ChaoZhang
개요
어부 지표 이동 중지 전략은 어부 지표와 이동 중지 메커니즘을 결합한 양적 거래 전략이다. 이 전략은 어부 지표를 사용하여 구매 및 판매 신호를 생성하고, 수익을 고정하기 위해 손실 추적을 설정하여 수익을 보호하면서 더 큰 수익을 얻습니다.
전략 원칙
- 날짜 범위를 입력하고, 재측정 또는 실판의 기간을 제한합니다
- 어부 지표의 파라미터를 입력, 기본 2주기
- 입력 중지 손실 비율, 기본 설정 5% 중지, 2% 중지 손실
- 어부 지표의 메인 라인 및 신호 라인을 계산
- 메인 라인에서 신호선을 통과할 때 구매 신호를 생성한다
- 트래킹 스톱을 설정하고, 긴 포지션에 진입한 후 가격이 2% 떨어지면 스톱
- 가격 상승이 5%를 넘으면 멈춰라
우위 분석
- ‘어업자 지표’는 트렌드를 쉽게 판단하고, 구매 신호가 정확합니다.
- 트래킹 스톱 로즈 메커니즘은 대부분의 수익을 고정시키면서도 설정된 스톱 로스를 초과하지 않도록 합니다.
- 사용자 정의 가능한 매개 변수, 다른 시장 환경에 적응
- 사용이 쉽고, 이해하기 쉬운 구현
위험 분석
- 잘못된 매개 변수 설정으로 인해 과격한 거래가 발생할 수 있으며 신중하게 테스트해야합니다.
- 너무 큰 스톱포트는 Outiliers의 영향으로 예상 이상의 손실을 초래할 수 있습니다.
- 막점이 너무 작으면 수익이 너무 빨리 절감되어 수익성이 떨어질 수 있습니다.
- 다양한 품종에 따라 적절한 매개 변수를 결정해야 합니다.
스톱 스톱 스 비율을 조정하여 다양한 변수 조합을 테스트하여 변수를 최적화 할 수 있습니다. 다른 지표와 결합하여 신호를 필터링하십시오. 포지션 관리 규칙을 설정하여 단독 위험을 제어하십시오.
최적화 방향
- 어업인 지표의 매개 변수를 최적화하고, 다른 매개 변수의 전략에 대한 영향을 테스트합니다.
- MACD, KD 등과 같은 다른 지표와 함께 필터링 신호를 사용하여 신호 품질을 향상시킵니다.
- 부린 띠를 뚫고 궤도에 올리는 것과 같은 포지션 개시 전 조건 판단을 추가합니다.
- 포지션 관리 모듈을 추가하여 단일 포지션의 위험을 제어합니다.
- 이동식 스톱을 최적화하는 방법, 예를 들어, 이동식 스톱을 평형화하거나, Chandelier Exit
요약하다
어부 지표 이동식 상쇄 전략은 추세 판단과 상쇄 관리를 통합하고, 파라미터 최적화, 지표 조합 및 상쇄 방식의 개선을 통해, 대부분의 품종에 적응할 수 있으며, 견딜 수 있는 상쇄를 방지하는 조건에서 더 나은 수익을 얻을 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Fisher_Yurik Strategy with Trailing Stop", shorttitle="FY Strategy", overlay=true)
// Date Ranges
from_month = input(defval = 1, title = "From Month")
from_day = input(defval = 1, title = "From Day")
from_year = input(defval = 2021, title = "From Year")
to_month = input(defval = 1, title = "To Month")
to_day = input(defval = 1, title = "To Day")
to_year = input(defval = 9999, title = "To Year")
start = timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(to_year, to_month, to_day, 23, 59) // backtest finish window
window = true
period = input(2, title='Period')
cost = input.float(1.05, title='profit level ', step=0.01)
dusus = input.float(1.02, title='after the signal', step=0.01)
var float Value = na
var float Fish = na
var float ExtBuffer1 = na
var float ExtBuffer2 = na
price = (high + low) / 2
MaxH = ta.highest(high, period)
MinL = ta.lowest(low, period)
Value := 0.33 * 2 * ((price - MinL) / (MaxH - MinL) - 0.5) + 0.67 * nz(Value[1])
Value := math.max(math.min(Value, 0.999), -0.999)
Fish := 0.5 * math.log((1 + Value) / (1 - Value)) + 0.5 * nz(Fish[1])
up = Fish >= 0
ExtBuffer1 := up ? Fish : na
ExtBuffer2 := up ? na : Fish
var float entryPrice = na
var float stopPrice = na
if (ExtBuffer1 > ExtBuffer1[1])
entryPrice := close*dusus
stopPrice := close * cost
if (ExtBuffer2 < ExtBuffer2[1])
entryPrice := close
stopPrice := close * cost
// Sadece seçilen test döneminde işlem yapma koşulu eklenmiştir
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=ExtBuffer1 > ExtBuffer1[1] and window)
strategy.exit("Take Profit/Trailing Stop", from_entry="Buy", when=(close >= entryPrice * cost) or (close < stopPrice), trail_offset=0.08, trail_price=entryPrice * cost)