Adaptive Trailing-Stop-Strategie für mehrere Zeitrahmen
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie beurteilt die Richtung des Trends unter dem aktuellen Zeitrahmen durch die Berechnung von kombinierten Signalen aus mehreren technischen Indikatoren. Wenn es sich um einen Aufwärtstrend handelt, setzt man eine Stop-Line an einem höheren Punkt; wenn es sich um einen Abwärtstrend handelt, setzt man eine Stop-Line an einem niedrigeren Punkt.
Grundsätze
Die Strategie kombiniert mehrere Indikatoren wie die Durchschnittslinie, die ATR, die KD und die Veränderungsrate, um die allgemeine Trendrichtung im aktuellen Zeitrahmen zu bestimmen. Insbesondere berechnet sie die Gesamtwerte für die folgenden Untersignale:
- Gleichschaltsignal
- Der KD-Index überkauft überverkaufte Signale
- Der Preis ist vom Signal abweichend.
- Signal für einen Durchbruch
- Mehrfache Zeitrahmen, kombinierte Versuchs- und Fehlsignale
- % R-Signal
- Rückkehrsignal
- ATR-Kanal durchbrochen
Jedes der oben genannten Untersignale wurde glatter behandelt und unterschiedliche Schwellenwerte für die Kauf-/Verkaufsschätzung gesetzt. Jedes Untersignal wurde dann gewichtet, um das Gesamtsignal für den aktuellen Zeitrahmen zu berechnen. Wenn das Signal größer als 0 ist, wird es als Aufwärtstrend und wenn es kleiner als 0 ist, als Abwärtstrend beurteilt.
Wenn es sich um einen Aufwärtstrend handelt, setzt die Strategie eine Tracking-Stop-Line in der Nähe des vorherigen höheren Punktes ein. Wenn es sich um einen Abwärtstrend handelt, setzt die Strategie eine Tracking-Stop-Line in der Nähe des vorherigen niedrigeren Punktes ein. So kann die Stop-Loss-Position dynamisch an die tatsächlichen Preisentwicklungen angepasst werden, um die Risikokontrolle zu erreichen.
Vorteile
Die Strategie integriert mehrere Indikatoren, um die Richtung der aktuellen Trends zu bestimmen, was die Genauigkeit der Beurteilung erhöht. Die Strategie kann sich jedoch an verschiedene Sorten und Zeitrahmen anpassen und hat eine starke Anpassungsfähigkeit.
Die Strategie ist vor allem in der Lage, die Stop-Line dynamisch zu verändern und die Risikokontrolle entsprechend der tatsächlichen Entwicklung anzupassen, um systemisches Risiko abzudecken, was ihr größter Vorteil ist.
Die Gefahr
Die Strategie beurteilt die Qualität der Trendsignale, die die Einstellung der Stop-Line direkt beeinflussen, und wenn die Beurteilung fehlerhaft ist, kann dies dazu führen, dass die Stop-Line zu locker oder zu streng eingestellt wird. Darüber hinaus besteht die Gefahr, dass die Stop-Line nicht vollständig von Marktveränderungen abweicht.
Die Strategie erfordert auch eine Abwägung zwischen Gewinnniveau und Stop-Loss-Distanz. Wenn die Stop-Loss-Distanz zu nahe ist, kann dies zu häufigen Stop-Losses führen; wenn die Stop-Loss-Distanz zu weit ist, kann das Risiko nicht effektiv kontrolliert werden. Dies erfordert eine Parameteroptimierung für verschiedene Varianten mit unterschiedlichen Zyklen.
Optimierungsrichtung
Die Einführung von Machine Learning-Algorithmen, die Modelle trainieren, die auf historischen Daten basieren, um die Richtung der Trends zu bestimmen, kann in Betracht gezogen werden, um die Genauigkeit zu verbessern.
Verschiedene Parameterkombinationen können getestet werden, um die Distanz der Stop-Line zu optimieren. Zum Beispiel kann die ATR-Zyklusparameter dynamisch angepasst werden, um sich an die Veränderungen der Marktfluktuation anzupassen.
Der Trend kann auch mit dem Energieindikator des Handelsvolumens in Verbindung gebracht werden, um die Signalfehler zu verhindern, die durch die Abweichung des Kurses verursacht werden.
Zusammenfassen
Die Strategie soll die Effektivität des Stop-Losses verbessern und das Handelsrisiko kontrollieren. Die Strategie ist ein fortschrittliches Konzept, das es wert ist, weiter optimiert und verifiziert zu werden. Es ist ein mehrfacher Zeitrahmen für die Anpassung an Risikokontrollstrategien.
