この戦略は,株の最高値と最低値に基づいて,ロング・ショート・ポジションのストップ・損失ラインを設定するダイナミック・トレイル・ストップ・ロスのメカニズムに基づいています.価格がストップ・ロスのラインに達すると,現在のポジションを閉じて反対方向に新しいポジションを開きます.この戦略は,単一の取引リスクを制御する上でシンプルで有効です.
この戦略の主なステップは以下の通りです.
上記は戦略の基本的な論理である.価格が動くと,ストップ・ロスはダイナミックな追跡のために更新され続けます.ストップ・ロスを追跡することで,取引毎の損失を効果的に制御できます.
この戦略の主な利点は:
簡単に言うと,この戦略は簡単なストップロスのメカニズムによって,ポジションを効果的に管理することができ,典型的なリスク管理戦略です.
また,注意すべきリスクもあります.
これらのリスクは,期間を調整し,合理的にスライドを削減して,より合理的なストップ・ロスの線を作ることで最適化できます.
戦略は次の側面から向上させることができる:
取引戦略は,簡単なストップロスの方法によって動的なポジション管理を実現する.理解し,実装しやすく,単一の取引損失を効果的に制御することができます. 我々は利点,潜在的なリスク,将来の最適化方向を分析しました.結論として,これは非常に典型的な実用的なリスク管理戦略です.
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //Noro //2019 //@version=4 strategy(title = "Noro's Trailing-Stop Strategy", shorttitle = "Trailing", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0) //Settings needlong = input(true, defval = true, title = "Long") needshort = input(false, defval = false, title = "Short") length = input(20, minval = 1) shift = input(0.0, minval = 0, title = "Trailing Stop") background = input(false) //Levels max = highest(high, length) min = lowest(low, length) //Trailing size = strategy.position_size longtrailing = 0.0 shorttrailing = 0.0 longtrailing := size <= 0 ? min - ((min / 100) * shift) : max(min - ((min / 100) * shift), longtrailing[1]) shorttrailing := size >= 0 ? max + ((max / 100) * shift) : min(max + ((max / 100) * shift), shorttrailing[1]) trailing = size <= 0 ? shorttrailing : longtrailing col = size == size[1] ? size > 0 ? color.red : color.lime : na plot(trailing, color = col, linewidth = 2, transp = 0) //Background bgcol = background ? size > 0 ? color.lime : color.red : na bgcolor(bgcol, transp = 80) if trailing > 0 and size <= 0 strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? na : 0, stop = trailing) if trailing > 0 and size >= 0 strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? na : 0, stop = trailing)