Estrategia de stop loss de promedio móvil suave

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-31 14:25:29
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Resumen general

Esta estrategia utiliza líneas de promedio móvil suave y rango verdadero promedio para calcular dos niveles de precio de stop loss. Abre posiciones inversas cuando los precios rompen los niveles de stop loss para lograr el seguimiento de tendencias de stop loss. La estrategia es adecuada para el comercio de criptomonedas altamente volátil y puede bloquear efectivamente las ganancias y evitar las pérdidas.

Estrategia lógica

Calcular el rango medio de precios reales atr de los últimos n períodos y suavizarlo utilizando el método RMA
El nivel del precio de stop loss largo es el precio más alto menos atr, y el nivel del precio de stop loss corto es el precio más bajo más atr.
Cuando el precio se rompe a través de la línea superior de stop loss, ir corto; cuando se rompe a través de la línea inferior de stop loss, ir largo
Las líneas de stop loss se actualizan constantemente a medida que el precio se mueve para lograr un seguimiento dinámico

Esta estrategia determina un rango de stop loss razonable a través del cálculo de ATR y luego utiliza el método RMA para suavizar las líneas de stop loss para evitar desencadenar paradas por pequeñas fluctuaciones de precios.

Análisis de ventajas

Las líneas de stop loss en movimiento suave filtran eficazmente el ruido y evitan señales falsas
Los puntos de stop-loss dinámicos pueden bloquear la mayoría de las ganancias de tendencia
Parámetros estables, adecuados para explotaciones a medio y largo plazo
Obtiene operaciones totalmente automatizadas sin intervención manual

Análisis de riesgos

El intervalo de stop loss puede ser demasiado grande y el período ATR y el multiplicador deben ajustarse en consecuencia.
Puede haber un cierre más frecuente de posiciones cuando la tendencia no es clara
Deben establecerse condiciones de entrada adecuadas para evitar perseguir subidas y bajadas

El rango de stop loss puede reducirse acortando adecuadamente el período ATR o reduciendo el multiplicador ATR, o se pueden agregar filtros adicionales para reducir la apertura innecesaria de posiciones.

Direcciones de optimización

Se pueden añadir otros indicadores basados en los parámetros ATR para determinar la tendencia
Optimice la lógica de apertura y establezca filtros de fuga más estrictos
Añadir funciones de toma de ganancias móviles
Optimice las líneas de stop loss con algoritmos de aprendizaje automático

Juzgar la dirección de la tendencia con otros indicadores de oscilador puede evitar una apertura ineficaz durante la consolidación. Optimizar la lógica de entrada para garantizar que el precio pueda continuar funcionando durante un cierto rango después de romper la línea de stop loss. Agregar líneas de toma de ganancias móviles para obtener más ganancias. Utilice el aprendizaje automático para entrenar mejores funciones de stop loss.

Resumen de las actividades

Esta estrategia sigue dinámicamente los mercados de criptomonedas altamente volátiles con líneas de stop loss de promedio móvil suave para controlar eficazmente los riesgos. Los parámetros de la estrategia son relativamente estables, lo que la hace adecuada para el comercio automatizado. Se puede optimizar en múltiples dimensiones combinando más indicadores y algoritmos para mejorar el rendimiento.

/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//
//  作品: [LunaOwl] 超級趨勢2
//
////////////////////////////////
//     ~~!!*(๑╹◡╹๑) **       //
//  製作: @LunaOwl 彭彭       //
//  第1版: 2019年05月29日     //
//  第2版: 2019年06月12日     //
//  微調:  2019年10月26日     //
//  第3版: 2020年02月12日     //
////////////////////////////////
//
//
//超級趨勢的缺點：
//--1.止損距離可能相當大, 請自己調整週期
//--2.市場沒有存在明顯趨勢的時候表現不佳
//
//超級趨勢的優點：
//--1.具有可以參考的移動止損線, 適合新手
//--2.市場存在明顯趨勢的時候表現會很不錯
//
//使用須知：
//--1.每筆交易都需要下移動止損單, 絕對要下
//--2.中途被針掃出場時不要急著再進去
//--3.當錯失機會不要追高追低, 等待下次機會
//--4.實質槓桿比率不要太高, 不要輕忽市場變化
//--5.訂單進出場都建議分成五份、十份區間掛單
//--6.不要妄圖賺到市場上的每一分錢
//
//稍做更新：
//--1.平均真實區間利用了遞迴均線減少雜訊
//--2.針對高波動率的小幣市場，中期順勢策略應該以減少雜訊為重點
//--3.研究國外交易策略後，它們常用平滑因子過濾隨機走勢
//--4.績效上和其它平均法比較並沒有突出，但優點是參數變動穩定性
//--5.我選擇四小時線回測小幣市場，並且選擇經歷過牛熊市的以太坊

