Die Ressourcen sind geladen. Beförderung...

Zweistufige Stop-Loss-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-25 18:11:30
Tags:

img

Übersicht

Die Hauptidee dieser Strategie besteht darin, zwei Gewinnziele festzulegen und den Stop-Loss nach Erreichen des ersten Ziels auf den Einstiegspreis zu verlagern, um eine Stop-Loss-Jagd zu vermeiden.

Strategie Logik

Diese Strategie wird auf der Grundlage von Bollinger-Bändern und Stochastik-Indikatoren eingesetzt.

Insbesondere ist die Logik:

  1. Geben Sie Long ein, wenn der Close unterhalb des unteren Bollinger Bands liegt und der Stochastic K unterhalb von D kreuzt.

  2. Der Kurs wird kurz eingestellt, wenn der Close über dem oberen Bollinger-Band liegt und der Stochastic K über dem D-Bereich liegt.

Die Strategie legt zwei Gewinnziele fest: TP1 bei 200 Punkten und TP2 bei 500 Punkten.

Wenn sich der Preis bewegt und TP1 ausgelöst wird, wird die Strategie den Stop-Loss auf den Einstiegspreis verschieben.

Die Strategie schließt alle Positionen, wenn TP2 oder Stop Loss ausgelöst wird.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieses zweistufigen Stop-Loss-Ansatzes besteht darin, dass er die Gewinnbindung ermöglicht und gleichzeitig die Stop-Loss-Jagd verhindert.

Ein weiterer Vorteil ist die Kombination von Bollinger Bands zur Messung des Volatilitätsbereichs und Stochastic für Überkauft/Überverkauft, die für genauere Einträge sorgen.

Risikoanalyse

Die wichtigsten Risiken stammen aus potenziellen falschen Signalen von Bollinger Bands und Stochastischen Indikatoren. Ein falscher Bollinger-Bereich kann zu fehlenden Einträgen oder schlechten Signalen führen. Stochastische falsche Ausbrüche verursachen auch falsche Einträge.

Es besteht auch die Gefahr, dass der Stop-Loss nach dem Wechsel zum Einstiegspreis erneut gejagt wird.

Diese Risiken können reduziert werden, indem die Parameter für beide Indikatoren optimiert und der Abstand zwischen Stop-Loss erhöht wird.

Optimierungsrichtlinien

Weitere Optimierungen dieser Strategie:

  1. Testen Sie verschiedene Parameterkombinationen, um optimale Bollinger- und Stochastikparameter zu finden.

  2. Verschiedene Gewinn-Verlust-Ziele testen, um ideale Konfigurationen zu finden.

  3. Hinzufügen von anderen Indikatoren wie gleitenden Durchschnitten, um Multi-Indikatorsysteme für höhere Genauigkeit zu erstellen.

  4. Recherche alternative Stop-Loss-Positionierungslogik, wie feste Entfernung vom Einstieg anstelle des Einstiegspreises selbst.

  5. Erhöhen Sie die Anzahl der Stoppverlustbewegungen auf 3 oder mehr Stufen.

Schlussfolgerung

Diese Strategie verwendet Bollinger Bands und Stochastic für Einträge, setzt zwei Take-Profit-Ziele und bewegt den Stop-Loss nach Erreichen des ersten Ziels zum Entry, um einen zweistufigen Stop-Loss zu bilden. Dies sperrt effektiv Gewinne und verhindert die Stop-Loss-Jagd. Die Strategie hat klare Vorteile, aber auch Raum für Verbesserungen durch Parameteroptimierung, Multi-Indikatorsysteme und Stop-Loss-Logik-Anpassungen.


