Allmähliche Trailing-Stop-Loss-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Stop-Loss-Strategie für die schrittweise Verfolgung von Stop-Losses wird durch die dynamische Anpassung der Stop-Loss-Linie ermöglicht, um die Risikokontrolle und die organische Kombination von Stop-Stopp-Abschnitten zu erreichen. Sie berechnet die Stop-Loss-Linie anhand der durchschnittlichen realen Schwankungsbreite und kann die Aktienpreisentwicklung effektiv verfolgen und unnötige Stop-Losses verringern, während die Gewinne geschützt werden. Die Strategie eignet sich für Aktien mit starkem Trend und bietet einen stabilen Ertrag.
Grundsätze
Die Strategie verwendet die Berechnung der durchschnittlichen realen Schwankungsbreite (ATR) als Grundlage für die dynamische Stop-Loss. Die ATR kann die Volatilität der Aktie effektiv widerspiegeln. Die Strategie gibt zuerst die Parameter für den ATR-Zyklus ein, typischerweise 10 Tage.
Konkret berechnet die Strategie den ATR-Wert der aktuellen K-Linie und multipliziert ihn dann mit dem Anhaltspunkt-Anhaltspunkt-Parameter, um die Stop-Loss-Distanz zu erhalten. Wenn der Aktienkurs höher als der Stop-Loss-Preis ist, wird eine Überposition eröffnet; wenn der Aktienkurs niedriger als der Stop-Loss-Preis ist, wird eine leere Position eröffnet.
Vorteile
- Dynamische Verfolgung von Stop-Losses, Anpassung der Stop-Loss-Distanz an die Marktlage, Flexibilität
- Die Verwendung von ATR für die Berechnung der Stop-Loss-Distanz ermöglicht eine effiziente Verfolgung von Marktbewegungen.
- Die Strategie ist einfach zu bedienen und automatische Transaktionen sind leicht zu realisieren
- Anpassbare ATR-Zyklen und Stop-Loss-Distance-Faktoren für verschiedene Handelsarten
- Das System kann sowohl Stop-Loss- als auch Stop-Stopp-Balance verwenden, um die Wahrscheinlichkeit von unnötigen Stop-Losses zu verringern.
Die Gefahr
- ATR als Basis für dynamische Stop-Losses, die Auswahl der richtigen Parameter ist entscheidend
- Eine zu enge Distanz zum Stop-Loss kann die Wahrscheinlichkeit unnötiger Stop-Loss erhöhen.
- Wenn der Stopp zu weit entfernt ist, kann der Stopp nicht rechtzeitig erfolgen und das Risiko nicht kontrolliert werden.
- Die Strategie selbst kann keine Markttrends beurteilen, sondern muss die Kauf- und Verkaufssignale künstlich bestätigen.
- Die Berechnung der ATR-Zyklus ist vernünftig und die Anpassung der Parameter für den Kohlenstofffaktor Kohlenstoff ist wichtig.
Optimierung
- Die Möglichkeit der Filterung von Signalen durch Indikatoren wie beispielsweise Moving Averages kann in Betracht gezogen werden, um die Wahrscheinlichkeit eines Fehlhandels zu verringern.
- Automatische Optimierung von ATR-Perioden und Stop-Distance-Parametern durch maschinelle Lernmethoden
- Eine automatische Stop-Loss-Strategie kann eingeführt werden, um Gewinne in Kombination mit Stop-Loss zu sperren
- Kann in Kombination mit anderen Indikatoren zur Bestätigung der Zuverlässigkeit von Kauf- und Verkaufssignalen in Betracht gezogen werden
- Es kann versucht werden, die ATR-Berechnungsmethode zu verbessern oder die ATR-Zyklusparameter dynamisch anzupassen.
- Verschiedene dynamische Tracking-Stopp-Algorithmen können untersucht werden, um die Stopp-Effekte weiter zu optimieren
Zusammenfassen
Die Stop-Loss-Strategie mit schrittweisen Verfolgungsstop-Strategien erreicht eine effektive Balance zwischen Risikokontrolle und Stop-Stop-Abschaltung durch dynamische Anpassung der Stop-Loss-Distanz. Die Strategie ist einfach zu bedienen, ist hochgradig anpassbar und eignet sich für den automatisierten Handel mit Robotern. Natürlich erfordert die vernünftige Auswahl der Parameter und die Kombination der Indikatoren noch manuelle Erfahrung.
/*backtest
start: 2023-10-17 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Supertrend Strategy, by Ho.J.", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=15)
// 백테스팅 시작일과 종료일 입력
startYear = input(2020, title="Start Year")
startMonth = input(1, title="Start Month")
startDay = input(1, title="Start Day")
endYear = input(9999, title="End Year")
endMonth = input(12, title="End Month")
endDay = input(31, title="End Day")
// 백테스팅 시간 범위 확인
backtestingTimeBool = (year >= startYear and month >= startMonth and dayofmonth >= startDay) and (year <= endYear and month <= endMonth and dayofmonth <= endDay)
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
var bool longCondition = false
var bool shortCondition = false
if backtestingTimeBool
prevDirection = direction[1]
if direction < 0
longCondition := false
shortCondition := true
else if direction > 0
longCondition := true
shortCondition := false
if longCondition
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
if shortCondition
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
plot(strategy.equity, title="equity", color=color.rgb(255, 255, 255), linewidth=2, style=plot.style_area)