ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một chiến lược phức hợp kết hợp các chỉ số RSI nhiều chu kỳ và hệ thống giao dịch lưới động. Nó xác định tình trạng thị trường quá mua quá bán bằng cách phân tích giá trị chỉ số RSI của ba chu kỳ thời gian khác nhau và sử dụng hệ thống lưới động dựa trên ATR để quản lý vị trí. Chiến lược cũng bao gồm các cơ chế kiểm soát rủi ro như chặn hàng ngày, bảo vệ rút lui tối đa, có thể cân bằng hiệu quả lợi nhuận và rủi ro.
Nguyên tắc chiến lược
Logic cốt lõi của chiến lược bao gồm những phần chính sau:
- Phân tích nhiều chu kỳ thời gian - đồng thời theo dõi chỉ số RSI trong ba chu kỳ thời gian của chu kỳ hiện tại, 60 phút và 240 phút, chỉ kích hoạt giao dịch khi có tín hiệu mua hoặc bán quá mức trong ba chu kỳ.
- Hệ thống lưới động - Sử dụng ATR làm tham chiếu cho tỷ lệ biến động, tính toán động khoảng cách lưới. Khi giá di chuyển theo hướng bất lợi, tăng vị trí theo hệ số nhân định.
- Quản lý vị trí - dựa trên 1% quyền lợi của tài khoản làm vị trí cơ bản và kiểm soát mức độ gia tăng vị trí của lưới thông qua tham số lot_multiplier.
- Kiểm soát rủi ro - bao gồm mục tiêu dừng hàng ngày, bảo vệ thu hồi tối đa quyền lợi tài khoản 2%, và cơ chế thanh toán tín hiệu ngược.
Lợi thế chiến lược
- Xác nhận tín hiệu đa chiều - Giảm hiệu quả tín hiệu giả bằng cách phân tích các chỉ số RSI trong nhiều khoảng thời gian.
- Quản lý vị trí linh hoạt - Hệ thống lưới động có thể điều chỉnh khoảng cách lưới theo biến động của thị trường.
- Kiểm soát rủi ro tốt - Kiểm soát rủi ro hiệu quả với các cơ chế bảo vệ dừng hàng ngày và rút tối đa.
- Độ cao có thể tùy chỉnh - Cung cấp nhiều tham số có thể điều chỉnh để dễ dàng tối ưu hóa chiến lược theo các môi trường thị trường khác nhau.
Rủi ro chiến lược
- Rủi ro xu hướng - Trong thị trường có xu hướng mạnh, chiến lược lưới có thể phải đối mặt với tổn thất liên tục.
- Rủi ro quản lý tài chính - Nhiều mạng lưới có thể dẫn đến việc sử dụng quá mức tài chính.
- Nhận thức tham số - Hiệu suất của chiến lược nhạy cảm với các thiết lập tham số.
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Nhận biết xu hướng được tăng cường - Các chỉ số xu hướng như trung bình di chuyển có thể được thêm vào như là bộ lọc.
- Điều chỉnh tham số động - Tự động điều chỉnh RSI và tham số lưới theo biến động của thị trường
- Tối ưu hóa Stop Loss - Có thể thiết lập một Stop Loss riêng cho mỗi bit lưới.
- Bộ lọc thời gian - Thêm bộ lọc thời gian giao dịch, tránh thời gian lưu động thấp.
Tóm tắt
Chiến lược này tạo ra một chương trình giao dịch cân bằng bằng cách kết hợp phân tích RSI nhiều chu kỳ và hệ thống giao dịch lưới động. Cơ chế kiểm soát rủi ro tốt và cài đặt tham số linh hoạt giúp nó phù hợp với các môi trường thị trường khác nhau.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-02-10 00:00:00
end: 2025-02-08 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Multi-Timeframe RSI Grid Strategy with Arrows", overlay=true)
// Input parameters
rsi_length = input.int(14, "RSI Length")
oversold = input.int(30, "Oversold Level")
overbought = input.int(70, "Overbought Level")
higher_tf1 = input.string("60", "Higher Timeframe 1")
higher_tf2 = input.string("240", "Higher Timeframe 2")
grid_factor = input.float(1.2, "Grid Multiplication Factor", step=0.1)
lot_multiplier = input.float(1.5, "Lot Multiplication Factor", step=0.1)
max_grid = input.int(5, "Maximum Grid Levels")
daily_target = input.float(4.0, "Daily Profit Target (%)", step=0.5)
atr_length = input.int(14, "ATR Length")
// Calculate RSI values
current_rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
higher_tf1_rsi = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf1, ta.rsi(close, rsi_length))
higher_tf2_rsi = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf2, ta.rsi(close, rsi_length))
// Grid system variables
var int grid_level = 0
var float last_entry_price = na
var float base_size = strategy.equity * 0.01 / close
var float daily_profit_target = strategy.equity * (daily_target / 100)
var bool target_reached = false
// ATR for grid spacing
atr = ta.atr(atr_length)
grid_space = atr * grid_factor
// Daily reset
new_day = ta.change(time("D"))
if new_day
daily_profit_target := strategy.equity * (daily_target / 100)
target_reached := false
grid_level := 0
last_entry_price := na
// Trading conditions
buy_condition = current_rsi < oversold and higher_tf1_rsi < oversold and higher_tf2_rsi < oversold
sell_condition = current_rsi > overbought and higher_tf1_rsi > overbought and higher_tf2_rsi > overbought
// Reverse signal detection
reverse_long_to_short = sell_condition and strategy.position_size > 0
reverse_short_to_long = buy_condition and strategy.position_size < 0
// Close all trades on reverse signals
if reverse_long_to_short or reverse_short_to_long
strategy.close_all()
grid_level := 0
last_entry_price := na
// Grid management logic
if strategy.position_size == 0
grid_level := 0
last_entry_price := na
if strategy.position_size > 0 and not reverse_long_to_short
if close < last_entry_price - grid_space and grid_level < max_grid and not target_reached
strategy.entry("Long Grid " + str.tostring(grid_level), strategy.long, qty=base_size * math.pow(lot_multiplier, grid_level))
grid_level += 1
last_entry_price := close
if strategy.position_size < 0 and not reverse_short_to_long
if close > last_entry_price + grid_space and grid_level < max_grid and not target_reached
strategy.entry("Short Grid " + str.tostring(grid_level), strategy.short, qty=base_size * math.pow(lot_multiplier, grid_level))
grid_level += 1
last_entry_price := close
// Initial entry
if buy_condition and strategy.position_size == 0 and not target_reached
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=base_size)
grid_level := 1
last_entry_price := close
if sell_condition and strategy.position_size == 0 and not target_reached
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=base_size)
grid_level := 1
last_entry_price := close
// Profit target check
current_profit = strategy.netprofit + strategy.openprofit
if current_profit >= daily_profit_target and not target_reached
strategy.close_all()
target_reached := true
// Drawdown protection
if strategy.openprofit < -(0.02 * strategy.equity) // 2% drawdown protection
strategy.close_all()
grid_level := 0
last_entry_price := na
// Plot Buy and Sell Arrows
plotshape(series=buy_condition and strategy.position_size == 0, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY", size=size.small)
plotshape(series=sell_condition and strategy.position_size == 0, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL", size=size.small)
// Plotting RSI
plot(current_rsi, "Current RSI", color=color.blue)
plot(higher_tf1_rsi, "HTF1 RSI", color=color.red)
plot(higher_tf2_rsi, "HTF2 RSI", color=color.green)
hline(oversold, "Oversold", color=color.gray)
hline(overbought, "Overbought", color=color.gray)