A estratégia baseia-se no indicador de amplitude real média (ATR) para definir uma linha de parada dinâmica, acompanhar as mudanças no preço das ações e maximizar os lucros ao mesmo tempo em que realiza a proteção de parada.
A estratégia é implementada através das seguintes etapas:
Para calcular o indicador ATR, o ciclo ATR é definido pelo parâmetro nATRPeriod, assumindo por defeito 5;
A amplitude de stop loss é definida pelo parâmetro nATRMultip, que é 3.5 vezes o ATR por defeito;
Quando o preço das ações sobe, o limiar de parada é aumentado para o preço das ações menos o limiar de parada se estiver acima do limiar de parada anterior; quando o preço das ações cai, o limiar de parada é reduzido para o preço das ações mais o limiar de parada se estiver abaixo do limiar de parada anterior;
Para avaliar se o preço da ação ultrapassou o limite de perda, o que emite um sinal de compra ou venda;
De acordo com o sinal de quebrar a linha de parada, entrar em uma posição de fazer mais ou vazio, e no momento em que tocar novamente a linha de parada para a posição de equilíbrio.
Quando o preço das ações sobe, a linha de parada aumenta, bloqueando os lucros; quando o preço das ações cai, a linha de parada diminui, bloqueando os lucros. O indicador ATR pode refletir com mais precisão a volatilidade do preço das ações, ajustando a linha de parada de acordo com a dinâmica do ATR, evitando que os lucros sejam demasiado radicais ou conservadores.
Pode-se encontrar a melhor combinação de parâmetros para o equilíbrio entre a parada e o rastreamento através da otimização de parâmetros, ajustando os parâmetros do ciclo ATR e a amplitude de parada. Também pode ser combinado com outros indicadores técnicos para filtrar o tempo de entrada no mercado e reduzir a parada desnecessária.
A estratégia realiza o bloqueio de perdas e lucros durante a manutenção da posição, através do método de ajuste dinâmico da linha de parada ATR. Em comparação com a posição de parada fixa, a estratégia é mais adaptável à flutuação do preço das ações, evitando perdas excessivamente radicais ou conservadoras. O indicador ATR torna o ajuste da linha de parada mais direcionado. No entanto, a configuração de parâmetros e a estratégia de reentrada precisam ser ainda mais otimizadas para reduzir perdas desnecessárias e expandir o espaço de ganho.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
//@okadoke
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// Based on Average True Range Trailing Stops Strategy by HPotter
// Average True Range Trailing Stops Strategy, by Sylvain Vervoort
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Jun 2009
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strategy(title="ATR Trailing Stops Strategy", shorttitle="ATRTSS", overlay = true,
initial_capital=100000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type="percent", commission_value=0.0)
nATRPeriod = input(5, "ATR Period")
nATRMultip = input(3.5, "ATR Multiplier")
useShorts = input(false, "Test w/Shorts?")
daysBackMax = input(defval = 360, title = "Max Days Back to Test", minval = 0)
daysBackMin = input(defval = 0, title = "Min Days Back to Test", minval = 0)
msBackMax = 1000 * 60 * 60 * 24 * daysBackMax
msBackMin = 1000 * 60 * 60 * 24 * daysBackMin
xATR = atr(nATRPeriod)
nLoss = nATRMultip * xATR
xATRTrailingStop = na
xATRTrailingStop :=
iff(close > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), close - nLoss),
iff(close < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), close + nLoss),
iff(close > nz(xATRTrailingStop[1], 0), close - nLoss, close + nLoss)))
pos = na
pos :=
iff(close[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
iff(close[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and close < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0)))
color = pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue
plot(xATRTrailingStop, color=color, title="ATR Trailing Stop")
isWithinTimeBounds = (msBackMax == 0 or (time > (timenow - msBackMax))) and (msBackMin == 0 or (time < (timenow - msBackMin)))
buy = crossover(close, xATRTrailingStop)
sell = crossunder(close, xATRTrailingStop)
strategy.entry("LONG", long=true, when=buy and isWithinTimeBounds)
strategy.close("LONG", when=sell and isWithinTimeBounds)
strategy.entry("SHORT", long=false, when=useShorts and sell and isWithinTimeBounds)
strategy.close("SHORT", when=useShorts and buy and isWithinTimeBounds)