Thẻ: lập trình bot trading

Một insight quan trọng buổi 8 nhấn mạnh: chiến lược có tỷ lệ thắng (win rate) thấp vẫn có thể lời lớn nếu Risk/Reward Ratio đủ tốt. Công thức kỳ vọng (Expectancy) def tinh_expectancy(win_rate, avg_win, avg_loss): return (win_rate * avg_win) – ((1 – win_rate) * abs(avg_loss)) print(tinh_expectancy(0.4, 300, 100)) # Win rate 40% vẫn có […]

Đặt Stop Loss/Take Profit cố định (ví dụ luôn 2%) không tối ưu vì không tính đến biến động thực tế — buổi 8 dạy cách dùng ATR (Average True Range) để đặt động. Code SL/TP theo ATR def tinh_atr(df, period=14): high_low = df[‘high’] – df[‘low’] return high_low.rolling(period).mean() atr = tinh_atr(df).iloc[-1] stop_loss = gia_vao – […]

Buổi 8 chuyển trọng tâm sang quản lý vốn — chủ đề được nhấn mạnh là quan trọng hơn cả việc chọn đúng chỉ báo trong khóa Bot Auto Trading Python. Công thức Position Sizing chuẩn von = 100_000_000 rui_ro_phan_tram = 0.01 # chỉ rủi ro 1% vốn/lệnh khoang_cach_sl = gia_vao – gia_stop_loss khoi_luong = […]

Bài thực hành buổi 7 hoàn thiện bot dựa trên MACD, là chỉ báo phức tạp nhất trong 3 chỉ báo cốt lõi của Phần 2. Khung bot MACD if df[‘MACD’].iloc[-1] > df[‘Signal’].iloc[-1] and df[‘MACD’].iloc[-2] <= df['Signal'].iloc[-2]: if df['MACD'].iloc[-1] < 0: # Crossover dưới 0 thường mạnh hơn dat_lenh_mua() Thêm điều kiện phụ (MACD crossover […]

Divergence (phân kỳ) là kỹ thuật nâng cao của buổi 7 — khi giá và MACD di chuyển ngược hướng, báo hiệu khả năng đảo chiều. Khái niệm Bearish Divergence Khi giá tạo đỉnh cao hơn nhưng MACD tạo đỉnh thấp hơn — đây là Bearish Divergence, cảnh báo đà tăng đang yếu đi dù […]

Tương tự MA Crossover, MACD cũng tạo tín hiệu khi đường MACD cắt qua đường Signal — buổi 7 code chi tiết logic này. Code tín hiệu MACD Crossover df[‘signal’] = 0 df.loc[(df[‘MACD’] > df[‘Signal’]) & (df[‘MACD’].shift(1) <= df['Signal'].shift(1)), 'signal'] = 1 df.loc[(df['MACD'] = df[‘Signal’].shift(1)), ‘signal’] = -1 MACD thường được xem là chỉ báo […]

MACD (Moving Average Convergence Divergence) là chỉ báo phức tạp hơn MA/RSI, được buổi 7 giải thích từng thành phần. 3 thành phần của MACD ema12 = df[‘close’].ewm(span=12).mean() ema26 = df[‘close’].ewm(span=26).mean() df[‘MACD’] = ema12 – ema26 df[‘Signal’] = df[‘MACD’].ewm(span=9).mean() df[‘Histogram’] = df[‘MACD’] – df[‘Signal’] MACD đo khoảng cách giữa 2 đường EMA nhanh/chậm; Signal Line […]

Bài thực hành buổi 6 nâng cấp bot RSI với tính năng cảnh báo — chuẩn bị cho chủ đề Telegram alert ở Phần 6. Bot RSI có log cảnh báo if df[‘RSI’].iloc[-1] 70: print(f”[CẢNH BÁO] RSI quá mua: {df[‘RSI’].iloc[-1]:.1f} — Xem xét BÁN”) In log rõ ràng mỗi lần có tín hiệu là thói […]

Một kỹ thuật quan trọng buổi 6 dạy là kết hợp 2 chỉ báo để lọc bớt tín hiệu nhiễu — MA xác định xu hướng, RSI xác định điểm vào. Code kết hợp RSI + MA xu_huong_tang = df[‘close’] > df[‘MA50’] diem_vao_tot = df[‘RSI’] < 30 df['signal'] = ((xu_huong_tang) & (diem_vao_tot)).astype(int) Chỉ mua khi […]

Buổi 6 hướng dẫn code chiến lược RSI hoàn chỉnh, biến chỉ báo thành tín hiệu giao dịch cụ thể. Code chiến lược RSI df[‘signal’] = 0 df.loc[df[‘RSI’] 70, ‘signal’] = -1 # Quá mua → Bán Một lỗi phổ biến là RSI có thể ở vùng quá bán rất lâu trong xu hướng giảm […]