Strategi Stop Loss Rata-rata Pergerakan Ganda
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah strategi stop loss yang didasarkan pada dua moving averages. Strategi ini menggunakan dua moving averages, satu sebagai main averages dan satu sebagai stop loss. Stop loss dicapai dengan melakukan over trade saat harga lebih tinggi dari main averages dan melakukan over trade saat harga lebih rendah dari stop loss. Stop loss dicapai dengan melakukan over trade saat harga lebih tinggi dari stop loss.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan fungsi sma untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana dengan panjang len sebagai garis rata-rata utama ma. Kemudian, berdasarkan input pengguna dari persentase stop loss multiply elpercent dan persentase stop loss multiply espercent, untuk menghitung garis stop loss multiply el dan garis stop loss multiply es.
el = ma + (ma * elpercent / 100) es = ma + (ma * espercent / 100)
Elpercent dan espercent adalah persentase dari rata-rata rata-rata utama yang bergeser ke bawah.
Ini menghasilkan tiga garis: garis rata-rata utama (ma), garis stop multipel (el), dan garis stop kosong (es).
Strategi ini memiliki logika perdagangan sebagai berikut:
Jika harga penutupan lebih tinggi dari garis stop loss multipel el, maka posisi terbuka; jika harga penutupan lebih rendah dari garis stop loss kosong es, maka posisi kosong.
Jika harga penutupan berada di bawah garis stop loss terbalik es, maka posisi kosong akan dibuka; jika harga penutupan berada di atas garis stop loss terbalik el, maka posisi kosong akan dibuka.
Keunggulan Strategis
Menggunakan dua garis rata-rata bergerak untuk mengatur stop loss, Anda dapat secara efektif mengendalikan risiko.
Panjang garis rata-rata utama len dan persentase penyimpangan elpercent, espercent dapat disesuaikan, parameter dapat disesuaikan untuk pasar yang berbeda, dan sangat mudah beradaptasi.
Menggunakan mekanisme stop loss, Anda dapat menghentikan kerugian tepat waktu, dan menghindari kerugian lebih lanjut.
Strategi yang sederhana, jelas, mudah dipahami, dan cocok untuk pemula.
Anda dapat melakukan lebih banyak pekerjaan sambilan, memanfaatkan peluang dua arah.
Risiko dan Solusi
Resiko penyesuaian data retrospektif. Strategi rata-rata bergerak lebih cocok dengan data historis, dan efek real-time mungkin berbeda. Solusinya adalah pengujian real-time di pasar yang berubah-ubah kompleks, menyesuaikan parameter sesuai dengan situasi real-time.
Stop loss adalah risiko yang ditimbulkan oleh stop loss yang terlalu dekat. Jika stop loss ditetapkan terlalu dekat dengan garis rata-rata utama, stop loss dapat dipicu oleh fluktuasi harga jangka pendek.
Tekanan dana yang ditimbulkan oleh perdagangan bilateral. Melakukan banyak shorting pada saat yang sama, perlu menyiapkan dana yang cukup sebagai jaminan. Posisi dapat dikurangi sesuai untuk mengendalikan tekanan dana.
Optimasi parameter berisiko. Pengaturan parameter akan sangat berbeda dalam situasi pasar yang berbeda, dan perlu waktu untuk mengoptimalkan parameter. Optimasi parameter tambahan dapat menggunakan teknologi seperti pembelajaran mesin.
Arah optimasi
Anda dapat mempertimbangkan untuk menambahkan lebih banyak indikator untuk menilai tren pasar dan meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan. Misalnya, menambahkan indikator kuantitatif, indikator fluktuasi, dll.
Hal ini dapat dipelajari untuk mengoptimalkan secara otomatis panjang len dan parameter stop loss untuk menyesuaikan dengan perubahan pasar.
Anda dapat menambahkan filter pada varietas yang diperdagangkan, hanya di bawah varietas yang jelas tren.
Anda dapat mempertimbangkan untuk mengubah Stop Loss Mode menjadi Stop Loss Tracking, yang menyesuaikan Stop Loss dengan harga secara real-time.
Sistem penilaian yang dioptimalkan parameter dapat dibuat, menggunakan hasil pengujian kembali untuk secara otomatis menemukan kombinasi parameter yang optimal.
Meringkaskan
Strategi ini memiliki parameter yang dapat disesuaikan, kemampuan beradaptasi yang kuat, dan lain-lain. Namun, ada juga masalah yang perlu diperhatikan. Dengan pengoptimalan lebih lanjut, strategi ini dapat menjadi strategi penghentian yang efektif yang mudah di lapangan. Ini cocok sebagai titik awal untuk belajar algoritma perdagangan pemula, terus disempurnakan dalam praktek, dan secara bertahap membentuk sistem perdagangan yang unik.
/*backtest
start: 2022-11-08 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2019
//@version=4
strategy(title = "Robot WhiteBox StopMA", shorttitle = "Robot WhiteBox StopMA", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
len = input(50)
src = input(ohlc4)
elpercent = input(5.0, minval = 0, maxval = 100, title = "Shift long, %")
espercent = input(-5.0, minval = -100, maxval = 0, title = "Shift short, %")
showlines = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(true, defval = true, title = "Show background")
//Levels
ma = sma(src, len)
el = ma + ((ma / 100) * elpercent)
es = ma + ((ma / 100) * espercent)
//Lines
colel = showlines ? color.lime : na
colma = showlines ? color.blue : na
coles = showlines ? color.red : na
plot(el, color = colel, offset = 1)
plot(ma, color = colma, offset = 1)
plot(es, color = coles, offset = 1)
//Background
trend = 0
trend := high > el[1] ? 1 : low < es[1] ? -1 : trend[1]
colbg = showbg == false ? na : trend == 1 ? color.lime : trend == -1 ? color.red : na
bgcolor(colbg, transp = 80)
//Trading
if ma > 0
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? na : 0, stop = el)
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? na : 0, stop = es)