Strategi trailing stop loss berdasarkan moving average dan super trend
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menggabungkan indikator Moving Average dan Supertrend untuk mewujudkan strategi trend-following yang memiliki fitur tracking stop loss. Strategi ini memanfaatkan sepenuhnya kemampuan penilaian tren dari Moving Average dan fitur stop loss dari Supertrend untuk secara efektif melacak tren sekaligus mengendalikan risiko.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan dua garis rata-rata FRAMA untuk menilai sinyal beli dan jual dan memfilternya dalam kombinasi dengan indikator supertrend.
Secara khusus, sinyal beli dihasilkan ketika garis cepat melewati garis lambat, dan sinyal jual dihasilkan ketika garis cepat melewati garis lambat. Untuk menghindari terjadinya false breakout, strategi ini menambahkan kondisi penyaringan indikator supertrend, yang hanya akan dilakukan ketika indikator supertrend berlawanan arah.
Dalam manajemen posisi, strategi menggunakan perubahan indikator supertrend sebagai sinyal stop loss exit. Ketika indikator supertrend berbalik, stop loss exit dilakukan.
Selain itu, strategi ini juga menyiapkan fitur tracking stop loss yang dapat dipilih. Setelah mencapai keuntungan tertentu, Anda dapat mengaktifkan tracking stop loss untuk mengunci keuntungan.
Analisis Keunggulan
- Menggunakan Moving Average untuk menentukan arah tren, dapat secara efektif memfilter kebisingan pasar dan menentukan tren dengan tepat
- Bergabung dengan filter indikator supertrend, menghindari kesalahan perdagangan yang menyebabkan terobosan palsu
- Pergeseran indikator supertrend sebagai stop loss, dapat menghentikan kerugian dengan cepat dan mengendalikan risiko secara efektif
- Opsional Tracking Stop Loss untuk Maksimalkan Keuntungan
Analisis risiko
- Sebagai strategi pelacakan tren, mudah dipetik saat tren bergoyang, perlu perhatian untuk mengontrol skala posisi
- Ada keterlambatan dalam rata-rata bergerak yang dapat menyebabkan masuk terlalu dini atau terlalu terlambat
- Setting parameter indikator supertrend yang tidak tepat dapat menyebabkan stop loss yang terlalu radikal atau konservatif
- Saat mengaktifkan tracking stop loss, perhatikan untuk mengatur amplitudo tracking yang masuk akal dan hindari stop loss yang terlalu radikal.
Risiko ini dapat dikurangi dengan menyesuaikan parameter moving average, mengoptimalkan pengaturan indikator supertrend, dan menggunakan tracking stop loss secara rasional.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
- Mengoptimalkan parameter moving average untuk mencari kombinasi parameter yang optimal
Kombinasi parameter siklus yang berbeda dapat diuji untuk menemukan keseimbangan optimal antara efek smoothing dan sensitivitas.
- Tentukan parameter indikator supertrend
Dapat menguji berbagai siklus ATR dan parameter perkalian untuk mengoptimalkan efek stop loss.
- Tambahkan filter untuk indikator lainnya
Anda dapat menambahkan indikator saluran komoditas, indikator volatilitas, dan lain-lain untuk menyaring sinyal lebih lanjut.
- Optimalkan parameter tracking stop loss
Anda dapat menguji berbagai stop loss untuk menemukan parameter optimal untuk memaksimalkan keuntungan dan pengendalian risiko.
- Kombinasi dengan strategi stop loss lainnya
Dapat diuji dengan kombinasi strategi seperti general stop, shock stop, dan stop-motion.
Meringkaskan
Strategi ini mengintegrasikan penilaian tren dari moving averages dan manajemen stop loss dari supertrends, membentuk strategi yang lebih lengkap dengan fitur stop loss tracking dan trend following. Dengan optimasi parameter dan manajemen risiko, stabilitas dan profitabilitas strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut. Strategi ini cocok untuk digunakan oleh pedagang kuantitatif yang memiliki dasar tertentu.
