Strategi Garis Tengah Stop Loss ATR Dinamis
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menggunakan fungsi regresi linier dan penggandaan minimal untuk menghitung saluran harga, yang terdiri dari dua garis hijau dan merah. Ini menggunakan stop loss dinamis berdasarkan ATR terbaru untuk menempatkan stop loss.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan regressi linier dengan panjang 25 dan perpindahan 5 untuk menghitung garis pusat xLG ≠ . Kemudian 6% dari harga yang diambil di bawah garis pusat sebagai kisaran saluran, dengan saluran atas adalah xLG1r dan saluran bawah adalah xLG1s ≠ .
Bila harga lebih tinggi dari xLG1r, lakukan over; bila harga lebih rendah dari xLG1s, lakukan short; dan catat waktu over dan short terakhir. Buat sinyal over bila waktu over terakhir lebih besar dari waktu short terakhir; buat sinyal short bila waktu short terakhir lebih besar dari waktu short terakhir.
Stop loss dinamika ATR digunakan untuk menghitung ATR siklus 1, kali 2 . Dalam hal ini, stop loss adalah nilai penutupan yang dikurangi dengan perkalian dari ATR dan perkalian. Dalam hal ini, stop loss adalah nilai penutupan ditambah dengan ATR dan perkalian dari perkalian.
Analisis Keunggulan
- Menggunakan saluran regresi linier untuk melacak tren jangka panjang
- Stop loss yang dihitung berdasarkan ATR, dapat disesuaikan secara dinamis untuk menghindari stop loss yang terlalu besar atau terlalu kecil
- “Penggunaan harga yang lebih tinggi untuk menghasilkan sinyal dapat mengurangi sinyal palsu”.
Risiko dan perbaikan
- Parameter saluran regresi linear perlu dioptimalkan, dan mungkin terlalu sempit untuk saluran saat ini
- Kali ganda ATR juga perlu diuji untuk mendapatkan parameter optimal
- Mempertimbangkan untuk menambah mekanisme konfirmasi saat penembusan, untuk menghindari penembusan palsu
Optimalkan Pikiran
- Uji siklus panjang regresi yang berbeda untuk menemukan parameter yang optimal
- Cobalah berbagai siklus ATR dan ATR stop loss multiplier
- Tambahkan kondisi konfirmasi tambahan pada saat sinyal terobosan, seperti volume transaksi terobosan
Meringkaskan
Strategi ini mengintegrasikan beberapa indikator teknis seperti trend tracking, stop loss dinamis, dan sinyal breakout, untuk membentuk sistem pelacakan tren yang memiliki kemampuan adaptasi yang lebih kuat. Dengan mengoptimalkan parameter dan menambahkan filter sinyal, stabilitas dan profitabilitas strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut. Strategi ini dapat memberikan ide yang sangat berharga bagi pedagang kuantitatif.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-06-24 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Thanks to HPotter for the original code for Center of Gravity Backtest
strategy("Center of Gravity BF 🚀", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.15)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
///////////// Center of Gravity /////////////
Length = input(25, minval=1)
m = input(5, minval=0)
Percent = input(6, minval=0, title="COG %")
xLG = linreg(close, Length, m)
xLG1r = xLG + ((close * Percent) / 100)
xLG1s = xLG - ((close * Percent) / 100)
pos = 0.0
pos := iff(close > xLG1r, 1, iff(close < xLG1s, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(pos == 1, 1, iff(pos == -1, -1, pos))
/////////////// Srategy ///////////////
long = possig == 1
short = possig == -1
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
/////////////// Dynamic ATR Stop Losses ///////////////
atrLkb = input(1, minval=1, title='ATR Stop Period')
atrMult = input(2, step=0.25, title='ATR Stop Multiplier')
atr1 = atr(atrLkb)
longStop = 0.0
longStop := short_signal ? na : long_signal ? close - (atr1 * atrMult) : longStop[1]
shortStop = 0.0
shortStop := long_signal ? na : short_signal ? close + (atr1 * atrMult) : shortStop[1]
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long SL", "Long", stop=longStop, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short SL", "Short", stop=shortStop, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
plot(xLG1r, color=color.lime, title="LG1r")
plot(xLG1s, color=color.red, title="LG1s")
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : longStop, title="Long Stop Loss", color=color.yellow, style=plot.style_circles, linewidth=1)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : shortStop, title="Short Stop Loss", color=color.orange, style=plot.style_circles, linewidth=1)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=90)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=60)