ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch kết hợp Đường trung bình động theo hàm mũ (EMA) và Chu kỳ khối lượng tích lũy (CVP). Phương pháp này nắm bắt các điểm ngoặt trong xu hướng thị trường bằng cách phân tích sự giao nhau giữa đường trung bình động hàm mũ của giá và giá tích lũy theo khối lượng. Chiến lược này có bộ lọc thời gian tích hợp có thể giới hạn giờ giao dịch và hỗ trợ tự động đóng các vị thế vào cuối thời gian giao dịch. Chiến lược này cung cấp hai phương pháp thoát khác nhau: thoát chéo ngược và thoát CVP tùy chỉnh, giúp linh hoạt và thích ứng hơn.
Nguyên tắc chiến lược
Logic cốt lõi của chiến lược này dựa trên những tính toán quan trọng sau:
- Tính giá trung bình (AVWP): nhân giá trung bình cộng của giá cao nhất, giá thấp nhất và giá đóng cửa với khối lượng giao dịch.
- Tính giá trị khối lượng tích lũy trong giai đoạn: cộng giá theo khối lượng trong giai đoạn đã đặt và chia cho khối lượng tích lũy.
- Tính riêng EMA của giá đóng cửa và EMA của CVP.
- Tín hiệu dài hạn được tạo ra khi giá EMA cắt CVP EMA theo hướng đi lên; tín hiệu ngắn hạn được tạo ra khi giá EMA cắt CVP EMA theo hướng đi xuống.
- Tín hiệu thoát có thể là tín hiệu giao thoa ngược hoặc tín hiệu giao thoa dựa trên chu kỳ CVP tùy chỉnh.
Lợi thế chiến lược
- Hệ thống tín hiệu mạnh mẽ: kết hợp xu hướng giá và thông tin khối lượng giao dịch để xác định xu hướng thị trường chính xác hơn.
- Khả năng thích ứng mạnh mẽ: Chu kỳ EMA và chu kỳ CVP có thể được điều chỉnh để thích ứng với các môi trường thị trường khác nhau.
- Quản lý rủi ro hoàn hảo: Bộ lọc thời gian tích hợp có thể tránh các giao dịch trong thời gian không phù hợp để giao dịch.
- Cơ chế thoát linh hoạt: Cung cấp hai phương pháp thoát khác nhau và bạn có thể chọn phương pháp thoát phù hợp theo đặc điểm thị trường.
- Hình ảnh trực quan tốt: Chiến lược này cung cấp giao diện đồ họa rõ ràng, bao gồm các điểm đánh dấu tín hiệu và điền vào vùng xu hướng.
Rủi ro chiến lược
- Rủi ro trễ: Bản thân EMA có độ trễ nhất định, có thể gây ra sự chậm trễ nhỏ trong thời điểm vào và ra.
- Rủi ro thị trường biến động: Có thể tạo ra tín hiệu sai trong thị trường đi ngang và biến động.
- Độ nhạy của tham số: Các kết hợp tham số khác nhau có thể dẫn đến sự khác biệt lớn về hiệu suất chiến lược.
- Rủi ro thanh khoản: Ở các thị trường thanh khoản thấp, tính toán CVP có thể không đủ chính xác.
- Phụ thuộc vào múi giờ: Chiến lược sử dụng giờ New York làm bộ lọc thời gian và cần chú ý đến sự khác biệt về giờ giao dịch tại các thị trường khác nhau.
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Giới thiệu bộ lọc biến động: Các tham số chiến lược có thể được điều chỉnh theo mức độ biến động của thị trường để cải thiện khả năng thích ứng của chiến lược.
- Bộ lọc thời gian được tối ưu hóa: Có thể thêm nhiều khung thời gian để kiểm soát giờ giao dịch chặt chẽ hơn.
- Tăng cường đánh giá chất lượng khối lượng: giới thiệu các chỉ số phân tích khối lượng để lọc ra các tín hiệu khối lượng chất lượng thấp.
- Điều chỉnh tham số động: Phát triển hệ thống tham số thích ứng để tự động điều chỉnh các giai đoạn EMA và CVP theo điều kiện thị trường.
- Thêm các chỉ báo tâm lý thị trường: Kết hợp với các chỉ báo kỹ thuật khác để xác nhận tín hiệu giao dịch.