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © 03.freeman
//@version=4
// strategy("FRAMA strategy", overlay=true,precision=6, initial_capital=1000,calc_on_every_tick=true, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=10000, currency=currency.EUR)
ma_src = input(title="MA FRAMA Source", type=input.source, defval=close)
ma_frama_len = input(title="MA FRAMA Length", type=input.integer, defval=12)
res = input(title="Resolution", type=input.resolution, defval="1W")
frama_FC = input(defval=1,minval=1, title="* Fractal Adjusted (FRAMA) Only - FC")
frama_SC = input(defval=200,minval=1, title="* Fractal Adjusted (FRAMA) Only - SC")
High = security(syminfo.tickerid, res, high)
Low = security(syminfo.tickerid, res, low)
source = security(syminfo.tickerid, res, ma_src)
enterRule = input(false,title = "Use supertrend for enter")
exitRule = input(false,title = "Use supertrend for exit")
ma(src, len) =>
float result = 0
int len1 = len/2
e = 2.7182818284590452353602874713527
w = log(2/(frama_SC+1)) / log(e) // Natural logarithm (ln(2/(SC+1))) workaround
H1 = highest(High,len1)
L1 = lowest(Low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2_ = highest(High,len1)
H2 = H2_[len1]
L2_ = lowest(Low,len1)
L2 = L2_[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(High,len)
L3 = lowest(Low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(2)
dimen = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
alpha1 = exp(w*(dimen-1))
oldalpha = alpha1>1?1:(alpha1<0.01?0.01:alpha1)
oldN = (2-oldalpha)/oldalpha
N = (((frama_SC-frama_FC)*(oldN-1))/(frama_SC-1))+frama_FC
alpha_ = 2/(N+1)
alpha = alpha_<2/(frama_SC+1)?2/(frama_SC+1):(alpha_>1?1:alpha_)
frama = 0.0
frama :=(1-alpha)*nz(frama[1]) + alpha*src
result := frama
result
frama = ma(sma(source,1),ma_frama_len)
signal = ma(frama,ma_frama_len)
plot(frama, color=color.red)
plot(signal, color=color.green)
longCondition = crossover(frama,signal)
shortCondition = crossunder(frama,signal)
Factor=input(3, minval=1,maxval = 100)
Pd=input(7, minval=1,maxval = 100)
Up=hl2-(Factor*atr(Pd))
Dn=hl2+(Factor*atr(Pd))
TrendUp = 0.0
TrendDown = 0.0
Trend = 0.0
Tsl = 0.0
TrendUp :=close[1]>TrendUp[1]? max(Up,TrendUp[1]) : Up
TrendDown :=close[1]<TrendDown[1]? min(Dn,TrendDown[1]) : Dn
Trend := close > TrendDown[1] ? 1: close< TrendUp[1]? -1: nz(Trend[1],1)
Tsl := Trend==1? TrendUp: TrendDown
linecolor = Trend == 1 ? color.green : color.red
//plot(Tsl, color = linecolor , style = plot.style_line , linewidth = 2,title = "SuperTrend")
plotshape(cross(close,Tsl) and close>Tsl , "Up Arrow", shape.triangleup,location.belowbar,color.green,0,0)
plotshape(cross(Tsl,close) and close<Tsl , "Down Arrow", shape.triangledown , location.abovebar, color.red,0,0)
plotarrow(Trend == 1 and Trend[1] == -1 ? Trend : na, title="Up Entry Arrow", colorup=color.lime, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
plotarrow(Trend == -1 and Trend[1] == 1 ? Trend : na, title="Down Entry Arrow", colordown=color.red, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
// Strategy: (Thanks to JayRogers)
// === STRATEGY RELATED INPUTS ===
//tradeInvert = input(defval = false, title = "Invert Trade Direction?")
// the risk management inputs
inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit Points", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss Points", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Points", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset Points", minval = 0)
// === RISK MANAGEMENT VALUE PREP ===
// if an input is less than 1, assuming not wanted so we assign 'na' value to disable it.
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na
// === STRATEGY - LONG POSITION EXECUTION ===
enterLong() => enterRule? (longCondition and Trend ==1):longCondition // functions can be used to wrap up and work out complex conditions
exitLong() => exitRule and Trend == -1
strategy.entry(id = "Buy", long = true, when = enterLong() ) // use function or simple condition to decide when to get in
strategy.close(id = "Buy", when = exitLong() ) // ...and when to get out
// === STRATEGY - SHORT POSITION EXECUTION ===
enterShort() => enterRule? (shortCondition and Trend ==-1):shortCondition
exitShort() => exitRule and Trend == 1
strategy.entry(id = "Sell", long = false, when = enterShort())
strategy.close(id = "Sell", when = exitShort() )
// === STRATEGY RISK MANAGEMENT EXECUTION ===
// finally, make use of all the earlier values we got prepped
strategy.exit("Exit Buy", from_entry = "Buy", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
strategy.exit("Exit Sell", from_entry = "Sell", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
// === Backtesting Dates === thanks to Trost
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Dates")
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,0)
testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testStopHour = input(23, "Backtest Stop Hour")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,testStopHour,0)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
isPeriod = true
// === /END
if not isPeriod
strategy.cancel_all()
strategy.close_all()