Condition Overlay")
//----------------------------------------------------------
// Calculate Potential Liquidations and Golden Buy Zones
volLength = input.int(20, "Volume Length", minval=1, group="Golden Buy Indicator")
volStdDevThreshold = input.float(2.0, "Volume Standard Diviation Threshold", step=0.1, group="Golden Buy Indicator")
aoWeeklyThreshold = input.int(0, "Awesome Oscillator Oversold Threshold", step=1, group="Golden Buy Indicator")
// Start Accumulating when the price is oversold or price action is flat
isStartAccumulating = waveTrend <= accumulatingLevel and not isBearMarket
// Start Selling when we are now in a Bull Market
isStartSelling = waveTrend > accumulatingLevel
// Calculate Overbought and Oversold Levels
isOverSold = waveTrend < overSoldLevel
isWayOverSold = waveTrend < wayOverSoldLevel
isOverBought = waveTrend > overBoughtLevel
isWayOverBought = waveTrend > wayOverBoughtLevel
//log.info("isOverSold= " + str.tostring(isOverSold) + " isWayOverSold= " + str.tostring(isWayOverSold) + " isOverBought= " + str.tostring(isOverBought) + " isWayOverBought= " + str.tostring(isWayOverBought))
//Weekly Awesome Oscillator to detect oversold levels
aoWeekly = request.security(syminfo.tickerid, "W", ao)
// Get standard deviation of volume over last 20 bars
volumeStDev = ta.stdev(volume, volLength)
// Detect volume spikes
volumeSpike = volume > (ta.sma(volume, volLength) + volStdDevThreshold * volumeStDev)
isGoldenBuyZone = volumeSpike and aoWeekly < aoWeeklyThreshold and not isBearMarket
plotshape(series=isGoldenBuyZone ? -60 : na, style=shape.triangleup, location=location.absolute, color=color.yellow, size=size.tiny, offset=0, title="Golden Buy Zone")
isMarketTop = volumeSpike and aoWeekly > -aoWeeklyThreshold and isBullMarket
plotshape(series=isMarketTop ? 60 : na, style=shape.triangledown, location=location.absolute, color=color.purple, size=size.tiny, offset=0, title="Market Top")
//---------------------------------------------------------
// Buying and Selling Input parameters for the indicator
isBullMarketStartingPercent = input.float(1.0, title="Starting a Bull Market Percent", step=0.01, group="Buy and Sell")
goldenBuyPercent = input.float(0.00006, title="Golden Buy Percent", step=0.01, group="Buy and Sell")
wayOverSoldPercent = input.float(0.00004, title="Way Over Sold Percent", step=0.01, group="Buy and Sell")
overSoldPercent = input.float(0.00002, title="Over Sold Percent", step=0.01, group="Buy and Sell")
crossOverPercent = input.float(0.00002, title="Cross Over Percent", step=0.01, group="Buy and Sell")
overBoughtPercent = input.float(0.00005, title="Over Bought Percent", step=0.01, group="Buy and Sell")
wayOverBoughtPercent = input.float(0.00006, title="Way Over Bought Percent", step=0.01, group="Buy and Sell")
//Execute Buy and Sell Strategy
// Execute only if the bar's time is after the start date
if (true)
if ((isCrossover and isCrossingUp and isStartAccumulating) or isGoldenBuyZone or isBullMarketStarting)
if (isGoldenBuyZone)
strategy.entry("Golden Buy", strategy.long, qty = goldenBuyPercent * strategy.initial_capital)
//log.info("Golden Buy " + str.tostring(goldenBuyPercent))
else if (isBullMarketStarting)
strategy.entry("Bull Buy", strategy.long, qty = isBullMarketStartingPercent * strategy.initial_capital)
//log.info("Way Over Sold Buy " + str.tostring(wayOverSoldPercent))
else if (isWayOverSold)
strategy.entry(str.tostring(strategy.opentrades), strategy.long, qty = wayOverSoldPercent * strategy.initial_capital)
//log.info("Way Over Sold Buy " + str.tostring(wayOverSoldPercent))
else if (isOverSold)
strategy.entry(str.tostring(strategy.opentrades), strategy.long, qty = overSoldPercent * strategy.initial_capital)
//log.info("Over Sold Buy " + str.tostring(overSoldPercent))
else if (isCrossover)
strategy.entry(str.tostring(strategy.opentrades), strategy.long, qty = crossOverPercent * strategy.initial_capital)
//log.info("Crossover Buy " + str.tostring(crossOverPercent))
else if (isCrossover and isCrossingDown and isStartSelling) or isBearMarket or isMarketTop
if (isBearMarket)
strategy.close_all("Close all")
//log.info("Closing All Open Positions")
else if (isWayOverBought or isMarketTop)
int openTrades = strategy.opentrades // Get the number of open trades
int tradesToClose = math.floor(openTrades * wayOverBoughtPercent)
//log.info("# of tradesToClose= " + str.tostring(tradesToClose))
// Loop through and close 100% of the open trades determined
for i = 0 to tradesToClose
// Close the trade by referencing the correct index
strategy.close(str.tostring(openTrades - 1 - i), qty_percent = 100)
//log.info("Sell 100%: Closed trade # " + str.tostring(openTrades - 1 - i))
else if (isOverBought)
int openTrades = strategy.opentrades // Get the number of open trades
int tradesToClose = math.floor(openTrades * overBoughtPercent)
//log.info("# of tradesToClose= " + str.tostring(tradesToClose))
// Loop through and close 100% of the open trades determined
for i = 0 to tradesToClose
// Close the trade by referencing the correct index
strategy.close(str.tostring(openTrades - 1 - i), qty_percent = 100)
//log.info("Sell 100%: Closed trade # " + str.tostring(openTrades - 1 - i))
else if (isStartSelling)
strategy.close(str.tostring(strategy.opentrades - 1), qty_percent =50)
//log.info("Sell 100% of Last Trade: Closed trade # " + str.tostring(strategy.opentrades - 1))