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Zweifelhafte Bewegungsdurchschnittliche Stop-Loss-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 15.11.2023
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Übersicht

Diese Strategie ist eine Stop-Loss-Strategie, die auf doppelten gleitenden Durchschnitten basiert. Sie verwendet zwei gleitende Durchschnitte, einen als Hauptgleitenden Durchschnitt und einen als Stop-Loss-Linie. Wenn der Preis über dem Hauptgleitenden Durchschnitt liegt, gehen Sie lang. Wenn der Preis unter der Stop-Loss-Linie liegt, schließen Sie die Long-Position. Wenn der Preis unter dem Hauptgleitenden Durchschnitt liegt, gehen Sie kurz. Wenn der Preis über der Stop-Loss-Linie liegt, schließen Sie die Short-Position. Sie erzielt einen Stop-Loss und macht Gewinn, indem Sie die Long- und Short-Preise dynamisch anpassen.

Strategie Logik

Diese Strategie verwendet die Funktion sma, um den einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge len als Hauptgleitenden Durchschnittslinie ma zu berechnen.

El = ma + (ma * elpercent / 100) es = ma + (ma * espercent / 100)

Hierbei stellen elpercent und espercent den Prozentsatz dar, der von der Haupt gleitenden Durchschnittslinie verschoben wird.

Dies gibt uns drei Linien: Haupt gleitender Durchschnitt ma, lange Stop-Loss-Linie el und kurze Stop-Loss-Linie es.

Die Handelslogik der Strategie lautet:

Wenn der Schlusskurs oberhalb der langen Stop-Loss-Linie el liegt, eröffnet man eine Long-Position.

Wenn der Schlusskurs unter der kurzen Stop-Loss-Linie es liegt, eröffnet man eine Short-Position.

Vorteile der Strategie

  1. Die Verwendung von Doppel gleitenden Durchschnitten zur Einstellung von Stop-Loss- und Take-Profit-Punkten kann Risiken wirksam kontrollieren.

  2. Die Länge des wichtigsten gleitenden Durchschnitts len und die Verzögerungsprozentsätze elpercent und espercent sind anpassbar, die für verschiedene Märkte angepasst und gut angepasst werden können.

  3. Der Stop-Loss-Mechanismus kann Verluste rechtzeitig reduzieren und weitere Verluste vermeiden.

  4. Die Strategielogik ist einfach und klar, leicht verständlich und umsetzbar und für Anfänger geeignet.

  5. Es kann sowohl lange als auch kurze Zeit dauern, um Vorteile von Zwei-Wege-Märkten zu ziehen.

Risiken und Lösungen

  1. Das Risiko einer Überanpassung des Backtests. Bewegliche Durchschnittsstrategien neigen dazu, die Daten des Backtests zu überanpassen. Die tatsächliche Leistung kann sich unterscheiden. Die Lösung besteht darin, in komplexen Live-Märkten zu überprüfen und die Parameter entsprechend anzupassen.

  2. Das Risiko, dass der Stop-Loss zu nahe ist. Wenn der Stop-Loss zu nahe am Haupt gleitenden Durchschnitt liegt, kann dies durch kurzfristige Kursschwankungen ausgelöst werden.

  3. Der Kapitaldruck durch den Doppelrichtungshandel erfordert eine ausreichende Marge, um den Kapitaldruck zu kontrollieren.

  4. Parameteroptimierung Risiko. Optimale Parameter variieren stark unter verschiedenen Marktbedingungen. Zeit ist erforderlich, um Parameter zu optimieren. Kann maschinelles Lernen verwenden, um die Parameteroptimierung zu unterstützen.

Optimierungsrichtlinien

  1. Überlegen Sie, weitere Indikatoren hinzuzufügen, um die Marktentwicklung zu ermitteln und Entscheidungen zu verbessern, z. B. Volumenpreisindikator, Volatilitätsindikator.

  2. Autoptimierung der gleitenden Durchschnittslänge und Stop-Loss-Parameter basierend auf Marktveränderungen.

  3. Hinzufügen von Filtern für Handelsinstrumente, nur offensichtliche Trends.

  4. Betrachten Sie einen Trailing Stop Loss anstelle eines festen Stop Loss und passen Sie Stops anhand von Echtzeitpreisen an.

  5. Erstellen Sie ein Evaluierungssystem für die Optimierung von Parametern, um automatisch optimale Parametermengen über Backtest-Ergebnisse zu finden.

Schlussfolgerung

Die Gesamtlogik dieser Strategie ist klar und leicht zu verstehen. Sie verwendet zwei gleitende Durchschnitte für den Stop-Loss und kann Risiken effektiv kontrollieren. Die Strategie hat Vorteile wie anpassbare Parameter und Anpassungsfähigkeit, hat aber auch Risiken wie Backtest-Overfit und Stop-Loss-Distanz-Einstellung, die Aufmerksamkeit erfordern. Mit weiterer Optimierung kann diese Strategie zu einer effektiven Stop-Loss-Strategie für den Live-Handel werden. Sie eignet sich als Ausgangspunkt für Algorithmus-Handelsanfänger und kann durch Praxis kontinuierlich verbessert werden, um schließlich ein einzigartiges Handelssystem zu bilden.

/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2019

//@version=4
strategy(title = "Robot WhiteBox StopMA", shorttitle = "Robot WhiteBox StopMA", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
len = input(50)
src = input(ohlc4)
elpercent = input(5.0, minval = 0, maxval = 100, title = "Shift long, %")
espercent = input(-5.0, minval = -100, maxval = 0, title = "Shift short, %")
showlines = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(true, defval = true, title = "Show background")

//Levels
ma = sma(src, len)
el = ma + ((ma / 100) * elpercent)
es = ma + ((ma / 100) * espercent)

//Lines
colel = showlines ? color.lime : na
colma = showlines ? color.blue : na
coles = showlines ? color.red : na
plot(el, color = colel, offset = 1)
plot(ma, color = colma, offset = 1)
plot(es, color = coles, offset = 1)

//Background
trend = 0
trend := high > el[1] ? 1 : low < es[1] ? -1 : trend[1]
colbg = showbg == false ? na : trend == 1 ? color.lime : trend == -1 ? color.red : na
bgcolor(colbg, transp = 80)

//Trading
if ma > 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? na : 0, stop = el)
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? na : 0, stop = es)
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