Trailing-Stop-Loss-Strategie basierend auf Preisvolatilität
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie beurteilt die Richtung des Trends anhand der Relation zwischen der Schwankungsrate und ihrem Moving Average, indem sie einen Moving Average der realen Schwankungsbreite berechnet, der die Schwankungsrate des Marktes widerspiegelt. Blick nach oben, wenn die Schwankungsrate den Moving Average durchbricht, und nach unten, wenn sie durchbricht, und setze einen Stop-Loss-Tracking.
Strategieprinzip
Mit der ATR-Funktion berechnen Sie den realen Schwankungsbereich innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Dann berechnen Sie den einfachen Moving Average des ATR als Moving Average der Schwankungsrate. Beim Durchschreiten des ATR über seinen Moving Average betrachten Sie die Erhöhung der Marktschwankungen als eine Überblickstrategie; beim Durchschreiten des ATR unter seinen Moving Average betrachten Sie die Verringerung der Marktschwankungen als eine Überblickstrategie.
Beim Halten einer Position wird ein fester Prozentsatz der Tracking-Stop-Position eingerichtet, um die Stop-Loss-Position dynamisch an die Preisentwicklung anzupassen und gleichzeitig die Gewinne zu schützen, um zu verhindern, dass die Stop-Loss-Position abgedeckt wird.
Analyse der Stärken
Die Strategie beurteilt die Marktentwicklung anhand von Volatilitätsindikatoren und verhindert, dass sie von Geräuschen getäuscht wird. Bei steigender Volatilität wird übersehen, bei sinkender Volatilität wird übersehen. Die Absicherung wird realisiert.
Risikoanalyse
Die Strategie basiert nur auf einem Volatilitätsindikator und ist mit einer gewissen Verzögerung verbunden. Die Verfolgung von Stop-Losses berücksichtigt nur die Veränderung der Preise in eine ungünstige Richtung und kann die Gewinnwiedergabe nicht verhindern. Wenn die Preise stark schwanken, kann die Stop-Line durchbrochen werden, was zu größeren Verlusten führt.
Die ATR und die Periodiparameter der Durchschnittslinie können entsprechend optimiert werden, aber auch andere Indikatoren können für eine umfassende Beurteilung verwendet werden. Die Stop-Methode kann auch in eine dynamische Stop-Methode umgewandelt werden, um die Stop-Loss-Wertung je nach Marktschwankungen anzupassen.
Optimierungsrichtung
Verschiedene Kombinationen von ATR- und Durchschnittszyklusparametern werden getestet, um die optimale Parameter zu finden.
Das Ziel ist es, die Beurteilung von anderen Indikatoren zu erweitern, die Strategie-Palette zu bilden und die Strategie-Genauigkeit zu verbessern.
Setzen Sie eine dynamische Stop-Loss-Strategie und passen Sie die Stop-Loss-Grenze an die Marktschwankungen an.
Optimierung der Kapitalmanagementstrategie, unterschiedliche Positionsgrößen für verschiedene Sorten.
Die Anwendung von Machine Learning-Technologien hilft bei der Bestimmung von Wendepunkten bei der Volatilität des Marktes.
In Kombination mit einem hochrangigen Mittelwertindikator identifizieren Sie die Richtung der Trends auf einer größeren Ebene.
Zusammenfassen
Die Strategie ist einfacher und direkter als die Strategie der Volatilität, aber es ist leicht, sich auf einen einzigen Indikator zu beschränken. Die richtige Einführung mehrerer Indikatoren und Optimierungsparameter erhöht die Strategie-Stabilität. Insgesamt bietet die Strategie eine Idee, um auf der Grundlage der Marktvolatilität zu handeln.
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 20/08/2018
// The Volatility function measures the market volatility by plotting a
// smoothed average of the True Range. It returns an average of the TrueRange
// over a specific number of bars, giving higher weight to the TrueRange of
// the most recent bar.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Volatility Backtest", shorttitle="Volatility")
Length = input(10, minval=1)
LengthMA = input(26, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xATR = atr(Length)
nRes = ((Length - 1) * nz(nRes[1], 0) + xATR) / Length
xMARes = sma(nRes, LengthMA)
pos = iff(nRes < xMARes, 1,
iff(nRes > xMARes, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="Volatility")
plot(xMARes, color=red, title="MA")