ChaoZhang
개요
다항적 추적 스톱 전략은 다항적 함수 형태로 스톱을 추적하는 전략이다. 이 전략은 간단한 슬라이드 클리어 밸브의 교차점 입구에 있다. 입구시, 고정 입구 기간의 최소값. 입구 후, 최소값 + D로 활성화된다.*N^a의 형식의 추적 스톱 로드, 이 중에서 최소값은 입시 시 고정된 기간의 최소값, D는 역전 값, N은 포지션 기간 동안 K선 수, a는 다항식의 수이다. 추적 스톱 로드가 K선 종료 가격을 아래에서 위로 가로지르면, 평지한다.
전략 원칙
다항식 트래킹 스톱 전략의 핵심은 다항식 형태의 트래킹 스톱 전략 프레임워크를 사용하는 것이다. 첫째, 간단한 이동 평균의 교차점에 입문 신호를 발산한다. 구체적으로, 상장 가격이 상하의 간단한 이동 평균을 통과할 때 상향으로 진출한다. 입문 후, 입문시의 주기적 최소값이 후속의 상장 기준으로 기록된다. 다음, 전략은 특수 다항식 트래킹 스톱 논리를 활성화한다.
이 전략의 가장 큰 장점은 시장 상황에 따라 스톱 라인을 유연하게 조정할 수 있고, 이윤을 확보한 후 적시에 스톱 라인을 보장한다는 것입니다. 전통적인 선형적 추적 스톱 라인에 비해 이 전략의 다단계 스톱 라인은 더 부드럽고, 불필요한 스톱 라인이 유발되는 것을 효과적으로 억제 할 수 있습니다. 또한, 스톱 라인을 깨는 것에 비해 이 전략은 시간이 지남에 따라 스톱 라인을 지속적으로 높이고, 이윤 보호를 달성 할 수 있습니다. D와 a 파라미터를 조정하여 스톱 라인의 모양을 변경하여 시장 변화에 대한 동적 추적을 구현 할 수 있습니다.
우위 분석
다중 트래킹의 가장 큰 장점은 다음과 같습니다.
특수 다중형의 중지 방식을 사용하여 시장 상황에 따라 손해 줄이를 유연하게 조정하여 선형적인 중지 문제를 피할 수 있습니다.
전통적인 스톱 방식에 비해 이 전략은 스톱 라인을 비선형적으로 조정하여 불필요한 스톱이 유발되는 것을 크게 줄일 수 있다.
이 전략은 스톱 라인을 부드럽게 움직여서 수익을 보장하면서 적시에 스톱 할 수 있습니다.
전략적 중지 방법은 파라미터를 조정하여 자유롭게 변경할 수 있으며, 시장 변화에 강한 적응력을 가지고 있다.
전략 프레임워크는 간단하고 명확하며, 실행 및 최적화하기 쉽습니다.
위험 분석
다중 모서리 추적 (MTS) 스톱 로즈 전략에는 다음과 같은 위험 요소가 있습니다.
만약 추적 스톱 라인 조정이 너무 급진적이면, 너무 일찍 스톱 할 수 있다. 이것은 파라미터 최적화로 해결할 수 있다.
스톱 라인이 부드럽게 올라가는 과정에서 더 큰 수익 기회를 놓칠 수 있습니다. 이것은 전략의 필수적인 선택입니다.
다항 함수는 예상치 못한 가격 침투 상황을 초래할 수 있으며, 이를 피하기 위해 파라미터를 조정하고 다른 스톱을 추가해야합니다.
기술 지표 거래 전략으로서, 이 전략은 갑작스러운 사건에 대한 대응 능력이 약하다. 이것은 인공적인 개입으로 또는 다른 모델과 결합하여 강화될 수 있다.
최적화 방향
다항식 추적 중지 전략에는 다음과 같은 몇 가지 주요 최적화 방향이 있습니다.
입학 논리를 조정하고, 더 나은 입학 시점을 찾습니다.
스톱 라인을 추적하는 계산 공식을 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
지수, 대수 등과 같은 다른 정지선 모양을 시도하십시오.
정지선 이외에 다른 정지수단을 추가하여 정지선을 구축한다.
기계학습, 심도학습 등의 모형과 결합하여 모형 예측을 사용하여 가이드 손실을 시도하십시오.
다른 시장과 다른 주기에서 전략을 적용하는 효과를 탐구하십시오.
스포드 라인 자체 적응 최적화 메커니즘을 구축하여 스포드 라인 곡선의 모양을 자동으로 최적화한다.
요약하다
다단계 추적 스톱 전략은 전반적으로 매우 실용적인 스톱 전략이다. 그것은 전통적인 선형 추적 스톱의 한계를 뚫고, 더 부드러운 비선형 다단계 함수를 스톱 라인으로 사용하여, 무의미한 스톱을 현저히 줄일 수 있으며 동시에 수익을 보장한다. 이 전략 스톱 메커니즘은 유연성이 높으며, 관련 매개 변수를 조정하여 스톱 라인의 모양을 자유롭게 바꿀 수 있으며, 시장 변화에 강한 적응력을 가지고 있다.
/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
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//@version=4
strategy("polynomic_stop", overlay=true, initial_capital=1000, commission_value=0.1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
D = input(0.1, minval = 0.0001, title = 'decrement')
S = input(2, minval = 1.0, title = 'polynomial degree ')
MA = input(20, title = 'period SMA')
MN = input(20, title = 'period MIN_for')
SMA = sma(close, MA)
MIN = lowest(low, MN)
var stop = 0.0
var num = 0
if strategy.opentrades[1] == 0 and strategy.opentrades != 0
stop := MIN
if strategy.opentrades != 0
num := num + 1
if strategy.opentrades == 0
num := 0
stop := MIN
hl = stop + D * pow(num, S)
plot(hl)
plot(SMA, color = color.red)
strategy.entry("buy", true, when = close[1] < SMA[1] and close > SMA)
strategy.close("buy", when = crossover(hl, close))