ChaoZhang
概述
突破昨日最高价策略是一种趋势跟踪策略,它在突破昨日最高价时打开多头仓位,即使当天多次突破也可以开仓。它以追踪趋势为主要特征,适用于市场呈现出明显趋势行情且波动率较高的情况。
原理
该策略通过引入一系列指标来识别入场时机和出场时机。
ROC曲线筛选器 - 当天收盘价较上一交易日收盘价的涨跌幅超过设定门槛时开启策略。该指标用于过滤不符合策略的波动市场。
突破点 - 记录当天最高价,最低价,开盘价。 当价格突破当天最高价时为入场信号。
入场退出条件 - 入场后设置止损和止盈比例,同时可启用追踪止损来锁定利润。也可以针对特定EMA有条件止损。
优化配置 - 可设置入场前的间距比例来定制入场时机,避免假突破。可设置止损,止盈,追踪止损的动态参数。
具体来说,策略通过记录当天最高价来判断入场时机。当价格超过当天最高价时多头入场。此后设置止损和止盈退出,同时可启用追踪止损。也可在价格跌破特定EMA时止损。优化方式是设置入场前的间距比例,调整止损止盈比例来控制风险,启用追踪止损来锁定利润。
优势分析
该策略具有以下优势:
趋势跟踪,能抓取趋势行情的利润。
突破策略,入场信号明确。
考虑当天最高价,避免连续入场。
止损止盈设置,有助于风险控制。
追踪止损设置,可锁定利润。
可通过参数优化调整入场时机,控制风险。
简单直观,容易理解实现。
多空双向可运用。
风险分析
该策略也存在以下风险:
突破类策略容易被套牢。入场后价格可能立即回落。
仅针对趋势行情有效,震荡行情下表现不佳。
需要合理设置止损比例,过于宽松可能增加亏损。
需要合理设置入场间距比例,过于激进可能增加亏损。
假突破可能导致不必要的亏损,需要调整优化。
需关注突破的交易量能否支撑后续行情。
需关注不同时间周期参数设置之间的协调性。
优化方向
该策略可以从以下方面进行优化:
增加其他技术指标判断,例如交易量,震荡指标等,避免在震荡行情下被套。
增加曲线拟合指标,判断趋势质量,避免跟随虚假趋势。
对入场间距设置动态优化,根据市场波动率调整间距要求。
对止损止盈设置动态优化,跟随市场调整参数。
针对不同品种不同周期设置不同参数。
利用机器学习方法TRAINING测试不同参数对策略的影响。
增加 Options 选项功能优化配置。
研究如何在震荡行情中应用该策略。
扩展为跨时间周期和品种的组合策略。
总结
该策略基于突破昨日最高价的趋势跟踪思路,在趋势行情中表现不俗。但是也存在被套风险和参数优化难题。通过引入更多判断指标,动态优化参数设置,扩展为组合策略等手段可进一步优化。总体来说,该策略适合短线追踪趋势行情,但需要关注风险控制和参数优化。
策略源码
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// Author: © tumiza 999
// © TheSocialCryptoClub
//@version=5
strategy("Yesterday's High v.17.07", overlay=true, pyramiding = 1,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10,
slippage=1, backtest_fill_limits_assumption=1, use_bar_magnifier=true,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075
)
// -----------------------------------------------------------------------------
// ROC Filter
// -----------------------------------------------------------------------------
// f_security function by LucF for PineCoders available here: https://www.tradingview.com/script/cyPWY96u-How-to-avoid-repainting-when-using-security-PineCoders-FAQ/
f_security(_sym, _res, _src, _rep) => request.security(_sym, _res, _src[not _rep and barstate.isrealtime ? 1 : 0])[_rep or barstate.isrealtime ? 0 : 1]
high_daily = f_security(syminfo.tickerid, "D", high, false)
roc_enable = input.bool(false, "", group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
roc_threshold = input.float(1, "Treshold", step=0.5, group="ROC Filter from CloseD", inline="roc")
closed = f_security(syminfo.tickerid,"1D",close, false)
roc_filter= roc_enable ? (close-closed)/closed*100 > roc_threshold : true
// -----------------------------------------------------------------------------
// Trigger Point
// -----------------------------------------------------------------------------
open_session = ta.change(time('D'))
price_session = ta.valuewhen(open_session, open, 0)
tf_session = timeframe.multiplier <= 60
bgcolor(open_session and tf_session ?color.new(color.blue,80):na, title = "Session")
first_bar = 0
if open_session
first_bar := bar_index
var max_today = 0.0
var min_today = 0.0
var high_daily1 = 0.0
var low_daily1 = 0.0
var today_open = 0.0
if first_bar
high_daily1 := max_today
