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Schlanke Bewegliche Durchschnittsstrategie zum Stop-Loss

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-31 14:25:29
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Übersicht

Diese Strategie verwendet glatte gleitende Durchschnittslinien und durchschnittlichen wahren Bereich, um zwei Stop-Loss-Preisniveaus zu berechnen. Sie eröffnet umgekehrte Positionen, wenn die Preise durch die Stop-Loss-Niveaus durchbrechen, um einen Stop-Loss-Trailing von Trends zu erreichen. Die Strategie eignet sich für den hochvolatilen Kryptowährungshandel und kann effektiv Gewinne erzielen und Verluste vermeiden.

Strategie Logik

  1. Berechnen Sie die durchschnittliche tatsächliche Preisspanne atr der letzten n Perioden und glätten Sie sie mit der RMA-Methode aus.
  2. Der langfristige Stop-Loss-Preis ist der höchste Preis minus atr und der kurze Stop-Loss-Preis ist der niedrigste Preis plus atr
  3. Wenn der Preis die obere Stop-Loss-Linie durchbricht, gehen Sie kurz; wenn er die untere Stop-Loss-Linie durchbricht, gehen Sie lang
  4. Die Stop-Loss-Linien werden ständig aktualisiert, wenn sich der Preis bewegt, um ein dynamisches Trailing zu erreichen

Diese Strategie bestimmt einen angemessenen Stop-Loss-Bereich durch ATR-Berechnung und verwendet dann die RMA-Methode, um die Stop-Loss-Linien zu glätten, um zu vermeiden, dass Stops durch kleine Kursschwankungen ausgelöst werden.

Analyse der Vorteile

  1. Schlanke, sich bewegende Stop-Loss-Linien filtern Geräusche effektiv und vermeiden falsche Signale
  2. Dynamisch verfolgende Stop-Loss-Punkte können die meisten Trendgewinne einfahren
  3. Stabile Parameter, geeignet für mittelfristige und langfristige Betriebe
  4. Voll automatisierte Handel ohne manuelles Eingreifen

Risikoanalyse

  1. Der Stop-Loss-Bereich kann zu groß sein und die ATR-Periode und der Multiplikator sollten entsprechend angepasst werden
  2. Bei unklarer Entwicklung kann es häufiger zu Schließungen kommen.
  3. Es sollten geeignete Einstiegsbedingungen geschaffen werden, um zu verhindern, dass man nach Höhen und Tiefen jagt.

Der Stop-Loss-Bereich kann reduziert werden, indem die ATR-Periode angemessen verkürzt oder der ATR-Multiplikator reduziert wird, oder zusätzliche Filter hinzugefügt werden können, um unnötige Öffnungen von Positionen zu reduzieren.

Optimierungsrichtlinien

  1. Andere Indikatoren können auf der Grundlage der ATR-Parameter hinzugefügt werden, um den Trend zu bestimmen.
  2. Optimieren Sie die Öffnungslogik und setzen Sie strengere Breakout-Filter
  3. Hinzufügen von Funktionen zur Bewegung der Gewinnentnahme
  4. Optimieren Sie Stop-Loss-Linien mit Algorithmen für maschinelles Lernen

Durch das Beurteilen der Trendrichtung mit anderen Oszillatorindikatoren kann eine ineffiziente Eröffnung während der Konsolidierung vermieden werden. Optimieren Sie die Einstiegslogik, um sicherzustellen, dass der Preis nach dem Durchbrechen der Stop-Loss-Linie für eine bestimmte Bandbreite weiterlaufen kann. Fügen Sie bewegliche Gewinnnahmelinien hinzu, um mehr Gewinne zu erzielen. Verwenden Sie maschinelles Lernen, um bessere Stop-Loss-Funktionen zu trainieren.

Zusammenfassung

Diese Strategie verfolgt dynamisch hochvolatile Kryptowährungsmärkte mit glatten gleitenden Durchschnitts-Stop-Loss-Linien, um Risiken effektiv zu kontrollieren.


