ATR ベースのトレーリング ストップ戦略 (ロングのみ)
ChaoZhang
概要
この戦略は,ATR指標に基づいて,2つの異なるパラメータの動的ストップ価格を設定します. 急速なストップと遅いストップです. 価格が異なるストップ価格を突破した時点で,複数取引またはストップアウトのポジションを確立します. 戦略の目的は,ATR指標を使用して合理的なストップポジションを設定し,ストップを保証しながら,価格上昇の傾向をできるだけ追跡することです.
戦略原則
この戦略はATR指数を使用して2つの異なるパラメータのストップポジションを計算する. 急速ストップは5周期ATRを0.5倍にストップ幅として使用する. 慢速ストップは10周期ATRを3倍にストップ幅として使用する. 価格上昇が急速ストップ価格を突破すると,多項取引を確立する. 価格が上昇を続けると,慢速ストップ価格を突破すると,ストップポジションを慢速ストップ価格に調整する.
具体的にはこうです
トレイル1:5周期ATRを0.5倍する
スローストップのTrail2:10周期ATR3を計算する
価格上昇がTrail1を突破すると,多額のポジションを設定します.
トレイル2を突破し,上昇を続けると,ストップポジションをトレイル2に調整します.
トレイル1を突破すると,ストップポジションをトレイル1に戻します.
価格がTrail2を突破し,さらに下落すると,ストップポジションはTrail2に調整されます.
最終的に,価格がストップ・ロスを引き起こすと,ストップ・ロスは外出します.
この方法で,価格が上昇する時にトレンド走行利益を追跡し,価格が転落する時にタイムリーにストップ・ロスを行うことができます.同時に,スロー・ローの2つのストップ・価格は,ストップ・ロスと追跡の関係をバランスすることができます.
戦略的優位性
ATR指標のダイナミックなストップポジション設定を利用して,市場の変動に応じて合理的なストップ幅を設定できます.
ダブル・ストップ・メカニズムは,ストップ・ストップと追跡の関係をバランスさせ,ストップ・ストップと追跡の両方を可能にします.
多方向性でトレンドに沿って,利益を得ることが容易です.
戦略の論理はシンプルで明快で,実行は簡単です.
ストップ・損失の規則は厳格で有効で,時効的にストップ・損失を制御できます.
戦略リスク
ATR指標のパラメータが正しく設定されていないため,止損が過度に緩やかまたは過度に緊密になる可能性があります.
多方向性には方向性リスクがあり,上位で損をするのが簡単です.
ダブルストップル規則は複雑で,パラメータが正しく設定されていない場合,有効にしない可能性があります.
EMAなどのフィルタリング条件を突破することを考慮しない場合,誤った取引のリスクがあります.
資金管理とポジション管理を考慮せずに,過剰買いと過剰販売のリスクがある
ATRのパラメータを最適化し,フィルタリング条件を追加し,資金管理を強化することによって,上記のリスクに対してリスクを軽減することができます.
戦略最適化の方向性
ATRパラメータの組み合わせを最適化して,最適なパラメータを見つける
EMAなどの指標に加わると,Filters in は Barriers に対応する.
ストックRSIなどの指標と組み合わせた判断
ポジション管理を最適化する再入場メカニズムへの参加
資金管理のルールを最適化し,単発停止率を制御する
btc10 wsb全網仓位を組み合わせて,大局を回避する方向誤り
時制の追加策を考える
市場全体に多種多様化
高性能取引エンジンを導入する
上記のポイントを最適化することで,誤取引のリスクを軽減し,戦略の安定性と勝率を向上させることができます.
要約する
この戦略の全体的な考え方は明確であり,ATR指標の二重のストップ方法を使用して多項取引を確立し,ストップを追跡する.戦略の優点は,ストップルールが厳格で,損失リスクを制御でき,論理は簡単に実行できるという点にある.一定の方向性のあるリスクが存在し,パラメータの組み合わせを最適化し,フィルター条件を追加し,資金管理を改善することによってリスクを低減して効果を高めることができる.テストを最適化し続ければ,この戦略は安定した信頼できるトレンド追跡戦略になることができる.
/*backtest
start: 2023-10-25 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("ATR Trailing Stop Strategy (Long Position Only)", overlay=true)
SC = input(close, "Source", input.source)
// Fast Trail
AP1 = input(5, "Fast ATR period", input.integer)
AF1 = input(0.5, "Fast ATR multiplier", input.float)
SL1 = AF1 * atr(AP1)
Trail1 = 0.0
Trail1 := iff(SC > nz(Trail1[1], 0) and SC[1] > nz(Trail1[1], 0), max(nz(Trail1[1], 0), SC - SL1), iff(SC < nz(Trail1[1], 0), SC + SL1, na))
// Slow Trail
AP2 = input(10, "Slow ATR period", input.integer)
AF2 = input(3, "Slow ATR multiplier", input.float)
SL2 = AF2 * atr(AP2)
Trail2 = 0.0
Trail2 := iff(SC > nz(Trail2[1], 0) and SC[1] > nz(Trail2[1], 0), max(nz(Trail2[1], 0), SC - SL2), iff(SC < nz(Trail2[1], 0), SC + SL2, na))
Green = Trail1 > Trail2 and close > Trail2 and low > Trail2
Buy = crossover(Trail1, Trail2)
plotshape(Buy, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = Buy)
var float trailingStopPrice = na
if (Trail2 > trailingStopPrice)
trailingStopPrice := Trail2
if (crossover(Trail1, Trail2))
trailingStopPrice := Trail2
strategy.exit("Exit", from_entry = "Buy", stop=trailingStopPrice)