Polynomische Trailing-Stop-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Eine Strategie, die einen Stop-Loss mit einer polynomialen Funktion verfolgt. Die Strategie tritt an der Kreuzung des Schließfelds ein. Bei der Eintrittszeit wird der Minimumwert der Eintrittsperiode festgelegt. Nach der Eintrittszeit wird der Minimumwert + D aktiviert.*Tracking-Stopps in Form von N^a, wobei der Minimumwert der Minimumwert der Periode ist, der beim Eintritt festgelegt ist, D der Rückschrittwert ist, N die Anzahl der K-Linien während der Haltedauer ist und a der Grad der Polynomial. Wenn die Tracking-Stopps den Schlusskurs von unten nach oben durch die K-Line durchqueren, wird die Position gelöscht.
Strategieprinzip
Im Mittelpunkt der Strategie steht ein Strategie-Framework, das eine Stop-Loss-Strategie mit einer Multimodal-Form anwendet. Zunächst wird ein Einstiegssignal an der Kreuzung eines einfachen gleitenden Durchschnitts ausgesendet. Konkret wird der Schlusskurs eingeschaltet, wenn der Schlusskurs von oben nach unten durch den einfachen gleitenden Durchschnitt geht. Nach dem Eintritt wird der Periodensminimum beim Eintritt als nachfolgende Stop-Basis-Grenze aufgezeichnet.
Der größte Vorteil dieser Strategie ist, dass die Stop-Line flexibel an die Marktbedingungen angepasst werden kann, um nach dem Gewinn eine rechtzeitige Stop-Loss-Garantie für den Gewinn zu gewährleisten. Im Vergleich zu traditionellen linearen Stop-Loss-Tracking ist die multifunktionale Stop-Loss-Strategie der Strategie glatter und kann unnötige Stop-Loss-Trigger wirksam verhindern.
Analyse der Stärken
Die größten Vorteile einer Stop-Loss-Strategie mit mehreren Formen der Verfolgung sind:
Durch die Verwendung einer speziellen Mehrfachstop-Methode kann die Stop-Line flexibel an die Marktlage angepasst werden, um lineare Stop-Lines zu vermeiden.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Stop-Loss-Methoden kann die Strategie die Stop-Line in einer nicht-linearen Art und Weise anpassen, wodurch unnötige Stop-Loss-Trigger erheblich reduziert werden.
Die Strategie lässt die Stop-Loss-Linie glatt nach oben schießen und ermöglicht eine rechtzeitige Stop-Loss-Strategie, während gleichzeitig ein Gewinn garantiert wird.
Die Stop-Loss-Strategie kann durch Anpassung der Parameter frei geändert werden und ist stark anpassungsfähig an Marktveränderungen.
Das Strategie-Framework ist einfach und klar, leicht umzusetzen und zu optimieren.
Risikoanalyse
Es gibt auch einige mögliche Risiken bei einer Stop-Loss-Strategie mit mehreren Formen der Verfolgung:
Wenn die Tracking-Stop-Line-Anpassung zu radikal ist, kann es zu einem vorzeitigen Stop kommen. Dies kann durch Parameteroptimierung behoben werden.
In der Zeit, in der die Stop-Line nach oben gleitet, kann es passieren, dass größere Gewinnchancen verpasst werden. Das ist die notwendige Option für diese Strategie.
Die polynomische Funktion kann zu unerwarteten Preisdurchlässen führen, die durch die Anpassung der Parameter und die Hinzufügung anderer Stop-Loss-Methoden vermieden werden müssen.
Die Strategie ist als technische Kennzahlen-Trading-Strategie schwach in Bezug auf die Reaktionsfähigkeit auf Überraschungen. Dies kann durch künstliche Interventionen oder durch Kombinationen mit anderen Modellen verstärkt werden.
Optimierungsrichtung
Es gibt einige wichtige Optimierungsmöglichkeiten für eine Stop-Loss-Strategie mit mehreren Formen der Verfolgung:
Die Eintrittslogik muss angepasst werden, um bessere Eintrittszeiten zu finden.
Optimieren Sie die Berechnungsformel für die Verfolgung der Stop-Line, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.
Versuchen Sie mit verschiedenen Stop-Line-Formen, z. B. Index, Symmetrie usw.
Es wird ein zusätzliches Stopp-Mittel hinzugefügt, um eine Stopp-Sicherheitslinie zu erstellen.
Versuchen Sie, eine Kombination von Modellen mit maschinellem Lernen, tiefem Lernen und anderen zu erstellen, um das Modell zu nutzen, um den Verlust zu prognostizieren.
Erforschung der Auswirkungen der Anwendung der Strategie in verschiedenen Märkten und in verschiedenen Zeitspannen.
Konstruieren Sie eine Stop-Line-Adaptions-Optimierungsmechanismus, um die Form der Stop-Line automatisch zu optimieren.
Zusammenfassen
Die Strategie ist flexibel und kann die Form der Stop-Line durch die Anpassung der relevanten Parameter frei verändern. Die Strategie ist stark anpassungsfähig gegenüber Marktveränderungen. Die Strategie ist gleichzeitig einfach, leicht zu verstehen und zweitrangig und von hoher praktischer Bedeutung. Natürlich ist die Strategie als technische Kennzifferstrategie schwach im Umgang mit Ereignissen, was eines der Risiken ist, die beachtet werden müssen.
/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 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/
// © Alferow
//@version=4
strategy("polynomic_stop", overlay=true, initial_capital=1000, commission_value=0.1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
D = input(0.1, minval = 0.0001, title = 'decrement')
S = input(2, minval = 1.0, title = 'polynomial degree ')
MA = input(20, title = 'period SMA')
MN = input(20, title = 'period MIN_for')
SMA = sma(close, MA)
MIN = lowest(low, MN)
var stop = 0.0
var num = 0
if strategy.opentrades[1] == 0 and strategy.opentrades != 0
stop := MIN
if strategy.opentrades != 0
num := num + 1
if strategy.opentrades == 0
num := 0
stop := MIN
hl = stop + D * pow(num, S)
plot(hl)
plot(SMA, color = color.red)
strategy.entry("buy", true, when = close[1] < SMA[1] and close > SMA)
strategy.close("buy", when = crossover(hl, close))