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多項式尾行停止戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-23 14:43:36
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概要

多項式トレーリングストップ戦略は,多項式関数形式のトレーリングストップの戦略である. 簡単なスライディング閉門の交差点に入ります. ポジションに入ると,その期間中の最低値によって固定されます. ポジションに入ると,最低 + D * N ^ a の形式のトレーリングストップが活性化され,ここで最小はポジションに入るときに固定された期間中の最低値,D は減量,N はポジション内のバーの数,a は多項式の度数です. トレーリングストップが下から上へと閉門を横切ると,取引は終了します.

戦略原則

ポリノミアルトレーリングストップ戦略の核心は,ポリノミアルトレーリングストップの戦略フレームワークを使用することである.まずは,単純な移動平均線の交差点でエントリー信号を送信する.具体的には,閉じる価格が単純な移動平均線を下回るとショートに行く.エントリー後,次のストップ損失基準としてエントリーする際に期間最小値を記録する.次に,戦略は特別なポリノミアルトレーリングストップロジックを活性化させる.トレーリングストップラインの計算式は:最小+D * 期間数のパワー a.最小値はエントリーする際に記録された期間中の最低価格であり,Dは減量であり,期間数は現在ポジションを保持している日数またはK-ラインを表し,ポリノミアル・ストップ状態を保持する数または閉じる数を表す. 言い換えれば,このポリノミアル・ストップラインは,一定の時間経過すると,価格が特定のパターンを踏んで,最終的にストップラインの底にたどり着く.このポリノミアル・ストップラインは,価格の停止または閉じる数を表す.このポリノミアル・ストップラインは

この戦略の最大の利点は,市場状況に応じてストップ損失ラインを柔軟に調整し,利益を得る後の利益を確保するためにタイムリーストップ損失を調整できるということです.従来の線形トレーリングストップと比較して,この戦略の多項式ストップ損失ラインはよりスムーズで,不必要なストップ損失トリガーを効果的に抑制できます.同時に,ブレイク・イブンストップと比較して,この戦略は利益を保護するために時間の経過とともにストップ損失ラインを上昇し続けることができます.パラメータDとaを調整することで,ストップ損失ラインの形状は動的に市場の変化を追跡するために変更できます.

利点分析

ポリノミアル・トライル・ストップ戦略の最大の利点は

  1. 特殊な多項式ストップ・ロスの方法を使用して,ストップ・ロスの線は,線形ストップの問題を回避するために,市場の条件に応じて柔軟に調整することができます.

  2. 伝統的なストップ・ロスの方法と比較して,ストップ・ロスの線は非線形に調整され,不必要なストップ・ロスの引き金を大きく減らすことができる.

  3. ストップ・ロスの線は順調に上昇し,利益は確保され,損失は間に合います.

  4. ストップ・ロスの方法は,パラメータを調整することで自由に変更できるので,市場の変化に非常に適応できる.

  5. 戦略の枠組みはシンプルで明瞭で 実行し最適化するのが簡単です

リスク分析

ポリノミアル・トライル・ストップ戦略には,いくつかの潜在的なリスクもあります:

  1. 追跡ストップ損失線があまりにも攻撃的に調整された場合,ストップ損失は早めに発生する可能性があります. これはパラメータ最適化によって解決できます.

  2. ストップラインのスムーズな上昇の過程で,より大きな利益の機会が逃れることがあります.これはこの戦略の必要なトレードオフです.

  3. 多項式関数は,予想外の価格の浸透を発生させる可能性があります.これは,パラメータを調整し,リスクを避けるために他のストップロスの手段を追加する必要があります.

  4. 技術指標の取引戦略として,緊急事態に対応する戦略の能力は弱い.これは手動的介入または他のモデルとの組み合わせによって強化される可能性があります.

オプティマイゼーションの方向性

多項式トレーリングストップ戦略には,以下の主要最適化方向性がある.

  1. より良いエントリー機会を見つけるためにエントリー論理を調整します.

  2. 最適なパラメータの組み合わせを見つけるために,遅いストップラインの計算式を最適化します.

  3. 指数関数,対数関数などです

  4. ストップ・ロスの防御線を作るため,ストップ・ロスの外側には他のストップ・ロスの手段を追加します.

  5. 機械学習やディープラーニングなどのモデルを組み合わせて ストップ・ロストを予測します

  6. 異なる市場と異なるサイクルにおける戦略の適用の効果を調査する.

  7. ストップラインの自己適応最適化メカニズムを構築し,ストップ曲線の形を自動的に最適化します.

概要

一般的に,多項式トレーリングストップ戦略は非常に実践的なストップ損失戦略である.従来の線形トレーリングストップの限界を突破し,よりスムーズな非線形多項式関数をストップラインとして使用し,収益性を確保しながら不必要なストップ損失を大幅に削減することができる.戦略のストップメカニズムは高度な柔軟性を持ち,関連するパラメータを調整することでストップラインの形状を自由に変更することができ,市場の変化に非常に適応できる.同時に,戦略枠組みは簡潔で理解し,実行しやすく,非常に高い実用的な意味を持つ.もちろん,技術指標戦略として,戦略の緊急事態に対処する能力は弱いので,これは認識すべきリスクの1つです.一般的に,多項式トレーリングストップ戦略は,効率的で実践的で操作が容易な戦略であり,定量的な利益と使用するトレーダーにとって学ぶ価値があります.

/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Alferow

//@version=4

strategy("polynomic_stop", overlay=true, initial_capital=1000, commission_value=0.1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)



D = input(0.1, minval = 0.0001, title = 'decrement')
S = input(2, minval = 1.0, title = 'polynomial degree ')



MA = input(20, title = 'period SMA')
MN = input(20, title = 'period MIN_for')



SMA = sma(close, MA)
MIN = lowest(low, MN)




var stop = 0.0
var num = 0
if strategy.opentrades[1] == 0 and strategy.opentrades != 0
    stop := MIN


    
if  strategy.opentrades != 0
    num := num + 1 
    
if  strategy.opentrades == 0
    num := 0
    stop := MIN


    
hl = stop + D * pow(num, S)


plot(hl)
plot(SMA, color = color.red)



strategy.entry("buy", true, when = close[1] < SMA[1] and close > SMA)

strategy.close("buy", when = crossover(hl, close))
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