/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © jigneshjc
//@version=5
strategy("Jigga - Survival Level", shorttitle='Jigga - Survival Level', overlay=true)
doBackTesting = input(true, 'Run Back Testing')
entryCondition = false
exitCondition = false
ab21 = 14, gh41 = ab21
gh42 = ab21, ju51 = 14
ki61 = ju51
lkolkp = true ,ab22 = 58
cd31 = 5 , ab23 = 42
aa12 = 29, cd32 = 26
op71 = 5, aa11 = 12
aa13 = 9, op72 = 2.0
movnwx = false
kahachale(byju, h, l) =>
mika = ta.change(h)
awer = -ta.change(l)
uikmhDM = na(mika) ? na : mika > awer and mika > 0 ? mika : 0
wrtdfcDM = na(awer) ? na : awer > mika and awer > 0 ? awer : 0
bbct = ta.rma(ta.tr, byju)
uikmh = fixnan(100 * ta.rma(uikmhDM, byju) / bbct)
wrtdfc = fixnan(100 * ta.rma(wrtdfcDM, byju) / bbct)
[uikmh, wrtdfc]
trial(gh42, gh41, h, l) =>
[uikmh, wrtdfc] = kahachale(gh42, h, l)
uuolop = uikmh + wrtdfc
trial = 100 * ta.rma(math.abs(uikmh - wrtdfc) / (uuolop == 0 ? 1 : uuolop), gh41)
trial
_pr(src, byjugth) =>
max = ta.highest(byjugth)
min = ta.lowest(byjugth)
100 * (src - max) / (max - min)
kyukarna(khulmkhula, mikaarwala, nichewala, bandhwala, partiwala) =>
sig = trial(gh42, gh41, mikaarwala, nichewala)
trialIncreasing = sig > ta.ema(sig, 5) ? lkolkp : movnwx
rolkmn = ta.ema(bandhwala, aa11)
psolkmn = ta.ema(bandhwala, aa12)
ujghd = rolkmn - psolkmn
wrtycv = ta.ema(ujghd, aa13)
kimnjg = ujghd - wrtycv
mikalilo = ta.rma(math.max(ta.change(bandhwala), 0), ab21)
awerlilo = ta.rma(-math.min(ta.change(bandhwala), 0), ab21)
lilo = awerlilo == 0 ? 100 : mikalilo == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + mikalilo / awerlilo)
juylknlilo = ta.ema(lilo, 3)
rjuylkn = ta.ema(bandhwala, cd31)
psjuylkn = ta.ema(bandhwala, cd32)
percentR = _pr(bandhwala, ju51)
juylknpercentR = ta.ema(percentR, 3)
ad = bandhwala == mikaarwala and bandhwala == nichewala or mikaarwala == nichewala ? 0 : (2 * bandhwala - nichewala - mikaarwala) / (mikaarwala - nichewala) * partiwala
kiloValue = math.sum(ad, ki61) / math.sum(partiwala, ki61)
liiopn = ta.atr(op71)
mikaliiopn = (mikaarwala + nichewala) / 2 - op72 * liiopn
mika1liiopn = nz(mikaliiopn[1], mikaliiopn)
mikaliiopn := bandhwala[1] > mika1liiopn ? math.max(mikaliiopn, mika1liiopn) : mikaliiopn
dnliiopn = (mikaarwala + nichewala) / 2 + op72 * liiopn
dn1liiopn = nz(dnliiopn[1], dnliiopn)
dnliiopn := bandhwala[1] < dn1liiopn ? math.min(dnliiopn, dn1liiopn) : dnliiopn
omnerliiopn = 1
omnerliiopn := nz(omnerliiopn[1], omnerliiopn)
omnerliiopn := omnerliiopn == -1 and bandhwala > dn1liiopn ? 1 : omnerliiopn == 1 and bandhwala < mika1liiopn ? -1 : omnerliiopn
fitur = ujghd > 0 ? ujghd > wrtycv ? 1 : 0 : ujghd > wrtycv ? 0 : -1
mitur = kimnjg >= 0 ? kimnjg > kimnjg[1] ? 1 : 0 : kimnjg > kimnjg[1] ? 0 : -1
ritur = juylknlilo > ab22 ? 1 : juylknlilo < ab23 ? -1 : 0
circuits = rjuylkn > psjuylkn ? 1 : -1
trialPoints = trialIncreasing ? close > ta.ema(close, 3) ? 1 : -1 : 0
virar = juylknpercentR > -ab23 ? 1 : juylknpercentR < -ab22 ? -1 : 0
chikar = kiloValue > 0.1 ? 1 : kiloValue < -0.1 ? -1 : 0
sitar = omnerliiopn
p = fitur + mitur + ritur + circuits + trialPoints + virar + chikar + sitar
p
currentP = kyukarna(open, high, low, close, volume)
currentPNew = currentP >= 0 and currentP[1] <= 0 ? 0 : currentP <= 0 and currentP[1] >= 0 ? 0 : currentP
colorPNew = currentPNew == 0 ? color.black : currentPNew >= 0 ? color.green : color.red
//plot(currentPNew, color=colorPNew, title='CurrentTimeFrame')
LTN = 0.0
LTN := nz(LTN) ? 0.0 : (currentPNew[1] < 0 and currentPNew >= 0) ? high * 1.005 : (currentPNew[1] > 0 and currentPNew <= 0) ? low * 0.995 : LTN[1]
LClr = color.green
LClr := (currentPNew[1] < 0 and currentPNew >= 0) ? color.green : (currentPNew[1] > 0 and currentPNew <= 0) ? color.red : LClr[1]
plot(LTN,color=LClr,title="Level", style=plot.style_circles)
entryCondition:= high > LTN and LClr == color.green ? lkolkp : movnwx
exitCondition:= low < LTN and LClr == color.red ? lkolkp : movnwx
tradeRunning = movnwx
tradeRunning := nz(tradeRunning) ? movnwx : (not tradeRunning[1]) and entryCondition ? lkolkp : tradeRunning[1] and exitCondition ? movnwx : tradeRunning[1]
plotshape(tradeRunning and (not tradeRunning[1]) and (not doBackTesting), style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(#00FF00, 50), size=size.tiny, title='Buy wrtycv', text='➹', textcolor=color.new(color.black,0))
plotshape((not tradeRunning) and tradeRunning[1] and (not doBackTesting), style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(#FF0000, 50), size=size.tiny, title='Sell wrtycv', text='➷', textcolor=color.new(color.white, 0))
if entryCondition and doBackTesting
strategy.entry(id="Buy",direction=strategy.long)
if exitCondition and doBackTesting
strategy.close(id="Buy")