この戦略は,スーパートレンド指標とトライリングストップロスのベースでポジションを開閉する.ロングとショートポジションを開閉するために4つのアラートを使用し,スーパートレンド戦略を採用する.この戦略は,トライリングストップロスの機能を持つロボットのために特別に設計されている.
この戦略は,上下帯を計算するためにATRインジケーターを使用する. 閉値が上下帯を突破すると買い信号が生成され,下帯を突破すると売り信号が生成される. 戦略は,トレンド方向を決定するためにスーパートレンドラインも使用する. スーパートレンドラインが上昇すると牛市場が始まることを示す. ダウンすると熊市場が始まることを示す. 信号が発生すると戦略はポジションを開き,初期ストップ損失価格を設定する. その後,価格変化に基づいてストップ損失価格を調整し,利益をロックし,後続ストップ損失効果を達成する.
この戦略は,トレンド方向を決定するためのスーパートレンド指標とストップを設定するためのATR指標の利点を組み合わせます.それは誤ったブレイクアウトを効果的にフィルタリングすることができます.トライリングストップは利益を非常にうまくロックし,引き下げを減らすことができます.また,この戦略はロボットのために特別に設計されており,自動取引が可能になります.
スーパートレンドインジケーターは,より多くの誤った信号を容易に生成することができる.ストップ損失調整範囲が大きいとき,ストップ損失がヒットする確率は増加する.さらに,ロボット取引は,サーバークラッシュやネットワーク中断などの技術的リスクに直面する.
誤った信号の確率を減らすために,ATRパラメータを適切に調整したり,フィルタリングのために他の指標を追加することもできます.トライルストップ範囲を調整する際に,利益とリスクをバランスする必要があります.同時に,バックアップサーバーとネットワークを準備し,技術的な故障リスクに対してヘッジする必要があります.
この戦略を最適化できる分野は以下の通りです.
入力シグナルをフィルタリングし,誤ったシグナルを避けるために指標または条件を追加します.例えば,MACD指標を追加できます.
ATR パラメータの組み合わせをテストして最適なパラメータを見つけます.
最適なバランスポイントを見つけるために ストップ損失範囲を最適化します
損失のバッチ停止を達成するために,より多くのストップ損失価格を追加します.
主サーバーが故障した場合にすぐに切り替える 主要サーバーと待機サーバーを組み合わせた 双サーバーアーキテクチャを構築します
この戦略は,スーパートレンド指標とトライリングストップロスの優位性を統合し,自動開示とストップロスの損失を処理します.ライブ取引中の最適化方向の改善措置と組み合わせると,非常に実践的な定量的な取引戦略になります.
/*backtest start: 2023-11-18 00:00:00 end: 2023-12-18 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m 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/ // © arminomid1375 //@version=5 strategy('Mizar_BOT_super trend', overlay=true, default_qty_value=100, currency=currency.USD, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, initial_capital=100, max_bars_back=4000) //===== INPUTS ==========================================================================// factor = input.float(4.5, title='ATR Factor', step=0.1,group = 'ATR') period = input.int(59, minval=1, maxval=100, title='ATR Period',group = 'ATR') up = (high + low) / 2 - factor * ta.atr(period) down = (high + low) / 2 + factor * ta.atr(period) trend_up = 0.0 trend_up := close[1] > trend_up[1] ? math.max(up, trend_up[1]) : up trend_down = 0.0 trend_down := close[1] < trend_down[1] ? math.min(down, trend_down[1]) : down trend = 0.0 trend := close > trend_down[1] ? 1 : close < trend_up[1] ? -1 : nz(trend[1], 1) tsl = trend == 1 ? trend_up : trend_down line_color = trend == 1 ? 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