Trailing-Stop-Loss-Strategie basierend auf gleitendem Durchschnitt und Supertrend
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie kombiniert Moving Average Indikatoren mit Supertrend Indikatoren, um eine Trend-Follow-Strategie mit Tracking-Stopp-Funktion zu realisieren. Die Strategie nutzt die Trend-Erkennung von Moving Averages und die Stopp-Funktion von Supertrends, um Trends effektiv zu verfolgen und Risiken zu kontrollieren.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet zwei FRAMA-Gleichlinien, um Kauf- und Verkaufssignale zu ermitteln, und filtert in Verbindung mit Supertrend-Indikatoren.
Konkret wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn die Schnelllinie die langsame Linie durchbricht, und ein Verkaufsignal, wenn die Schnelllinie die langsame Linie unterbricht. Um einen False-Breakout zu vermeiden, wurde eine Filterbedingung für die Supertrend-Anzeige hinzugefügt, die nur dann gehandelt wird, wenn die Supertrend-Anzeige gleichleitet.
Bei der Beherrschung von Positionen verwendet die Strategie die Veränderung der Supertrend-Indikatoren als Stop-Loss-Exit-Signal. Wenn sich der Supertrend-Indikator umkehrt, wird ein Stop-Loss-Exit durchgeführt.
Die Strategie bietet außerdem die Option, einen Tracking-Stop einzusetzen. Nach Erreichen eines bestimmten Gewinns kann der Tracking-Stop aktiviert werden, um den Gewinn zu sperren.
Analyse der Stärken
- Die Verwendung von Moving Averages zur Bestimmung der Richtung von Trends wirkt als effizientes Filtern von Marktgeräuschen, um Trends genau zu bestimmen.
- In Kombination mit einem Supertrend-Index-Filter vermeiden Sie falsche Transaktionen mit falschen Durchbrüchen
- Die Veränderung des Supertrend-Indikators dient als Stop-Loss-Punkt, um den Verlust schnell zu stoppen und das Risiko effektiv zu kontrollieren.
- Optionale Tracking-Stopp-Loss-Funktion, die die Gewinnmaximierung ermöglicht
Risikoanalyse
- Als Trend-Tracking-Strategie ist es leicht, bei Trendschwankungen eingeklemmt zu werden, und es muss darauf geachtet werden, die Positionsgröße zu kontrollieren.
- Es gibt eine Verzögerung bei den Moving Averages, die zu einer vorzeitigen oder späten Eintragung führen kann.
- Die falsche Einstellung der Parameter des Supertrend-Indikators kann dazu führen, dass der Stop-Loss zu radikal oder konservativ ist
- Bei der Aktivierung von Tracking-Stopp ist darauf zu achten, die Tracking-Anzahl vernünftigerweise einzustellen, um zu radikale Stopps zu vermeiden.
Diese Risiken können durch Anpassung der Moving Average-Parameter, Optimierung der Supertrend-Indikator-Einstellungen und vernünftigen Einsatz von Tracking-Stopps verringert werden.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Optimierung von Moving Average-Parametern, um die beste Kombination zu finden
Es ist möglich, verschiedene Kombinationen verschiedener Periodenparameter zu testen, um die optimale Balance zwischen Gleitwirkung und Empfindlichkeit zu finden.
- Benutzerdefinierte Supertrend-Indikator-Parameter
Verschiedene ATR-Zyklen und Multiplikatorparameter können getestet werden, um die Stop-Loss-Effekte zu optimieren.
- Hinzufügen von Filtern für andere Kennzahlen
Es kann getestet werden, um die Warenkanal-Indikatoren, die Schwankungsrate-Indikatoren usw. zu erhöhen, um die Signalfilter weiter zu filtern.
- Optimierung der Tracking-Stop-Loss-Parameter
Verschiedene Tracking-Stopplängen können getestet werden, um die besten Parameter für die Maximierung von Gewinn und Risikokontrolle zu finden.
- In Kombination mit anderen Stop-Loss-Strategien
Es kann in Kombination mit Strategien wie generellem Stopp, Schwingungsstopp und dynamischem Stopp getestet werden.
Zusammenfassen
Die Strategie integriert die Trendentscheidung der Moving Averages und die Stop-Loss-Verwaltung der Supertrends zu einer vollständigeren Trend-Follow-Strategie mit Stop-Loss-Funktionen. Durch Parameteroptimierung und Risikomanagement kann die Stabilität und Profitabilität der Strategie weiter verbessert werden. Die Strategie ist für quantitative Händler mit einer bestimmten Basis geeignet.