/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//
//  作品: [LunaOwl] 超級趨勢2
//
////////////////////////////////
//     ~~!!*(๑╹◡╹๑) **       //
//  製作: @LunaOwl 彭彭       //
//  第1版: 2019年05月29日     //
//  第2版: 2019年06月12日     //
//  微調:  2019年10月26日     //
//  第3版: 2020年02月12日     //
////////////////////////////////
//
//
//超級趨勢的缺點:
//--1.止損距離可能相當大, 請自己調整週期
//--2.市場沒有存在明顯趨勢的時候表現不佳
//
//超級趨勢的優點:
//--1.具有可以參考的移動止損線, 適合新手
//--2.市場存在明顯趨勢的時候表現會很不錯
//
//使用須知:
//--1.每筆交易都需要下移動止損單, 絕對要下
//--2.中途被針掃出場時不要急著再進去
//--3.當錯失機會不要追高追低, 等待下次機會
//--4.實質槓桿比率不要太高, 不要輕忽市場變化
//--5.訂單進出場都建議分成五份、十份區間掛單
//--6.不要妄圖賺到市場上的每一分錢
//
//稍做更新:
//--1.平均真實區間利用了遞迴均線減少雜訊
//--2.針對高波動率的小幣市場,中期順勢策略應該以減少雜訊為重點
//--3.研究國外交易策略後,它們常用平滑因子過濾隨機走勢
//--4.績效上和其它平均法比較並沒有突出,但優點是參數變動穩定性
//--5.我選擇四小時線回測小幣市場,並且選擇經歷過牛熊市的以太坊

//==設定研究==//

//study(title = "[LunaOwl] 超級趨勢2", shorttitle = "[LunaOwl] 超級趨勢2", overlay = true)

//==設定策略==//

strategy(
     title               = "[LunaOwl] 超級趨勢2",
     shorttitle          = "[LunaOwl] 超級趨勢2",
     format              = format.inherit,
     overlay             = true,
     calc_on_order_fills = true,
     calc_on_every_tick  = false,
     pyramiding          =  0,      
     currency            = currency.USD,    
     initial_capital     = 10000,
     slippage            = 10,
     default_qty_value   = 100,
     default_qty_type    = strategy.percent_of_equity,
     commission_value    = 0.1
     )

//==設定參數==//

src = input(close, "數據來源")

length = input(
     title  = "ATR 周期", 
     type   = input.integer,
     minval = 1,
     maxval = 4,
     defval = 1
     )

//可以設定的精度為小數點後三位

mult = input(
     title  = "ATR 乘數", 
     type   = input.float,
     minval = 1.000, 
     maxval = 9.000,
     defval = 2.618,
     step   = 0.001
     )
     
atr = mult * atr(length) 
atr_rma = rma(atr, 14)  //平均真實區間添加遞回均線

//==算法邏輯==//

LongStop      = hl2 - atr_rma
LongStopPrev  = nz(LongStop[1], LongStop)
LongStop     := close[1] > LongStopPrev ? max(LongStop, LongStopPrev) : LongStop
 
ShortStop     = hl2 + atr_rma
ShortStopPrev = nz(ShortStop[1], ShortStop)
ShortStop    := close[1] < ShortStopPrev ? min(ShortStop, ShortStopPrev) : ShortStop

dir  = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and close > ShortStopPrev ? 1 :
       dir ==  1 and close < LongStopPrev ? -1 : 
       dir

LongStop_data  = dir == 1 ? LongStop : na
ShortStop_data = dir == 1 ? na : ShortStop

LongMark  = dir ==  1 and dir[1] == -1 ? LongStop : na
ShortMark = dir == -1 and dir[1] == 1 ? ShortStop : na

LongColor  = #0D47A1  //普魯士藍
ShortColor = #B71C1C  //酒紅色

//==設置止損線==//

plot(LongStop_data,
     title     = "移動止損線",
     style     = plot.style_linebr,
     color     = LongColor,
     linewidth = 1
     )
     
plot(ShortStop_data,
     title     = "移動止損線",
     style     = plot.style_linebr,
     color     = ShortColor,
     linewidth = 1 
     )

//==設定K線顏色==//

barcolor(dir == 1 ? LongColor : ShortColor, title = "K線顏色")

//==設定快訊通知==//

alertcondition(LongMark,
     title   = "多頭標記", 
     message = "多頭標記: 行情可能出現潛在變化,請注意個人的對沖或空頭部位,留意風險。")
     
alertcondition(ShortMark,
     title   = "空頭標記", 
     message = "空頭標記: 行情可能出現潛在變化,請注意個人的現貨或多單持倉狀況,留意風險。")

// - 設定日期範圍 - //

test_Year   = input(2017, title = "設定範圍:年", minval = 1, maxval = 2140) 
test_Month  = input(  11, title = "_____月", minval = 1, maxval =   12)
test_Day    = input(  01, title = "_____日", minval = 1, maxval =   31)
test_Period = timestamp( test_Year, test_Month, test_Day, 0, 0)

// - 買賣條件 - //

Long = src > LongStop_data
strategy.entry("多頭進場", strategy.long, when = Long)
strategy.close("多頭出場", when = Long) 

Short = src < ShortStop_data
strategy.entry("空頭進場", strategy.short, when = Short)
strategy.close("空頭回補", when = Short) 

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