low_daily1 := min_today
today_open := open
max_today := high
min_today := low
if high >= max_today
max_today := high
if low < min_today
min_today := low
same_day = today_open == today_open[1]
plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? high_daily1 : na, color= color.yellow , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='High line')
plot( timeframe.multiplier <= 240 and same_day ? low_daily1 : na, color= #E8000D , style=plot.style_linebr, linewidth=1, title='Low line')
// -----------------------------------------------------------------------------
// Strategy settings
// -----------------------------------------------------------------------------
Gap = input.float(1,"Gap%", step=0.5, tooltip="Gap di entrata su entry_price -n anticipa entrata, con +n posticipa entrata", group = "Entry")
Gap2 = (high_daily1 * Gap)/100
sl = input.float(3, "Stop-loss", step= 0.5, group = "Entry")
tp = input.float(9, "Take-profit", step= 0.5, group = "Entry")
stop_loss_price = strategy.position_avg_price * (1-sl/100)
take_price = strategy.position_avg_price * (1+tp/100)
sl_trl = input.float(2, "Trailing-stop", step = 0.5, tooltip = "Attiva trailing stop dopo che ha raggiunto...",group = "Trailing Stop Settings")//group = "Trailing Stop Settings")
Atrl= input.float(1, "Offset Trailing", step=0.5,tooltip = "Distanza dal prezzo", group = "Trailing Stop Settings")
stop_trl_price_cond = sl_trl * high/syminfo.mintick/100
stop_trl_price_offset_cond = Atrl * high/syminfo.mintick/100
stop_tick = sl * high/syminfo.mintick/100
profit_tick = tp * high/syminfo.mintick/100
mess_buy = "buy"
mess_sell = "sell"
// -----------------------------------------------------------------------------
// Entry - Exit - Close
// -----------------------------------------------------------------------------
if close < high_daily1 and roc_filter
strategy.entry("Entry", strategy.long, stop = high_daily1 + (Gap2), alert_message = mess_buy)
ts_n = input.bool(true, "Trailing-stop", tooltip = "Attiva o disattiva trailing-stop", group = "Trailing Stop Settings")
close_ema = input.bool(false, "Close EMA", tooltip = "Attiva o disattiva chiusura su EMA", group = "Trailing Stop Settings")
len1 = input.int(10, "EMA length", step=1, group = "Trailing Stop Settings")
ma1 = ta.ema(close, len1)
plot(ma1, title='EMA', color=color.new(color.yellow, 0))
if ts_n == true
strategy.exit("Trailing-Stop","Entry",loss= stop_tick, stop= stop_loss_price, limit= take_price, trail_points = stop_trl_price_cond, trail_offset = stop_trl_price_offset_cond, comment_loss="Stop-Loss!!",comment_profit ="CASH!!", comment_trailing = "TRL-Stop!!", alert_message = mess_sell)
else
strategy.exit("TP-SL", "Entry",loss= stop_tick, stop=stop_loss_price, limit= take_price, comment_loss= "Stop-loss!!!", comment_profit = "CASH!!", alert_message = mess_sell)
if close_ema == true and ta.crossunder(close,ma1)
strategy.close("Entry",comment = "Close" , alert_message = mess_sell)