/*backtest
start: 2022-10-18 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © fpsd4ve

//@version=5

// Add Bollinger Bands indicator (close, 20, 2) manually to visualise trading conditions
strategy("2xTP, SL to entry", 
     overlay=false,
     pyramiding=0,
     calc_on_every_tick=false,
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
     default_qty_value=25,
     initial_capital=1000,
     commission_type=strategy.commission.percent,
     commission_value=0.01
     )

// PARAMETERS
// Assumes quote currency is FIAT as with BTC/USDT pair
tp1=input.float(200, title="Take Profit 1")
tp2=input.float(500, title="Take Profit 2")
sl=input.float(200, title="Stop Loss")
stOBOS = input.bool(true, title="Use Stochastic overbought/oversold threshold")

// Colors
colorRed = #FF2052
colorGreen = #66FF00


// FUNCTIONS
// Stochastic
f_stochastic() =>
    stoch = ta.stoch(close, high, low, 14)
    stoch_K = ta.sma(stoch, 3)
    stoch_D = ta.sma(stoch_K, 3)
    stRD = ta.crossunder(stoch_K, stoch_D)
    stGD = ta.crossover(stoch_K, stoch_D)
    [stoch_K, stoch_D, stRD, stGD]


// VARIABLES
[bbMiddle, bbUpper, bbLower] = ta.bb(close, 20, 2)
[stoch_K, stoch_D, stRD, stGD] = f_stochastic()


// ORDERS
// Active Orders
// Check if strategy has open positions
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
// Check if strategy reduced position size in last bar
longClose = strategy.position_size < strategy.position_size[1]
shortClose = strategy.position_size > strategy.position_size[1]

// Entry Conditions
// Enter long when during last candle these conditions are true:
// Candle high is greater than upper Bollinger Band
// Stochastic K line crosses under D line and is oversold
longCondition = stOBOS ?
     low[1] < bbLower[1] and stGD[1] and stoch_K[1] < 25 :
     low[1] < bbLower[1] and stGD[1]

// Enter short when during last candle these conditions are true:
// Candle low is lower than lower Bollinger Band
// Stochastic K line crosses over D line and is overbought
shortCondition = stOBOS ?
     high[1] > bbUpper[1] and stRD[1] and stoch_K[1] > 75 :
     high[1] > bbUpper[1] and stRD[1]

// Exit Conditions
// Calculate Take Profit 
longTP1 = strategy.position_avg_price + tp1
longTP2 = strategy.position_avg_price + tp2
shortTP1 = strategy.position_avg_price - tp1
shortTP2 = strategy.position_avg_price - tp2

// Calculate Stop Loss
// Initialise variables
var float longSL = 0.0
var float shortSL = 0.0

// When not in position, set stop loss using close price which is the price used during backtesting
// When in a position, check to see if the position was reduced on the last bar
// If it was, set stop loss to position entry price. Otherwise, maintain last stop loss value
longSL := if inLong and ta.barssince(longClose) < ta.barssince(longCondition)
    strategy.position_avg_price
else if inLong
    longSL[1]
else
    close - sl

shortSL := if inShort and ta.barssince(shortClose) < ta.barssince(shortCondition)
    strategy.position_avg_price
else if inShort
    shortSL[1]
else
    close + sl

// Manage positions
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
strategy.exit("TP1/SL", from_entry="Long", qty_percent=50, limit=longTP1, stop=longSL)
strategy.exit("TP2/SL", from_entry="Long", limit=longTP2, stop=longSL)

strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
strategy.exit("TP1/SL", from_entry="Short", qty_percent=50, limit=shortTP1, stop=shortSL)
strategy.exit("TP2/SL", from_entry="Short", limit=shortTP2, stop=shortSL)


// DRAW
// Stochastic Chart
plot(stoch_K, color=color.blue)
plot(stoch_D, color=color.orange)

// Circles
plot(stOBOS ? stRD and stoch_K >= 75 ? stoch_D : na : stRD ? stoch_D : na, color=colorRed, style=plot.style_circles, linewidth=3)
plot(stOBOS ? stGD and stoch_K <= 25 ? stoch_D : na : stGD ? stoch_K : na, color=colorGreen, style=plot.style_circles, linewidth=3)

// Levels
hline(75, linestyle=hline.style_dotted)
hline(25, linestyle=hline.style_dotted)

Mehr