Stratégie d'arrêt des pertes de traînée basée sur les écarts de prix

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-11-28 13:53:16 Je vous en prie.
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Résumé

Cette stratégie adopte le principe de l'écart de prix pour aller long lorsque le prix dépasse les plus bas récents, avec des ordres de stop loss et de prise de profit pour suivre le prix le plus bas pour la prise de profit.

La logique de la stratégie

Il identifie les écarts lorsque le prix tombe en dessous du prix le plus bas au cours des N dernières heures, va long basé sur un pourcentage configuré, avec des ordres de stop loss et de take profit.

Calculer le prix le plus bas en N heures récentes comme prix contraignant
Passez long lorsque le prix en temps réel est inférieur au prix obligatoire * achetez en pourcentage
Résultat de prise de participation basé sur le prix d'entrée * pourcentage de vente
Le montant de l'obligation de mise en œuvre est calculé à partir du montant de l'obligation de mise en œuvre.
Taille de la position en pourcentage du capital stratégique
Ligne de perte avec le prix le plus bas
Position fermée lorsque la prise de profit ou le stop loss est déclenché

Analyse des avantages

Les avantages de cette stratégie:

Utiliser le concept d'écart de prix, améliorer le taux de réussite
Stop-loss automatique pour bloquer la plupart des bénéfices
Pourcentage de stop-loss et de prise de profit personnalisable pour les différents marchés
Fonctionne bien pour les instruments avec des rebonds évidents
Une logique simple et facile à mettre en œuvre

Analyse des risques

Il y a aussi des risques:

La rupture des écarts peut échouer avec des bas plus bas
Les paramètres de stop loss ou de prise de profit inappropriés peuvent entraîner une sortie prématurée
Exiger un réglage périodique des paramètres pour les changements du marché
Les instruments limités peuvent ne pas fonctionner pour certains pays.
Une intervention manuelle est nécessaire de temps à autre

Directions d'optimisation

La stratégie peut être améliorée dans les domaines suivants:

Ajouter des modèles d'apprentissage automatique pour le réglage automatique des paramètres
Ajouter d'autres types d'ordres stop loss/take profit, par ex. stop loss de suivi, ordres entre parenthèses
Optimiser la logique stop loss/take profit pour des sorties plus intelligentes
Incorporer plus d'indicateurs pour filtrer les faux signaux
Élargir à plus d'instruments pour améliorer l'universalité

Conclusion

En conclusion, il s'agit d'une stratégie de stop loss simple et efficace basée sur les écarts de prix. Elle réduit efficacement les fausses entrées et les verrouillages des bénéfices. Il reste encore beaucoup de place pour des améliorations dans le réglage des paramètres et le filtrage des signaux. Il vaut la peine de poursuivre la recherche et le raffinement.

/*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)

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