これは,SMAを使用してトレンド方向を決定し,利益をロックしリスクを制御するために百分比ベースのストップロスを設定し,利益を得ることを設定するシンプルなトレンドフォロー戦略です.これは移動ストップロスの戦略カテゴリーに属します.
この戦略は,まず200日間のSMAラインを計算する.価格がSMAラインを超えると,上昇傾向を示し,ロングに行く.エントリー後,戦略はエントリー価格を下回る2%のような固定パーセントストップ損失レベル,エントリー価格上回る1%のような固定パーセント利益レベルを使用する.いずれのレベルにも触れたときにポジションを閉じる.
ストラテジーは,ストロップ価格が200日間のSMAを超えて切断され,ストロップ価格がSMAを超えて切断され,ストロップ価格がSMAを超えて切断され,ストロップ価格がSMAを超えて切断され,ストロップ価格がSMAを超えて切断され,ストロップ価格がSMAを超えて切断され,ストロップ価格がSMAを超えて切断され,ストロップ価格がSMAを超えて切断される.
ストップ・ロスは,価格が正しい方向に動いている限り,戦略が利益を固定することができます.損失が発生した場合,ストップ・ロスは制限されます.割合を調整することで,利益とリスクはカスタマイズできます.
トレンドと%ストップ・ロスト/テイク・プロフィートのSMAを使用することは,単純で簡単に実行できます.
前もって設定されたストップ・ロスは 損失を一定のパーセント以下に保ち リスクを制御するのに役立ちます
利益の上昇とともに 利益レベルが上昇し 利益が停止される代わりに 利益が確保されるのです
利回りとリスクパラメータを定義するために 割合を調整できます
波動が激しい範囲市場では,ストップ・ロスは頻繁に発生し,小規模な損失につながる可能性があります.
価格が下がると 最適のタイミングを逃す
小規模なストップ/テイク・プロフィートの設定は,取引コストを考慮せずに頻度が増加します.
ストップ損失の割合は 変動に適応しない 大きな動きで簡単に引き上げられる
SMAのパラメータを調整し,最適なバランスを見つけるために 異なるストップ/テイクパーセントをテストします.
ストップの確率を下げるため,最近の変動に基づいてストップパーセントを調整します.
バックテストのコストを 利益の最適化に 組み込む
最高のパラメータを見つけるために,高と低の活動セッションを別々にバックテストします.
この戦略は,利益/リスクの調整を可能にする一方で,トレンドとパーセントストップ/テイクのためのSMAをシンプルな形式で組み合わせています.しかし,その信号とストップ設定は改善できます. 変動性適応ストップ,取引コストなどの側面は,シンプルなベースで安定した結果を達成するために考慮されるべきです.
/*backtest
start: 2023-08-25 00:00:00
end: 2023-09-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Stop Loss Example: Simple Stoploss", overlay=true)
sma_per = input(200, title='SMA Lookback Period', minval=1)
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %', type=float)/100
tp_inp = input(1.0, title='Take Profit %', type=float)/100
sma = sma(close, sma_per)
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
strategy.entry("Simple SMA Entry", strategy.long, when=crossover(close, sma))
strategy.exit("Stop Loss/TP","Simple SMA Entry", stop=stop_level, limit=take_level)
plot(sma, color=orange, linewidth=2)
plot(stop_level, color=red, style=linebr, linewidth=2)
plot(take_level, color=green, style=linebr, linewidth=2)