Stratégie de stop loss progressif


Date de création: 2023-10-25 14:56:28 Dernière modification: 2023-10-25 14:56:28
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Stratégie de stop loss progressif

Aperçu

La stratégie de stop-loss de suivi progressif permet de suivre efficacement la tendance des cours d’actions en ajustant dynamiquement la ligne de stop-loss, en réalisant une combinaison organique de contrôle des risques et d’interception de stop-loss. Elle utilise une gamme moyenne de fluctuation réelle pour calculer la ligne de stop-loss, ce qui permet de réduire les pertes inutiles tout en protégeant les bénéfices.

Le principe

La stratégie utilise le calcul de la plage de fluctuation réelle moyenne (ATR) comme base pour un stop-loss dynamique. L’ATR peut refléter efficacement la volatilité des actions. La stratégie entre d’abord les paramètres du cycle ATR, typiquement de 10 jours.

Plus précisément, la stratégie calcule l’ATR de la ligne K actuelle, puis multiplie le paramètre de l’axe du facteur de coupe pour obtenir la distance de stop-loss. Si le cours de l’action est supérieur au prix de stop-loss, ouvrez une position plus élevée; si le cours de l’action est inférieur au prix de stop-loss, ouvrez une position vide.

Les avantages

  • Stop-loss suivi dynamiquement, distance de stop-loss réglable en fonction des conditions du marché, flexibilité élevée
  • L’ATR permet de suivre efficacement les fluctuations du marché
  • Stratégie simple, facile à utiliser et facile à automatiser
  • ATR personnalisable et facteur de distance de rupture adapté à différentes variétés de transactions
  • Il peut équilibrer les arrêts de perte et d’arrêt, réduisant la probabilité de perte inutile.

Les risques

  • Le choix des paramètres appropriés pour l’ATR comme base de stop-loss dynamique est crucial
  • Une distance trop étroite peut augmenter la probabilité d’arrêt inutile.
  • Si le stop loss est trop éloigné, le stop loss ne peut pas être arrêté à temps et le risque ne peut pas être maîtrisé
  • La stratégie elle-même ne permet pas de juger de la tendance du marché et nécessite une confirmation manuelle des signaux d’achat et de vente.
  • Il est nécessaire de se demander si le cycle de calcul de l’ATR est raisonnable et si les paramètres du facteur d’oxygène doivent être ajustés.

Optimisation

  • On peut envisager de filtrer les signaux en combinant des indicateurs tels que les moyennes mobiles pour réduire la probabilité d’une transaction erronée.
  • Les paramètres de cycle ATR et de distance d’arrêt peuvent être automatiquement optimisés par des méthodes d’apprentissage automatique.
  • Une stratégie de stop-loss automatique peut être introduite, combinée à un stop-loss pour verrouiller les bénéfices
  • Peut être envisagé en combinaison avec d’autres indicateurs pour vérifier la fiabilité des signaux d’achat et de vente
  • On peut essayer d’améliorer la méthode de calcul de l’ATR ou d’ajuster dynamiquement les paramètres de la période ATR
  • Des algorithmes de stop loss dynamiques peuvent être étudiés pour optimiser encore plus l’effet de stop loss

Résumer

La stratégie de stop-loss de suivi progressif permet un équilibre efficace entre le contrôle du risque et l’interception de l’arrêt en ajustant dynamiquement la distance de stop-loss. La stratégie est simple à utiliser, hautement personnalisable et adaptée au trading automatique par robot. Bien sûr, le choix de paramètres et de combinaisons d’indicateurs raisonnables nécessite encore une expérience manuelle.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-10-17 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Supertrend Strategy, by Ho.J.", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=15)

// 백테스팅 시작일과 종료일 입력
startYear = input(2020, title="Start Year")
startMonth = input(1, title="Start Month")
startDay = input(1, title="Start Day")

endYear = input(9999, title="End Year")
endMonth = input(12, title="End Month")
endDay = input(31, title="End Day")

// 백테스팅 시간 범위 확인
backtestingTimeBool = (year >= startYear and month >= startMonth and dayofmonth >= startDay) and (year <= endYear and month <= endMonth and dayofmonth <= endDay)

atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)

[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)

var bool longCondition = false
var bool shortCondition = false

if backtestingTimeBool
    prevDirection = direction[1]
    if direction < 0
        longCondition := false
        shortCondition := true
    else if direction > 0
        longCondition := true
        shortCondition := false

if longCondition
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

if shortCondition
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

plot(strategy.equity, title="equity", color=color.rgb(255, 255, 255), linewidth=2, style=plot.style_area)