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Estrategia de suspensión de pérdidas de seguimiento de múltiples plazos

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-08 11:24:24
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Resumen general

Esta estrategia es una versión de varios marcos de tiempo de mi anterior estrategia simple de stop loss de seguimiento. La estrategia anterior solo utilizaba la pérdida básica de stop loss de seguimiento para ingresar posiciones. Funcionó bastante bien, así que traté de mejorarla. Pensé qué pasaría si uso el mismo ATR de seguimiento de stop loss en diferentes marcos de tiempo y los combino en una señal.

En esta estrategia, solo puede usar paradas ATR y elegir otros 3 marcos de tiempo más altos además de su marco de tiempo actual. La pérdida de parada posterior de todos estos marcos de tiempo se trazará en el gráfico. Ingrese una posición larga si todos los 4 marcos de tiempo están de acuerdo con la señal larga. Cierre posiciones largas cuando al menos 2 marcos de tiempo no están de acuerdo con la señal larga. La lógica para las posiciones cortas es la misma.

Estrategia lógica

El núcleo de esta estrategia radica en el seguimiento de la tendencia y el seguimiento de la tendencia. El seguimiento de la tendencia se utiliza para establecer el nivel de stop loss basado en el valor de ATR, que puede evitar efectivamente que se produzca un stop loss.

Específicamente, la estrategia primero calcula el valor de ATR en diferentes marcos de tiempo y establece la distancia de stop loss. Luego genera señales largas / cortas cuando el precio rompe el nivel de stop loss. Si las señales de múltiples marcos de tiempo coinciden, se tomará una posición. Después de eso, siga rastreando el nivel de stop loss por dirección de tendencia. Si las señales de un cierto porcentaje de marcos de tiempo se invierten, cierre la posición.

Al combinar el juicio de tendencia a través de diferentes períodos, las rupturas falsas se pueden filtrar de manera efectiva.

Ventajas

  1. El uso de múltiples marcos de tiempo ayuda a filtrar el ruido e identificar la dirección de la tendencia
  2. El ATR para detener el trasero ajusta la distancia de detención dinámicamente, reduciendo la probabilidad de ser detenido
  3. Combinando la tendencia de seguimiento y la gestión de pérdidas de parada, se puede seguir la tendencia y detenerse a tiempo
  4. Pocos parámetros, fáciles de entender y optimizar

Análisis de riesgos

  1. La parada ATR puede estar demasiado cerca o demasiado lejos si los parámetros no se establecen correctamente, propenso a ser golpeado o distancia de parada demasiado grande
  2. La combinación de marcos de tiempo múltiples puede no funcionar de manera efectiva o juzgar incorrectamente si los parámetros no se establecen correctamente
  3. Necesidad de configurar los parámetros de stop loss y el marco de tiempo correctamente, de lo contrario puede no lograr los mejores resultados

Soluciones:

  1. Prueba diferentes conjuntos de parámetros y productos para encontrar el óptimo
  2. Optimizar la proporción y el número de plazos para garantizar un juicio fiable de la tendencia
  3. Ajustar el multiplicador ATR para equilibrar entre no ser golpeado y la distancia adecuada

Direcciones de optimización

La estrategia se puede optimizar en los siguientes aspectos:

  1. Añadir/reducir el número de marcos de tiempo para encontrar las mejores combinaciones para la evaluación de la tendencia
  2. Prueba de diferentes multiplicadores ATR para determinar la distancia de parada óptima
  3. Añadir un mecanismo de reingreso para construir más posiciones a medida que la tendencia persiste
  4. Incorporar otros filtros en las señales de entrada, por ejemplo, indicadores de volumen, etc.
  5. Ajuste de parámetros para diferentes productos

Conclusión

Esta estrategia combina el seguimiento de tendencias y el control de riesgos a través de paradas de seguimiento de ATR de múltiples plazos. En comparación con la parada única, identifica la dirección de la tendencia con más claridad; en comparación con el marco de tiempo único, filtra mucho ruido. La configuración adecuada en los parámetros de parada y los plazos es clave para lograr los mejores resultados. Es adecuado para los inversores que pueden tolerar ciertas reducciones y proporciona rendimientos constantes. También hay más espacio de mejora y expansibilidad.

