高效震荡突破双安全盈亏策略
Author: ChaoZhang, Date: 2024-02-01 14:46:00Tags:
概述
该策略是一个基于通道指标和突破原理设计的高效双向交易策略。它可以在股票和数字货币的1分钟时间框架下实现高胜率的双向交易。
策略原理
策略使用SMA指标构建通道。当价格突破通道时,进行买入或卖出。同时设置止盈和止损,以锁定盈利和控制风险。
具体来说,策略计算通道的上轨和下轨。上轨是收盘价的10周期简单移动平均线再乘以1.02;下轨是最低价的10周期简单移动平均线再除以1.02。当收盘价突破上轨时,做多;当收盘价跌破下轨时,做空。
做多后会设置两个止盈价位,第一个为1%,第二个为3%,同时设置3%的止损。做空也是同理设置盈亏位。该策略可以通过突破原理实现较高的进入胜率,通过双止盈可以锁定更多盈利,通过止损控制单笔亏损。
优势分析
这种基于通道指标的突破策略,具有进入信号明确、操作频率较高、可锁定多级别盈利等优势。具体优势有:
使用通道指标,可以识别股价的震荡范围,选择突破点位入场,从而获得较高的获胜概率。
在1分钟级别操盘,可以捕捉更多机会,满足速度交易者的需求。
设置两个止盈点,可以在行情好转时锁定更多利润。比一般的单一止盈收益更高。
止损设置较大,给予行情一定运行空间,避免过早止损。
风险分析
这类突破策略最大的风险在于容易形成虚假突破导致亏损。另外,止损较大也会增加亏损风险。主要风险点如下:
突破信号可能是虚假突破,无法继续运行达到止盈或止损。这是技术分析中常见的问题。可以通过优化参数尽量避免。
止损点设的较大,3%的单笔损失对于部分人来说可能难以承受。可以根据自身情况适当调整止损点。
该策略更适合短线交易和盯盘操作。如果不能及时监控市场,建议降低仓位规模。
优化方向
这类基于趋势突破思路的策略,主要可以从以下几个方面进行优化:
1.测试更多指标构建通道,寻找更加可靠的通道指标,以减少虚假突破。
2.优化移动平均线周期参数,找到最佳参数组合。
3.测试更复杂的进场机制,如增加量能指标等过滤条件。
4.可以根据不同品种特点,设定不同的参数组合进行适配,实现参数自适应。
5.加入自动止损保本机制,可以随行情时间推移动态调整止损点。
总结
这是一个基于通道指标设计的高效双向交易策略。它利用突破原理进入市场,双止盈锁定盈利,止损控制风险,可以通过优化获得较好的投资效果。但交易者仍需警惕虚假突破等技术分析风险。
/*backtest
start: 2023-01-25 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Erweiterte SSL Channel Strategy mit 2 TPs, SL und BE", overlay=true)
period = input(title="Period", defval=10)
len = input(title="Length", defval=10)
multiplier = input(title="Multiplier", defval=1.0, minval=1.0)
tp1Percent = input(title="Take Profit 1 (%)", defval=1.0) / 100
tp2Percent = input(title="Take Profit 2 (%)", defval=20.0) / 100
slPercent = input(title="Stop Loss (%)", defval=3.0) / 100
var float tp1Price = na
var float tp2Price = na
var float slPrice = na
var bool tp1Reached = false
smaHigh = sma(high * multiplier, len)
smaLow = sma(low / multiplier, len)
Hlv = 0
Hlv := close > smaHigh ? 1 : close < smaLow ? -1 : nz(Hlv[1])
sslDown = Hlv < 0 ? smaHigh : smaLow
sslUp = Hlv < 0 ? smaLow : smaHigh
plot(sslDown, linewidth=2, color=color.red)
plot(sslUp, linewidth=2, color=color.lime)
longCondition = crossover(close, sslUp)
shortCondition = crossunder(close, sslDown)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
tp1Price := strategy.position_avg_price * (1 + tp1Percent)
tp2Price := strategy.position_avg_price * (1 + tp2Percent)
slPrice := strategy.position_avg_price * (1 - slPercent)
tp1Reached := false
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
tp1Price := strategy.position_avg_price * (1 - tp1Percent)
tp2Price := strategy.position_avg_price * (1 - tp2Percent)
slPrice := strategy.position_avg_price * (1 + slPercent)
tp1Reached := false
// Take Profit, Break-even und Stop-Loss Logik
if (strategy.position_size > 0) // Long-Positionen
if (not tp1Reached and close >= tp1Price)
strategy.close("Long", qty_percent = 50)
strategy.exit("BE Long", "Long", stop = strategy.position_avg_price)
tp1Reached := true
if (tp1Reached and close < tp1Price)
strategy.exit("BE Long", "Long", stop = strategy.position_avg_price)
if (close >= tp2Price)
strategy.close("Long", qty_percent = 100)
if (not tp1Reached)
strategy.exit("SL Long", "Long", stop = slPrice)
if (strategy.position_size < 0) // Short-Positionen
if (not tp1Reached and close <= tp1Price)
strategy.close("Short", qty_percent = 50)
strategy.exit("BE Short", "Short", stop = strategy.position_avg_price)
tp1Reached := true
if (tp1Reached and close > tp1Price)
strategy.exit("BE Short", "Short", stop = strategy.position_avg_price)
if (close <= tp2Price)
strategy.close("Short", qty_percent = 100)
if (not tp1Reached)
strategy.exit("SL Short", "Short", stop = slPrice)