Полимерные стратегии отслеживания потерь

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-23 14:43:36
Тэги:

多项式追踪止损策略

Обзор

Полиполиматическая стратегия отслеживания стоп-лосса - это стратегия отслеживания стоп-лосса в форме полиполиматических функций. Эта стратегия выполняется в случае простых сдвигов на перекрестном входе в козырь. При входе фиксируется минимальное значение периода входа. После входа активируется отслеживание стоп-лосса в виде минимального значения + D*N^a, минимальное значение которого является минимальным значениями периода, фиксируемым при входе, D - задержкой, N - количеством линий K в течение хранения, а - количеством полиполиматических.

Принципы стратегии

В основе стратегии многофункционального отслеживания стоп-лосса лежит стратегическая структура с многофункциональной формой отслеживания стоп-лосса. Во-первых, сигнал входа подается в точке пересечения простой скользящей средней линии. В частности, когда цена закрытия пересекает простую скользящую среднюю линию сверху, она впадает в позицию падения. После входа записывается минимальное значение цикла на момент входа в качестве базового показателя для последующего стоп-лосса. Затем стратегия активирует специальную многофункциональную логику отслеживания стоп-лосса. Формула расчета линии отслеживания стоп-лосса гласит: минимальное значение + D * a * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в том, что она позволяет гибко регулировать линию остановки в зависимости от рыночных условий и гарантировать прибыль после получения прибыли. По сравнению с традиционным линейным отслеживанием остановки, многопунктная линия остановки более гладкая и эффективно предотвращает возникновение ненужных остановков. В то же время, по сравнению с прорывным убытком, она позволяет с течением времени постоянно поднимать линию остановки, обеспечивая защиту прибыли.

Анализ преимуществ

Наибольшие преимущества стратегии многофункционального отслеживания потерь заключаются в следующем:

  1. С помощью специального многопунктного способа остановки можно гибко адаптировать линию остановки в соответствии с рыночными условиями, избегая проблемы линейного остановки.

  2. По сравнению с традиционными методами остановки, эта стратегия позволяет значительно уменьшить количество ненужных остановок, которые могут быть вызваны путем нелинейного регулирования линии остановки.

  3. Эта стратегия позволяет сдвинуть линию стоп-потери вверх, что обеспечивает своевременную остановку, а также гарантирует прибыль.

  4. Стратегические методы остановки потерь могут свободно изменяться путем корректировки параметров и обладают сильной адаптивностью к изменениям рынка.

  5. Стратегические рамки просты, понятны, легко реализуются и оптимизируются.

Анализ рисков

Некоторые из возможных рисков могут быть связаны с многофункциональными стратегиями отслеживания и прекращения убытков:

  1. Если линия отслеживания остановки будет настроена слишком радикально, может произойти преждевременная остановка. Это можно решить с помощью оптимизации параметров.

  2. В процессе сдвига стоп-лосса можно упустить большую возможность получения прибыли.

  3. Многофункциональные функции могут приводить к некоторым неожиданным ситуациям с ценовым проникновением, которые требуют изменения параметров и добавления других средств остановки убытков для предотвращения.

  4. В качестве стратегии торговли техническими показателями эта стратегия имеет слабую способность реагировать на внезапные события. Это может быть усилено путем искусственного вмешательства или в комбинации с другими моделями.

Оптимизация

Помимо того, что у нас есть несколько основных направлений оптимизации для стратегии многофункционального отслеживания стоп-потери:

  1. В результате, мы перешли на более сложный, более сложный и более сложный путь.

  2. Оптимизируйте формулы для отслеживания стоп-лосс, чтобы найти оптимальные комбинации параметров.

  3. Попробуйте различные формы стоп-линий, такие как индексы, логарифмы и т. д.

  4. В дополнение к линии сдерживания добавляются другие средства сдерживания, которые создают линию сдерживания.

  5. Попробуйте сочетание моделей с машинным обучением, глубоким обучением и т.д., чтобы использовать модели для прогнозирования и управления потерями.

  6. Исследуйте эффективность применения стратегии на разных рынках и в разных циклах.

  7. Создание механизма адаптивной оптимизации линии остановки, автоматически оптимизирующего форму кривой остановки.

Подведение итогов

Многофункциональная стратегия отслеживания стоп-лосса в целом является очень практичной; она преодолевает ограничения традиционной линейной стратегии отслеживания стоп-лосса и использует более гладкую нелинейную функцию многофункционального отслеживания стоп-лосса в качестве линии отслеживания, которая позволяет значительно уменьшить ненужные стоп-лосы, гарантируя при этом прибыль. Стратегия имеет высокую гибкость, позволяет свободно изменять форму стоп-лосы путем корректировки соответствующих параметров и обладает сильной адаптацией к изменениям рынка.


/*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))





Больше информации