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トレイリングストップ損失逆転戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-01 13:41:41
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概要

これは非常にシンプルな戦略です.それは1つのトレーリングストップ損失のみで構成されています.ストップ損失がトリガーされると,ポジションは逆転し,新しいポジションにトレーリングストップ損失が設定されます.

戦略の論理

ストップ・ロスは,ストップ・ロスの割合,ATR・ストップ・ロスの割合,絶対ストップ・ロスの3つのタイプのうちの1つに基づいて構築される.ストップ・ロスは起動すると,ポジションが逆転し,新しいポジションにトライリング・ストップ・ロスは設定される.

ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.ストップ・ロスは,ストップ・ロスの価格が上昇し,ストップ・ロスは減少する.

利点分析

この戦略の最大の利点は,エントリー・アウトプット選択を考慮する必要なく,ストップ・ロスの追跡を1つだけ要求する,そのシンプルさである.ストップ・ロスの値の柔軟な設定も,その適用範囲を広げる.

固定ストップ損失と比較して,使用するトライリングストップ損失は,ストップ損失がヒットする確率を減らすと同時に,より大きな利益をロックすることができます.ストップ損失が起動するたびにポジションを逆転させることで,価格逆転の機会を把握できます.

リスク分析

この戦略の主なリスクは,不適切なストップ損失値設定から生じる可能性があります. ストップ損失値が大きすぎると損失が拡大し,低すぎるとストップ損失が頻繁に発生する可能性があります. これは市場状況に基づいて適応的な最適化が必要です.

別のリスクは,ポジションを逆転する際にストップ・ロスのトリガー後に方向判断が不正確で,価格逆転の機会を逃すか損失を増やすことです.これは,最適な逆転タイミングを決定するために,トレンドとサポート/レジスタンス分析を組み合わせることが必要です.

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下の側面で最適化できます.

トレンドに対する取引を避けるためにトレンド判断を追加する
ストップ・ロスの値の計算を最適化し,市場をより動的に追跡できるようにする
高確率の逆転信号のブレークアウト検証を増加させる
最適な逆転タイミングを見つけるため,波動性測定を組み込む

結論

この戦略は,シンプルなトレーリングストップ損失メカニズムを通じて利益を実現し,初心者にとって理解が容易である.伝統的なストップ損失戦略と比較して,追加の利益を得るためにポストストップ損失トリガー逆転ポジションを追加する.継続的なテストと最適化により,非常に実践的な定量プログラムになることができます.

/*backtest
start: 2022-11-24 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Trailing SL Strategy [QuantNomad]", shorttitle = "TrailingSL [QN]", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 50)

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

sl_type    = input("%", options = ["%", "ATR", "Absolute"])

sl_perc    = input(4,     title = "% SL",        type = input.float)
atr_length = input(10,    title = "ATR Length")
atr_mult   = input(2,     title = "ATR Mult",    type = input.float)
sl_absol   = input(10,    title = "Absolute SL", type = input.float)

// 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 //

// SL values
sl_val = sl_type == "ATR"      ? atr_mult * atr(atr_length) : 
         sl_type == "Absolute" ? sl_absol : 
         close * sl_perc / 100
         
// 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]) 

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

plot(trailing_sl, linewidth = 2, color = pos == 1 ? color.green : color.red)

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

if (time_cond and pos != 1)
    strategy.entry("long",  true, stop = trailing_sl)
  
if (time_cond and pos != -1) 
    strategy.entry("short", false, stop = trailing_sl)

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