Tóm tắt
Đây là chiến lược giao dịch định lượng có cấu trúc hoàn chỉnh và logic rõ ràng. Bằng cách kết hợp những ưu điểm của EMA và CVP, một hệ thống giao dịch được tạo ra có thể nắm bắt xu hướng trong khi tập trung vào kiểm soát rủi ro. Chiến lược này có khả năng tùy chỉnh cao và phù hợp để sử dụng trong nhiều môi trường thị trường khác nhau. Thông qua việc thực hiện các đề xuất tối ưu hóa, hiệu suất của chiến lược sẽ có thể được cải thiện hơn nữa.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// © sapphire_edge
// # ========================================================================= #
// #
// # _____ __ _ ______ __
// # / ___/____ _____ ____ / /_ (_)_______ / ____/___/ /___ ____
// # \__ \/ __ `/ __ \/ __ \/ __ \/ / ___/ _ \ / __/ / __ / __ `/ _ \
// # ___/ / /_/ / /_/ / /_/ / / / / / / / __/ / /___/ /_/ / /_/ / __/
// # /____/\__,_/ .___/ .___/_/ /_/_/_/ \___/ /_____/\__,_/\__, /\___/
// # /_/ /_/ /____/
// #
// # ========================================================================= #
strategy(shorttitle="⟡Sapphire⟡ EMA/CVP", title="[Sapphire] EMA/CVP Strategy", initial_capital= 50000, currency= currency.USD,default_qty_value = 1,commission_type= strategy.commission.cash_per_contract,overlay= true )
// # ========================================================================= #
// # // Settings Menu //
// # ========================================================================= #
// -------------------- Main Settings -------------------- //
groupEMACVP = "EMA / Cumulative Volume Period"
tradeDirection = input.string(title='Trade Direction', defval='LONG', options=['LONG', 'SHORT'], group=groupEMACVP)
emaLength = input.int(25, title='EMA Length', minval=1, maxval=200, group=groupEMACVP)
cumulativePeriod = input.int(100, title='Cumulative Volume Period', minval=1, maxval=200, step=5, group=groupEMACVP)
exitType = input.string(title="Exit Type", defval="Crossover", options=["Crossover", "Custom CVP" ], group=groupEMACVP)
cumulativePeriodForClose = input.int(50, title='Cumulative Period for Close Signal', minval=1, maxval=200, step=5, group=groupEMACVP)
showSignals = input.bool(true, title="Show Signals", group=groupEMACVP)
signalOffset = input.int(5, title="Signal Vertical Offset", group=groupEMACVP)
// -------------------- Time Filter Inputs -------------------- //
groupTimeOfDayFilter = "Time of Day Filter"
useTimeFilter1 = input.bool(false, title="Enable Time Filter 1", group=groupTimeOfDayFilter)
startHour1 = input.int(0, title="Start Hour (24-hour format)", minval=0, maxval=23, group=groupTimeOfDayFilter)
startMinute1 = input.int(0, title="Start Minute", minval=0, maxval=59, group=groupTimeOfDayFilter)
endHour1 = input.int(23, title="End Hour (24-hour format)", minval=0, maxval=23, group=groupTimeOfDayFilter)
endMinute1 = input.int(45, title="End Minute", minval=0, maxval=59, group=groupTimeOfDayFilter)
closeAtEndTimeWindow = input.bool(false, title="Close Trades at End of Time Window", group=groupTimeOfDayFilter)
// -------------------- Trading Window -------------------- //
isWithinTradingWindow(startHour, startMinute, endHour, endMinute) =>
nyTime = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, hour, minute)
nyHour = hour(nyTime)
nyMinute = minute(nyTime)
timeInMinutes = nyHour * 60 + nyMinute
startInMinutes = startHour * 60 + startMinute
endInMinutes = endHour * 60 + endMinute
timeInMinutes >= startInMinutes and timeInMinutes <= endInMinutes
timeCondition = (useTimeFilter1 ? isWithinTradingWindow(startHour1, startMinute1, endHour1, endMinute1) : true)
// Check if the current bar is the last one within the specified time window
isEndOfTimeWindow() =>
nyTime = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, hour, minute)
nyHour = hour(nyTime)
nyMinute = minute(nyTime)
timeInMinutes = nyHour * 60 + nyMinute
endInMinutes = endHour1 * 60 + endMinute1
timeInMinutes == endInMinutes
// Logic to close trades if the time window ends
if timeCondition and closeAtEndTimeWindow and isEndOfTimeWindow()
strategy.close_all(comment="Closing trades at end of time window")
// # ========================================================================= #
// # // Calculations //
// # ========================================================================= #
avgPrice = (high + low + close) / 3
avgPriceVolume = avgPrice * volume
cumulPriceVolume = math.sum(avgPriceVolume, cumulativePeriod)
cumulVolume = math.sum(volume, cumulativePeriod)
cumValue = cumulPriceVolume / cumulVolume
cumulPriceVolumeClose = math.sum(avgPriceVolume, cumulativePeriodForClose)
cumulVolumeClose = math.sum(volume, cumulativePeriodForClose)
cumValueClose = cumulPriceVolumeClose / cumulVolumeClose
emaVal = ta.ema(close, emaLength)
emaCumValue = ta.ema(cumValue, emaLength)
// # ========================================================================= #
// # // Signal Logic //
// # ========================================================================= #
// Strategy Entry Conditions
longEntryCondition = ta.crossover(emaVal, emaCumValue) and tradeDirection == 'LONG'
shortEntryCondition = ta.crossunder(emaVal, emaCumValue) and tradeDirection == 'SHORT'
// User-Defined Exit Conditions
longExitCondition = false
shortExitCondition = false
if exitType == "Crossover"
longExitCondition := ta.crossunder(emaVal, emaCumValue)
shortExitCondition := ta.crossover(emaVal, emaCumValue)
if exitType == "Custom CVP"
emaCumValueClose = ta.ema(cumValueClose, emaLength)
longExitCondition := ta.crossunder(emaVal, emaCumValueClose)
shortExitCondition := ta.crossover(emaVal, emaCumValueClose)
// # ========================================================================= #
// # // Strategy Management //
// # ========================================================================= #
// Strategy Execution
if longEntryCondition and timeCondition
strategy.entry('Long', strategy.long)
label.new(bar_index, high - signalOffset, "◭", style=label.style_label_up, color = color.rgb(119, 0, 255, 20), textcolor=color.white)
if shortEntryCondition and timeCondition
strategy.entry('Short', strategy.short)
label.new(bar_index, low + signalOffset, "⧩", style=label.style_label_down, color = color.rgb(255, 85, 0, 20), textcolor=color.white)
if strategy.position_size > 0 and longExitCondition
strategy.close('Long')
if strategy.position_size < 0 and shortExitCondition
strategy.close('Short')
// # ========================================================================= #
// # // Plots and Charts //
// # ========================================================================= #
plot(emaVal, title='EMA', color=color.new(color.green, 25))
plot(emaCumValue, title='Cumulative EMA', color=color.new(color.purple, 35))
fill(plot(emaVal), plot(emaCumValue), color=emaVal > emaCumValue ? #008ee6 : #d436a285, title='EMA and Cumulative Area', transp=70)