Super Trend Trailing Stop Loss Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie beurteilt die Preisentwicklung durch die Berechnung von Supertrend-Indikatoren und erstellt bei Trendänderungen eine Über- oder Unterposition. Die Risikokontrolle erfolgt durch die Einstellung von Stop-Loss- und Stop-Off-Positionen.
Strategieprinzip
Diese Strategie verwendet die Funktion ta.supertrend() zur Berechnung der Supertrend-Indikatoren. Der Supertrend-Indikator kombiniert die durchschnittliche reale Breite und den Durchschnittspreis, um zu bestimmen, ob der Preis in einem Aufwärtstrend oder in einem Abwärtstrend ist.
Setzen Sie Stop_Loss und Stop_Profit, Setzen Sie Stop Loss und Stop Out nach dem Aufbau der Position, um das Risiko zu kontrollieren.
Die Strategie umfasst folgende Schritte:
- Berechnung der Richtung der Supertrend-Indikatoren
- Beurteilen Sie, ob der Preis von einem Abwärtstrend in einen Aufwärtstrend übergegangen ist, und wenn ja, erstellen Sie ein Mehrwert
- Beurteilen, ob der Preis von einem Aufwärtstrend in einen Abwärtstrend übergeht, und wenn ja, einen Short-Offer aufstellen
- Nach dem Aufbau der Lagerstätte wird der Stop-Loss-Preis und der Stop-Stop-Preis für mehrere Einheiten festgelegt.
- Nach dem Aufbau des Lagers setzen Sie Stop-Loss- und Stop-Stop-Preise für Forex-Aufträge
Die oben genannten Schritte ermöglichen es, Veränderungen in der Preisentwicklung effektiv zu erfassen, Positionen zur richtigen Zeit aufzubauen und Stop-Loss-Stopps einzusetzen, um das Risiko zu kontrollieren. Dies ist eine eher stabile Trendverfolgungsstrategie.
Strategische Stärkenanalyse
Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die Veränderungen der Preistrends automatisch verfolgt werden können, ohne dass ein manuelles Urteilsvermögen erforderlich ist. Der Supertrend-Indikator hat einen gewissen Ripple-Effekt auf die Preisschwankungen und kann die Preistrends effektiv identifizieren, um häufige Positionen in schwankenden Situationen zu vermeiden.
Die Strategie setzt außerdem Stop-Loss- und Stop-Off-Positionen ein, die automatisch die Stop-Loss-Sperre einstellen, einzelne Verluste wirksam kontrollieren und Gewinne sperren. Dies ist sehr wichtig für den Quantitative Trading.
Im Vergleich zur einfachen Moving Average-Strategie ist diese Strategie besser geeignet, um die Preisentwicklung zu ermitteln und trendige Verhaltensweisen zu verfolgen.
Risikoanalyse
Das größte Risiko dieser Strategie liegt in der Einstellung der Parameter des Supertrend-Indikators. Wenn die Parameter nicht richtig eingestellt sind, führt dies zu einer schlechten Berechnung der Strategie und zu einer schlechten Wirksamkeit der Erkennung von Trendänderungen. Wenn die ATR-Zyklusparameter zu groß oder die Faktorparameter zu klein eingestellt sind, führt dies dazu, dass der Supertrend-Indikator langsam auf Preisflüchtungen reagiert und die optimale Positionöffnungszeit verpasst.
Darüber hinaus haben die Einstellungen von Stop-Loss und Stop-Loss einen großen Einfluss auf die Erträge der Strategie. Wenn die Stop-Loss-Distanz zu klein ist, kann sie leicht durchbrochen werden; Wenn die Stop-Loss-Distanz zu groß ist, kann der ideale Ausstiegspunkt verpasst werden. Die optimalen Einstellungen für diese Parameter müssen je nach Marktlage und Handelsart optimiert werden.
Schließlich kann die Strategie, wie bei allen Trend-Tracking-Strategien, einen Verlust erleiden, wenn der Preis plötzlich umkehrt oder in einen Schwingungsbereich gerät. Dies muss durch strenge Geldverwaltung kontrolliert werden.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Optimierung der Parameter für Supertrend-Indikatoren, einschließlich ATR-Perioden und Faktor-Parameter. Die optimale Kombination von Parametern kann durch Durchlaufen der Rückmessung erhalten werden.
Positionsverwaltungsmechanismen für die Erhöhung von Positionen. Positionen können an die Dynamik der Rendite und der Rücknahme angepasst werden.
Zunahme der Trendschätzung durch maschinelle Lernmodelle. Die Modelle können trainiert werden, um die Preisentwicklung zu unterstützen und die Genauigkeit der Positionseröffnung zu verbessern.
In Kombination mit anderen Indikatoren filtern Sie die Handelssignale. Vermeiden Sie falsche Positionseröffnungen, z. B. in Kombination mit der Durchschnittslinie und den Volatilitätsindikatoren.
Die Optimierung der Stop-Loss-Distanz wird dynamisch vorgenommen. Die Stop-Loss-Parameter können je nach Marktschwankungen und Positionsgröße angepasst werden.
In diesen Bereichen kann die Rentabilität und Stabilität der Strategie weiter gesteigert werden.
Zusammenfassen
Diese Strategie ist insgesamt eine sehr praktische Trend-Tracking-Strategie. Sie kann automatisch Änderungen der Preis-Trend-Veränderungen verfolgen und eine Stop-Loss-Stufe für Risikokontrolle einrichten. Im Vergleich zu einfachen Moving-Average-Strategien ist die Bewertung der Preis-Trend-Veränderungen effektiver und besser geeignet für Trend-Situationen. Durch ein gewisses Maß an Parameteroptimierung mit Hilfe von Machine-Learning-Modellen kann die Strategie die Stabilität und die Ertragsleistung weiter verbessern.
/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Supertrend Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
// Stop loss and profit amount
stop_loss = input(300, title="Stop Loss Amount")
profit = input (800, title="Profit Amount")
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
long_condition = ta.change(direction) <0
short_condition = ta.change(direction) >0
long_condition_1= (long_condition)?1:0
short_condition_2 = (short_condition)?1:0
stop_price_long = ta.valuewhen(long_condition, low[0]-stop_loss,0)
profit_price_long = ta.valuewhen(long_condition, high[0]+profit,0)
stop_price_short = ta.valuewhen(short_condition, high[0]+stop_loss,0)
profit_price_short = ta.valuewhen(short_condition, low[0]-profit,0)
if (long_condition)
strategy.entry("Michael3 Long Entry Id", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Michael3 Short Entry Id", strategy.short)
if (strategy.position_size>0)
strategy.exit("exit_long",from_entry="Michael3 Long Entry Id",limit=profit_price_long,stop=stop_price_long)
if (strategy.position_size<0)
strategy.exit("exit_short",from_entry="Michael3 Short Entry Id",limit=profit_price_short,stop=stop_price_short)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)