/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="MTF Trailing SL Strategy [QuantNomad]", shorttitle = "MTF TrailingSL [QN]", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

////////////
// Inputs //

atr_length = input(14,    title = "ATR Length")
atr_mult   = input(2,     title = "ATR Mult",    type = input.float)

tf2 = input('120', title = "TF2", type = input.string)
tf3 = input('180', title = "TF3", type = input.string)
tf4 = input('240', title = "TF4", type = input.string)

// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay   = input(defval = 1,    title = "From Day",   minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1,    title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear  = input(defval = 2016, title = "From Year",  minval = 1970)
 
// To Date Inputs
toDay   = input(defval = 1,    title = "To Day",   minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 1,    title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear  = input(defval = 2100, title = "To Year",  minval = 1970)
 
// Calculate start/end date and time condition
startDate  = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear,   toMonth,   toDay,   00, 00)

time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

//////////////////
// CALCULATIONS //


tsl() => 
    // SL values
    sl_val = atr_mult * atr(atr_length)
     
    // Init Variables
    pos         = 0
    trailing_sl = 0.0
    
    // Signals
    long_signal  = nz(pos[1]) !=  1 and high > nz(trailing_sl[1])
    short_signal = nz(pos[1]) != -1 and low  < nz(trailing_sl[1]) 
    
    // Calculate SL
    trailing_sl := short_signal     ? high + sl_val : 
                   long_signal      ? low  - sl_val : 
                   nz(pos[1]) ==  1 ? max(low  - sl_val, nz(trailing_sl[1])) :  
                   nz(pos[1]) == -1 ? min(high + sl_val, nz(trailing_sl[1])) : 
                   nz(trailing_sl[1])
                   
    // Position var               
    pos := long_signal  ? 1 : short_signal ? -1 : nz(pos[1]) 
    trailing_sl
    
    
trailing_sl1 = tsl()
trailing_sl2 = security(syminfo.tickerid, tf2, tsl())
trailing_sl3 = security(syminfo.tickerid, tf3, tsl())
trailing_sl4 = security(syminfo.tickerid, tf4, tsl())

pos1 = 0
pos1 := low <= trailing_sl1 ? -1 : high >= trailing_sl1 ? 1 : nz(pos1[1])

pos2 = 0
pos2 := low <= trailing_sl2 ? -1 : high >= trailing_sl2 ? 1 : nz(pos2[1])

pos3 = 0
pos3 := low <= trailing_sl3 ? -1 : high >= trailing_sl3 ? 1 : nz(pos3[1])

pos4 = 0
pos4 := low <= trailing_sl4 ? -1 : high >= trailing_sl4 ? 1 : nz(pos4[1])

total_pos = pos1 + pos2 + pos3 + pos4

//////////////
// PLOTINGS //

plot(trailing_sl1, linewidth = 2 , color = pos1 == 1 ? color.green : color.red, title = "TSL TF1")
plot(trailing_sl2, linewidth = 2 , color = pos2 == 1 ? color.green : color.red, title = "TSL TF2", transp = 25)
plot(trailing_sl3, linewidth = 2 , color = pos3 == 1 ? color.green : color.red, title = "TSL TF3", transp = 50)
plot(trailing_sl4, linewidth = 2 , color = pos4 == 1 ? color.green : color.red, title = "TSL TF4", transp = 75)

//////////////
// STRATEGY //

//strategy.entry("long",  true,  stop = trailing_sl1)
//strategy.entry("short", false, stop = trailing_sl1)

strategy.entry("long",    true, when = total_pos ==  4)
strategy.entry("short",  false, when = total_pos == -4)

strategy.close("long",  when = total_pos <= 0)
strategy.close("short", when = total_pos >= 0)
Más.

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