Estratégia de comércio de tartarugas de duplo rastreamento
Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-20 13:37:31Tags:
Resumo
Esta estratégia utiliza dois pontos de stop loss de rastreamento com base nas regras de negociação de tartarugas para limitar as perdas, enquanto define diferentes parâmetros para filtrar o ruído do mercado e entrar em tendências mais pronunciadas.
Estratégia lógica
A estratégia baseia-se principalmente em dois pontos de rastreamento de stop loss, long_1 e long_2, para determinar os sinais de entrada. Long_1 rastreia a tendência de longo prazo, enquanto long_2 rastreia o curto prazo. Profit1 e profit2 atuam como pontos de stop loss.
Se o preço estiver acima de long_1, o mercado está em uma tendência de alta a longo prazo. Se o preço cair abaixo de long_2, isso indica um pullback a curto prazo, fornecendo uma boa oportunidade de entrada para longo prazo. Se o preço estiver abaixo de long_1, não há uma tendência de longo prazo confirmada. Mas se o preço ultrapassar long_2, isso sinaliza um salto a curto prazo e também pode tomar uma posição longa.
Após a entrada, são definidos dois stop loss de rastreamento stoploss1 e stoploss2 e comparados com o lucro1 e o lucro2 para obter o valor máximo, a fim de bloquear os lucros.
Análise das vantagens
- A dupla traçabilidade do stop loss controla eficazmente os riscos e bloqueia os lucros
- A combinação de indicadores a longo prazo e a curto prazo permite filtrar algum ruído e introduz tendências mais pronunciadas
- Flexibilidade para ajustar o conservadorismo da estratégia através de ajustes de parâmetros
Análise de riscos
- A estratégia é conservadora e pode perder algumas oportunidades.
- A definição incorreta de stop loss pode provocar uma saída prematura
- Menos negócios, por isso um único impacto de perda comercial pode ser grande
Pode tornar a estratégia mais agressiva ajustando parâmetros de longo e lucro para mais negócios.
Orientações de otimização
- Encontre combinações ótimas de parâmetros para longo e lucro
- Experimentação com perdas de ziguezague ou sombra para reduzir paradas desnecessárias
- Adicionar mais filtros de entrada para detectar tendências mais fortes estabelecidas
- Incorporar indicadores de volume para detectar breakouts reais
Resumo
Esta é uma estratégia geral conservadora adequada para investidores que buscam crescimento constante. Ao ajustar parâmetros e otimizar algoritmos de stop loss, a agressão pode ser aumentada.
/*backtest
start: 2023-11-19 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Turtle Project",overlay= true)
//-----------------------------------------------------------
entry_1 = input(55)
profit_1 = input(20)
long_1 = float(na)
long_1:= if high[entry_1] >= highest(high,entry_1)
high[entry_1]
else
long_1[1]
profit1 = float(na)
profit1:= if low[profit_1] <= lowest(low,profit_1)
low[profit_1]
else
profit1[1]
//-----------------------------------------------------------
entry_2 = input(20)
profit_2 = input(10)
long_2 = float(na)
long_2:= if high[entry_2] >= highest(high,entry_2)
high[entry_2]
else
long_2[1]
profit2 = float(na)
profit2:= if low[profit_2] <= lowest(low,profit_2)
low[profit_2]
else
profit2[1]
//------------------------------------------------------------
stoploss_1= lowest(low,1) < long_1 and highest(high,1) > long_1
stoploss_2= lowest(low,1) < long_2 and highest(high,1) > long_2
stop_1 = input(1)/100
stop_2 = input(2)/100
plotchar(stoploss_1, "high1", "▲",location.top,color=color.red )
plotchar(stoploss_2, "high2", "▲",location.top,color=color.blue)
//------------------------------------------------------------
if strategy.position_size == 0
if low < long_1
if high < long_1
strategy.entry("longlong_4",strategy.long, stop=long_1)
if strategy.position_size == 0
if low > long_1
if high < long_2
strategy.entry("longlong_3",strategy.long, stop=long_2)
stoploss1 = float(na)
stoploss1:= stoploss_1 ? strategy.position_avg_price * (1 - stop_1) : stoploss1[1]
stoploss__1 = max(stoploss1,profit1)
if high > long_1 and strategy.position_size > 0
strategy.exit("exit_1 ","longlong_4",stop=stoploss__1)
stoploss2 = float(na)
stoploss2:= stoploss_2 ? strategy.position_avg_price * (1 - stop_2) : stoploss2[1]
stoploss__2 = max(stoploss2,profit2)
if high > long_2 and strategy.position_size > 0
strategy.exit("exit_2 ","longlong_3",stop=stoploss__2)
//--------------------------------------------------------------
plot(long_1,color=color.red ,linewidth=3)
plot(long_2,color=color.blue,linewidth=3)
plot(profit1,color=color.red, linewidth=1)
plot(profit2,color=color.blue, linewidth=1)
//plot(stoploss__1,style=plot.style_circles, color=color.yellow)
//plot(stoploss__2,style=plot.style_circles, color=color.yellow)
plot(stoploss1,style=plot.style_circles, color=color.blue)
plot(stoploss2,style=plot.style_circles, color=color.red)
//--------------------------------------------------------------
- Sistema de negociação de tendências da Turtle
- Estratégia de negociação cruzada de médias móveis múltiplas
- O valor da posição em risco deve ser calculado de acordo com o método de cálculo da posição em risco.
- Estratégia de ação de preços baseada em bandas de Bollinger
- Estratégia de ruptura da média móvel dupla
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- Estratégia de rastreamento inteligente de média móvel dupla
- O valor da posição em risco deve ser calculado em função do valor da posição em risco.
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- Tendência baseada em indicadores de AO na sequência da estratégia
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- Estratégia de quantidade do MACD do gradiente
- Estratégia de negociação de reversão quantitativa rápida de dupla via
- Heikin Ashi e Kaufman Estratégia de negociação de média móvel adaptativa
- Estratégia de negociação de ruptura de momento