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다항식 후속 정지 전략

저자:차오장, 2024-02-23 14:43:36
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전반적인 설명

다항식 후속 정지 전략은 다항식 함수의 형태로 후속 정지를 갖는 전략이다. 그것은 단순한 슬라이딩 닫기 촛불의 교차점에 입력된다. 포지션을 입력하는 순간에, 그것은 기간에 대한 최소의 값에 의해 고정된다. 포지션을 입력한 후, 포지션에 입력하는 시간에 고정된 기간에 대한 최소 + D * N ^ a 형식의 후속 정지가 활성화된다. 여기서 최소는 감소, D는 감소, N는 포지션에 있는 바의 수, a는 다항식의 정도이다. 후속 정지가 아래에서 위로 촛불 닫기를 넘을 때 거래는 종료된다.

전략 원칙

다항식 트레이일링 스톱 전략의 핵심은 다항식 트레이일링 스톱과 함께 전략 프레임워크를 사용하는 것입니다. 첫째, 그것은 간단한 이동 평균 라인의 교차점에 엔트리 신호를 전송합니다. 구체적으로, 닫는 가격이 간단한 이동 평균 라인을 넘을 때 짧게 이동합니다. 엔트리 후, 다음 스톱 손실 기준으로 입력 할 때 기간의 최소 값을 기록합니다. 그런 다음 전략은 특수 다항식 트레이일링 스톱 논리를 활성화합니다. 트레이일링 스톱 라인의 계산 공식은: 최소 + D * 기간 수의 힘 a. 최소가 입력 할 때 기록 된 기간의 최저 가격, D는 감소, 기간의 수는 현재 포지션을 보유한 일 또는 K- 라인의 수를 나타냅니다. 그리고 다항식 상태의 열기 또는 닫기 수를 나타냅니다. 다른 말로, 시간이 지날 때, 이 다항식 라인은 특정 손실 패턴을 가로질러 종점으로 이동할 것입니다. 이 다항식 라인은 결국 종점의 가장 낮은 가격으로 이동하고, 종점의 가장 낮은 가격으로 이동할 때, 이 다항식 라인은 포지션이 종료되는 것을 나타

이 전략의 가장 큰 장점은 시장 조건에 따라 스톱 로스 라인을 유연하게 조정하고 적시에 스톱 로스를 조정하여 수익을 보장 할 수 있다는 것입니다. 전통적인 선형 후속 스톱에 비해 이 전략의 다항식 스톱 로스 라인은 더 부드럽고 불필요한 스톱 로스 트리거를 효과적으로 억제 할 수 있습니다. 동시에, 손익분기 스톱에 비해 이 전략은 수익을 보호하기 위해 시간이 지남에 따라 스톱 로스 라인을 계속 올릴 수 있습니다. 매개 변수 D 및 a를 조정함으로써 스톱 로스 라인의 모양을 변화하여 시장 변화를 동적으로 추적 할 수 있습니다.

이점 분석

다항식 후속 정지 전략의 가장 큰 장점은 다음과 같습니다.

  1. 특수 다항식 스톱 로스 방법을 사용하여, 스톱 로스 라인은 선형 스톱의 문제를 피하기 위해 시장 조건에 따라 유연하게 조정할 수 있습니다.

  2. 전통적인 스톱 로스 방법과 비교하면 전략은 스톱 로스 라인을 비선형적으로 조정하여 불필요한 스톱 로스 트리거를 크게 줄일 수 있습니다.

  3. 전략의 스톱 로스 라인은 순조롭게 올라갑니다. 이는 수익성을 보장하면서 시간적으로 손실을 멈출 수 있습니다.

  4. 전략의 스톱 로스 방법은 매개 변수를 조정함으로써 자유롭게 변경할 수 있으며, 시장 변화에 매우 적응할 수 있습니다.

  5. 전략 프레임 워크는 간단하고 명확하며, 구현 및 최적화하기가 쉽습니다.

위험 분석

다항식 후속 정지 전략은 또한 몇 가지 잠재적 위험을 가지고 있습니다:

  1. 추적 스톱 손실 라인이 너무 공격적으로 조정되면 스톱 손실이 조기에 발생할 수 있습니다. 이는 매개 변수 최적화로 해결할 수 있습니다.

  2. 스톱 라인의 부드러운 상승 과정에서는 더 큰 수익 기회를 놓칠 수 있습니다. 이것은이 전략의 필요한 타협입니다.

  3. 다항수 함수는 예상치 못한 가격 침투를 일으킬 수 있습니다. 이것은 매개 변수를 조정하고 위험을 피하기 위해 다른 스톱 로스 방법을 추가해야합니다.

  4. 기술 지표 거래 전략으로서 전략의 비상 대응 능력은 약합니다. 이것은 수동 개입 또는 다른 모델과 결합하여 향상 될 수 있습니다.

최적화 방향

다항식 후속 정지 전략은 다음과 같은 주요 최적화 방향을 가지고 있습니다:

  1. 더 나은 진입 기회를 찾기 위해 진입 논리를 조정합니다.

  2. 가장 좋은 매개 변수 조합을 찾기 위해 후속 스톱 라인의 계산 공식을 최적화하십시오.

  3. 스톱 라인의 다른 형태를 시도해보세요. 가산, 로그아리듬 등등.

  4. 스톱 손실 방어 라인을 구축하기 위해 스톱 손실 라인의 외부에 다른 스톱 손실 방법을 추가합니다.

  5. 머신러닝, 딥러닝 및 다른 모델의 조합을 시도하고 모델 예측을 사용하여 스톱 로스를 안내합니다.

  6. 다른 시장과 다른 주기에 전략을 적용하는 효과에 대해 탐구하십시오.

  7. 스톱 라인을 위한 자기 적응 최적화 메커니즘을 구축하여 스톱 곡선의 모양을 자동으로 최적화합니다.

요약

일반적으로 다항성 트레일링 스톱 전략은 매우 실용적인 스톱 손실 전략이다. 전통적인 선형 트레일링 스톱의 한계를 깨고 더 부드러운 비선형 다항식 기능을 스톱 라인으로 사용하여 수익성을 보장하면서 불필요한 스톱 손실을 크게 줄일 수 있다. 전략의 스톱 메커니즘은 높은 유연성을 가지고 있으며 관련 매개 변수를 조정하여 스톱 라인의 모양을 자유롭게 변경할 수 있으며, 이는 시장 변화에 매우 적응력이 있다. 동시에 전략 프레임워크는 간결하고 이해하기 쉽고 매우 높은 실용적 의미로 구현된다. 물론, 기술적 지표 전략으로서 전략의 비상황 처리 능력은 약하므로 주의해야 할 위험 중 하나입니다. 일반적으로 다항성 스톱 전략은 양적 이익 보호 및 사용에 가치가있는 효율적이고 실용적이고 사용하기 쉬운 전략입니다.

/*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/
// © Alferow

//@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))
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