Estrategia de stop loss dinámico basada en la brecha de precios
Fecha de creación:
2023-11-28 13:53:16
Última modificación:
2023-11-28 13:53:16
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ChaoZhang
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Descripción general
La estrategia utiliza el principio de intervalo de precios, comprando y estableciendo órdenes de stop loss y stop sell cuando se rompe el punto más bajo para rastrear el mínimo precio de stop loss y obtener ganancias.
Principio de estrategia
Cuando el precio cae por debajo del punto más bajo en las últimas N horas, el intervalo de posicionamiento se realiza de acuerdo con el porcentaje establecido, mientras que el stop loss y el stop order se establecen. Luego, se mueve la línea de stop loss y la línea de stop stop según el mercado. La lógica específica es la siguiente:
- Calcula el punto más bajo en N horas como precio de la fijación
- El precio en tiempo real es inferior al precio fijo multiplicado por el porcentaje de configuración de compra para hacer más entrada
- El precio de entrada multiplicado por el porcentaje de venta de la fijación de la parada
- Establezca el Stop Loss solo como el precio de entrada menos el precio de entrada multiplicado por el porcentaje de Stop Loss
- Número múltiple como porcentaje de participación en la estrategia
- Seguimiento de la línea de stop loss móvil en el precio mínimo
- Detener el cierre o el cierre de la posición
Análisis de las ventajas estratégicas
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
- La idea de la brecha de precios para entrar en el juego cuando se rompen los puntos bajos y aumentar la ganancia
- El seguimiento automático del stop loss puede bloquear la mayor parte de las ganancias
- Porcentaje de Stop Loss Configurable para adaptarse a diferentes mercados
- Aplicable a las variedades con características de retroceso evidentes
- Funcionalidad simple y fácil de implementar
Análisis de riesgos estratégicos
La estrategia también tiene sus riesgos:
- La brecha no siempre es exitosa, puede que se vuelva a explorar
- La configuración inadecuada de la parada o el frenado puede causar una parada prematura o una mayor pérdida de frenado.
- Optimizar periódicamente los parámetros para adaptarse a los cambios en el mercado
- Variedades limitadas, puede no ser eficaz para algunas variedades
- Existe cierta necesidad de intervención humana
Dirección de optimización de la estrategia
La estrategia también puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Aumento de algoritmos de aprendizaje automático para optimizar los parámetros
- Aumentar el número de paradas de pérdidas, como paradas móviles y paradas de suspensión.
- Optimización de la lógica de la parada de pérdidas para una parada de pérdidas más inteligente y fluida
- Combinado con más indicadores para determinar la fiabilidad de la señal, se filtran las señales falsas.
- Ampliar el uso de más variedades y mejorar la universalidad de las estrategias
Resumir
En general, esta estrategia es una estrategia simple y efectiva de seguimiento y detención de pérdidas basada en la idea de la brecha de precios. Reduce la probabilidad de entrada errónea, puede bloquear los beneficios de manera efectiva, y hay mucho espacio para optimización en términos de optimización de parámetros y filtración, que vale la pena investigar y mejorar.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="Squeeze Backtest by Shaqi v1.0", overlay=true, pyramiding=0, currency="USD", process_orders_on_close=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=100, backtest_fill_limits_assumption=0)
strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)
R0 = "6 Hours"
R1 = "12 Hours"
R2 = "24 Hours"
R3 = "48 Hours"
R4 = "1 Week"
R5 = "2 Weeks"
R6 = "1 Month"
R7 = "Maximum"
buyPercent = input( title="Buy, %", type=input.float, defval=3, minval=0.01, step=0.01, inline="Percents", group="Squeeze Settings") * 0.01
sellPercent = input(title="Sell, %", type=input.float, defval=1, minval=0.01, step=0.01, inline="Percents", group="Squeeze Settings") * 0.01
stopPercent = input(title="Stop Loss, %", type=input.float, defval=1, minval=0.01, maxval=100, step=0.01, inline="Percents", group="Squeeze Settings") * 0.01
isMaxBars = input( title="Max Bars To Sell", type=input.bool, defval=true , inline="MaxBars", group="Squeeze Settings")
maxBars = input( title="", type=input.integer, defval=2, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="MaxBars", group="Squeeze Settings")
bind = input( title="Bind", type=input.source, defval=close, group="Squeeze Settings")
isRange = input( title="Fixed Range", type=input.bool, defval=true, inline="Range", group="Backtesting Period")
rangeStart = input( title="", defval=R4, options=[R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7], inline="Range", group="Backtesting Period")
periodStart = input(title="Backtesting Start", type=input.time, defval=timestamp("01 Aug 2021 00:00 +0000"), group="Backtesting Period")
periodEnd = input( title="Backtesting End", type=input.time, defval=timestamp("01 Aug 2022 00:00 +0000"), group="Backtesting Period")
int startDate = na
int endDate = na
if isRange
if rangeStart == R0
startDate := timenow - 21600000
endDate := timenow
else if rangeStart == R1
startDate := timenow - 43200000
endDate := timenow
else if rangeStart == R2
startDate := timenow - 86400000
endDate := timenow
else if rangeStart == R3
startDate := timenow - 172800000
endDate := timenow
else if rangeStart == R4
startDate := timenow - 604800000
endDate := timenow
else if rangeStart == R5
startDate := timenow - 1209600000
endDate := timenow
else if rangeStart == R6
startDate := timenow - 2592000000
endDate := timenow
else if rangeStart == R7
startDate := time
endDate := timenow
else
startDate := periodStart
endDate := periodEnd
afterStartDate = (time >= startDate)
beforeEndDate = (time <= endDate)
notInTrade = strategy.position_size == 0
inTrade = strategy.position_size > 0
barsFromEntry = barssince(strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1])
entry = strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
entryBar = barsFromEntry == 0
notEntryBar = barsFromEntry != 0
buyLimitPrice = bind - bind * buyPercent
buyLimitFilled = low <= buyLimitPrice
sellLimitPriceEntry = buyLimitPrice * (1 + sellPercent)
sellLimitPrice = strategy.position_avg_price * (1 + sellPercent)
stopLimitPriceEntry = buyLimitPrice - buyLimitPrice * stopPercent
stopLimitPrice = strategy.position_avg_price - strategy.position_avg_price * stopPercent
if afterStartDate and beforeEndDate and notInTrade
strategy.entry("BUY", true, limit = buyLimitPrice)
strategy.exit("INSTANT", limit = sellLimitPriceEntry, stop = stopLimitPriceEntry)
strategy.cancel("INSTANT", when = inTrade)
if isMaxBars
strategy.close("BUY", when = barsFromEntry >= maxBars, comment = "Don't Sell")
strategy.exit("SELL", limit = sellLimitPrice, stop = stopLimitPrice)
showStop = stopPercent <= 0.03
plot(showStop ? stopLimitPrice : na, title="Stop Loss Limit Order", style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=1)
plot(sellLimitPrice, title="Take Profit Limit Order", style=plot.style_linebr, color=color.purple, linewidth=1)
plot(strategy.position_avg_price, title="Buy Order Filled Price", style=plot.style_linebr, color=color.blue, linewidth=1)
plot(buyLimitPrice, title="Trailing Buy Limit Order", style=plot.style_stepline, color=color.new(color.blue, 30), offset=1)