ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch định lượng dựa trên Gaussian Channel và Stochastic RSI. Chiến lược này được sử dụng để thực hiện giao dịch đa dạng, không thực hiện giao dịch bán lẻ.
Nguyên tắc chiến lược
Lý luận cốt lõi của chiến lược dựa trên một số tính toán quan trọng sau:
- Xây dựng đường Gauss: sử dụng EMA làm đường ray trung tâm, tính trên và xuống đường với chiều rộng đường ray gấp 2 lần độ phân biệt tiêu chuẩn.
- Tính toán RSI ngẫu nhiên: Đầu tiên tính RSI trong 14 chu kỳ, sau đó tính giá cao nhất và giá thấp nhất của RSI trong 14 chu kỳ, và cuối cùng tính vị trí tương đối của RSI hiện tại trong phạm vi này.
- Tín hiệu nhập cảnh: Giá phá vỡ đường dẫn xuống cùng lúc, chỉ số RSI ngẫu nhiên phá vỡ từ dưới 20 lên.
- Tín hiệu xuất cảnh: Giá phá vỡ kênh lên đường hoặc chỉ số RSI ngẫu nhiên phá vỡ xuống từ trên 80
Lợi thế chiến lược
- Cơ chế xác nhận kép: Giảm tác động của tín hiệu giả mạo bằng cách kết hợp kênh giá và chỉ số động lực.
- Kiểm soát rủi ro: Sử dụng quản lý vị trí phần trăm và tính đến chi phí giao dịch và yếu tố điểm trượt.
- Tính năng quay trở về giá trị trung bình: Kênh Gauss có thể nắm bắt hiệu quả phạm vi biến động của giá, cải thiện độ chính xác của giao dịch.
- Khả năng thích ứng động: Các tham số chiến lược có thể được điều chỉnh tối ưu hóa theo các tình huống thị trường khác nhau.
Rủi ro chiến lược
- Rủi ro của thị trường xu hướng: Trong thị trường xu hướng mạnh, có thể giảm vị thế quá sớm, dẫn đến việc bỏ lỡ thị trường lớn.
- Nhận thức tham số: Cài đặt các tham số nhân kênh và RSI có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của chiến lược.
- Tùy thuộc vào môi trường thị trường: Chiến lược hoạt động tốt trong thị trường bất ổn, nhưng có thể hoạt động kém trong thị trường đơn phương.
- Tính toán rủi ro chậm trễ: Tính toán chỉ số kỹ thuật có thể bị chậm trễ, có thể ảnh hưởng đến thời gian giao dịch.
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Thêm tham số thích ứng: có thể điều chỉnh số nhân kênh theo biến động của thị trường.
- Thêm nhận diện môi trường thị trường: Thêm chỉ số cường độ xu hướng, sử dụng các thiết lập tham số khác nhau trong các môi trường thị trường khác nhau.
- Tối ưu hóa quản lý vốn: Có thể điều chỉnh tỷ lệ nắm giữ tùy theo cường độ tín hiệu.
- Cải thiện cơ chế dừng lỗ: tăng tính năng theo dõi dừng lỗ và bảo vệ lợi nhuận tốt hơn.
Tóm tắt
Chiến lược này xây dựng một hệ thống giao dịch tương đối ổn định bằng cách kết hợp các đường Gauss và chỉ số RSI ngẫu nhiên. Lợi thế của chiến lược là cơ chế xác nhận kép và kiểm soát rủi ro tốt, nhưng cũng cần chú ý đến vấn đề thích ứng với các môi trường thị trường khác nhau.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-01-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gaussian Channel with Stochastic RSI", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=200, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=0)
// Gaussian Channel Parameters
gc_length = input.int(20, "Gaussian Channel Length", minval=1)
gc_mult = input.float(2.0, "Gaussian Channel Multiplier", minval=0.1)
middle = ta.ema(close, gc_length)
stdev = ta.stdev(close, gc_length)
upper = middle + gc_mult * stdev
lower = middle - gc_mult * stdev
// Plot Channels
plot(middle, "Middle Line", color=color.blue)
plot(upper, "Upper Channel", color=color.red)
plot(lower, "Lower Channel", color=color.green)
// Stochastic RSI Parameters
rsi_length = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
stoch_length = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
smooth_k = input.int(3, "Smooth %K", minval=1)
oversold = input.int(20, "Oversold Level", minval=0, maxval=100)
overbought = input.int(80, "Overbought Level", minval=0, maxval=100)
// Calculate Stochastic RSI
rsi = ta.rsi(close, rsi_length)
lowest_rsi = ta.lowest(rsi, stoch_length)
highest_rsi = ta.highest(rsi, stoch_length)
stoch_rsi = highest_rsi != lowest_rsi ? (rsi - lowest_rsi) / (highest_rsi - lowest_rsi) * 100 : 0
k = ta.sma(stoch_rsi, smooth_k)
// Entry/Exit Conditions
enterLong = ta.crossover(close, lower) and ta.crossover(k, oversold)
exitLong = ta.crossover(close, upper) or ta.crossunder(k, overbought)
// Strategy Execution
if (time >= timestamp(2018, 01, 01, 0, 0) and time < timestamp(2069, 01, 01, 0, 0))
if enterLong
strategy.entry("Long", strategy.long)
if exitLong
strategy.close("Long")