//==設定研究==//

//study(title = "[LunaOwl] 超級趨勢2", shorttitle = "[LunaOwl] 超級趨勢2", overlay = true)

//==設定策略==//

strategy(
     title               = "[LunaOwl] 超級趨勢2",
     shorttitle          = "[LunaOwl] 超級趨勢2",
     format              = format.inherit,
     overlay             = true,
     calc_on_order_fills = true,
     calc_on_every_tick  = false,
     pyramiding          =  0,      
     currency            = currency.USD,    
     initial_capital     = 10000,
     slippage            = 10,
     default_qty_value   = 100,
     default_qty_type    = strategy.percent_of_equity,
     commission_value    = 0.1
     )

//==設定參數==//

src = input(close, "數據來源")

length = input(
     title  = "ATR 周期", 
     type   = input.integer,
     minval = 1,
     maxval = 4,
     defval = 1
     )

//可以設定的精度為小數點後三位

mult = input(
     title  = "ATR 乘數", 
     type   = input.float,
     minval = 1.000, 
     maxval = 9.000,
     defval = 2.618,
     step   = 0.001
     )
     
atr = mult * atr(length) 
atr_rma = rma(atr, 14)  //平均真實區間添加遞回均線

//==算法邏輯==//

LongStop      = hl2 - atr_rma
LongStopPrev  = nz(LongStop[1], LongStop)
LongStop     := close[1] > LongStopPrev ? max(LongStop, LongStopPrev) : LongStop
 
ShortStop     = hl2 + atr_rma
ShortStopPrev = nz(ShortStop[1], ShortStop)
ShortStop    := close[1] < ShortStopPrev ? min(ShortStop, ShortStopPrev) : ShortStop

dir  = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and close > ShortStopPrev ? 1 :
       dir ==  1 and close < LongStopPrev ? -1 : 
       dir

LongStop_data  = dir == 1 ? LongStop : na
ShortStop_data = dir == 1 ? na : ShortStop

LongMark  = dir ==  1 and dir[1] == -1 ? LongStop : na
ShortMark = dir == -1 and dir[1] == 1 ? ShortStop : na

LongColor  = #0D47A1  //普魯士藍
ShortColor = #B71C1C  //酒紅色

//==設置止損線==//

plot(LongStop_data,
     title     = "移動止損線",
     style     = plot.style_linebr,
     color     = LongColor,
     linewidth = 1
     )
     
plot(ShortStop_data,
     title     = "移動止損線",
     style     = plot.style_linebr,
     color     = ShortColor,
     linewidth = 1 
     )

//==設定K線顏色==//

barcolor(dir == 1 ? LongColor : ShortColor, title = "K線顏色")

//==設定快訊通知==//

alertcondition(LongMark,
     title   = "多頭標記", 
     message = "多頭標記: 行情可能出現潛在變化，請注意個人的對沖或空頭部位，留意風險。")
     
alertcondition(ShortMark,
     title   = "空頭標記", 
     message = "空頭標記: 行情可能出現潛在變化，請注意個人的現貨或多單持倉狀況，留意風險。")

// - 設定日期範圍 - //

test_Year   = input(2017, title = "設定範圍：年", minval = 1, maxval = 2140) 
test_Month  = input(  11, title = "＿＿＿＿＿月", minval = 1, maxval =   12)
test_Day    = input(  01, title = "＿＿＿＿＿日", minval = 1, maxval =   31)
test_Period = timestamp( test_Year, test_Month, test_Day, 0, 0)

// - 買賣條件 - //

Long = src > LongStop_data
strategy.entry("多頭進場", strategy.long, when = Long)
strategy.close("多頭出場", when = Long) 

Short = src < ShortStop_data
strategy.entry("空頭進場", strategy.short, when = Short)
strategy.close("空頭回補", when = Short)

Más.