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:00
period: 30m
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/
// © 03.freeman
//@version=4
// strategy("FRAMA strategy", overlay=true,precision=6, initial_capital=1000,calc_on_every_tick=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=10000, currency=currency.EUR)
ma_src = input(title="MA FRAMA Source", type=input.source, defval=close)
ma_frama_len = input(title="MA FRAMA Length", type=input.integer, defval=12)
res = input(title="Resolution", type=input.resolution, defval="1W")
frama_FC = input(defval=1,minval=1, title="* Fractal Adjusted (FRAMA) Only - FC")
frama_SC = input(defval=200,minval=1, title="* Fractal Adjusted (FRAMA) Only - SC")
High = security(syminfo.tickerid, res, high)
Low = security(syminfo.tickerid, res, low)
source = security(syminfo.tickerid, res, ma_src)
enterRule = input(false,title = "Use supertrend for enter")
exitRule = input(false,title = "Use supertrend for exit")
ma(src, len) =>
float result = 0
int len1 = len/2
e = 2.7182818284590452353602874713527
w = log(2/(frama_SC+1)) / log(e) // Natural logarithm (ln(2/(SC+1))) workaround
H1 = highest(High,len1)
L1 = lowest(Low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2_ = highest(High,len1)
H2 = H2_[len1]
L2_ = lowest(Low,len1)
L2 = L2_[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(High,len)
L3 = lowest(Low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(2)
dimen = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
alpha1 = exp(w*(dimen-1))
oldalpha = alpha1>1?1:(alpha1<0.01?0.01:alpha1)
oldN = (2-oldalpha)/oldalpha
N = (((frama_SC-frama_FC)*(oldN-1))/(frama_SC-1))+frama_FC
alpha_ = 2/(N+1)
alpha = alpha_<2/(frama_SC+1)?2/(frama_SC+1):(alpha_>1?1:alpha_)
frama = 0.0
frama :=(1-alpha)*nz(frama[1]) + alpha*src
result := frama
result
frama = ma(sma(source,1),ma_frama_len)
signal = ma(frama,ma_frama_len)
plot(frama, color=color.red)
plot(signal, color=color.green)
longCondition = crossover(frama,signal)
shortCondition = crossunder(frama,signal)
Factor=input(3, minval=1,maxval = 100)
Pd=input(7, minval=1,maxval = 100)
Up=hl2-(Factor*atr(Pd))
Dn=hl2+(Factor*atr(Pd))
TrendUp = 0.0
TrendDown = 0.0
Trend = 0.0
Tsl = 0.0
TrendUp :=close[1]>TrendUp[1]? max(Up,TrendUp[1]) : Up
TrendDown :=close[1]<TrendDown[1]? min(Dn,TrendDown[1]) : Dn
Trend := close > TrendDown[1] ? 1: close< TrendUp[1]? -1: nz(Trend[1],1)
Tsl := Trend==1? TrendUp: TrendDown
linecolor = Trend == 1 ? color.green : color.red
//plot(Tsl, color = linecolor , style = plot.style_line , linewidth = 2,title = "SuperTrend")
plotshape(cross(close,Tsl) and close>Tsl , "Up Arrow", shape.triangleup,location.belowbar,color.green,0,0)
plotshape(cross(Tsl,close) and close<Tsl , "Down Arrow", shape.triangledown , location.abovebar, color.red,0,0)
plotarrow(Trend == 1 and Trend[1] == -1 ? Trend : na, title="Up Entry Arrow", colorup=color.lime, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
plotarrow(Trend == -1 and Trend[1] == 1 ? Trend : na, title="Down Entry Arrow", colordown=color.red, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
// Strategy: (Thanks to JayRogers)
// === STRATEGY RELATED INPUTS ===
//tradeInvert = input(defval = false, title = "Invert Trade Direction?")
// the risk management inputs
inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit Points", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss Points", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Points", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset Points", minval = 0)
// === RISK MANAGEMENT VALUE PREP ===
// if an input is less than 1, assuming not wanted so we assign 'na' value to disable it.
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION ===
enterLong() => enterRule? (longCondition and Trend ==1):longCondition // functions can be used to wrap up and work out complex conditions
exitLong() => exitRule and Trend == -1
strategy.entry(id = "Buy", long = true, when = enterLong() ) // use function or simple condition to decide when to get in
strategy.close(id = "Buy", when = exitLong() ) // ...and when to get out
// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION ===
enterShort() => enterRule? (shortCondition and Trend ==-1):shortCondition
exitShort() => exitRule and Trend == 1
strategy.entry(id = "Sell", long = false, when = enterShort())
strategy.close(id = "Sell", when = exitShort() )
// === STRATEGY RISK MANAGEMENT EXECUTION ===
// finally, make use of all the earlier values we got prepped
strategy.exit("Exit Buy", from_entry = "Buy", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
strategy.exit("Exit Sell", from_entry = "Sell", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
// === Backtesting Dates === thanks to Trost
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Dates")
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,0)
testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testStopHour = input(23, "Backtest Stop Hour")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,testStopHour,0)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
isPeriod = true
// === /END
if not isPeriod
strategy.cancel_all()
strategy.close_all()