ChaoZhang
개요
이 전략은 파격 및 동적 중지 지표에 기반한 중장선 트렌드 추적 전략이다. 전략은 가격의 동적 중지 라인을 돌파하여 트렌드 방향을 판단하고, 가격이 중지 라인을 돌파했을 때 진입하고, 그 후 중지 라인을 사용하여 트렌드를 추적하고 수익을 잠금합니다. 전략은 중장선 트렌드를 포착하는 동시에 동적 중지 라인을 사용하여 위험을 제어하는 것을 목표로합니다.
전략 원칙
이 전략은 동적 스톱 지표인 Volatility Stop를 사용하여 트렌드 방향을 판단하고 스톱을 추적한다. Volatility Stop는 가격의 변동 범위에 따라 동적 스톱 라인을 계산한다.
- 가격의 ATR을 계산합니다.
- ATR 값에 따라 정지 인수를 곱하면 정지 라인을 얻습니다.
- 가격이 상승할 때, 최고 가격을 기록하고, 스톱 라인은 최고 가격으로 ATR 곱하기 인수
- 가격이 하락할 때, 최저값을 기록하고, 최저값으로 ATR 곱하기 ATR의 계수를 더합니다.
이렇게 하면 스톱 라인은 가격 변동에 따라 위아래로 변동하며, 동적인 통로를 형성한다.
이 전략은 가격이 스톱로스를 넘어서면 트렌드가 반전되는 것을 의미하며, 포지션을 열 수 있습니다.
- 이 전략은 가격이 하향에서 상향으로 스톱로드를 돌파했을 때 오버 포지션을 열 수 있습니다.
- 이 전략은 가격이 상향에서 하향으로 스톱 로인을 돌파했을 때 포지션을 열 것입니다.
포지션 개시 후, 전략은 스톱로드를 스톱로드 라인을 사용하여 추적합니다:
- 다중 포지션의 스톱 손실 라인은 최대 가격에서 ATR 곱하기 인수를 니다.
- 빈 포지션의 스톱 라인은 최소 가격에 ATR 곱하기 계수입니다.
이 전략은 가격이 다시 스톱로즈 라인을 건드렸을 때 매매를 중지합니다.
이런 식으로, 전략은 순차적으로 진행될 수 있고, 트렌드 반전을 적시에 추적할 수 있으며, 동시에 스톱로스를 이용하여 위험을 통제할 수 있다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 이 트렌드 전환을 잡을 수 있고, 기회를 놓치지 않도록 할 수 있습니다.
- 동적 스톱을 활용하여 시장의 변동에 따라 스톱 포지션을 조정하여 스톱을 더 합리적으로 만듭니다.
- 스톱로스 포지션은 트렌드에 따라 업데이트되며 수익을 최대화 할 수 있습니다.
- 트렌드에서 더 큰 트렌드 수익을 얻을 수 있습니다.
- 위험을 효과적으로 통제하여 과도한 손실을 피하십시오.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 진동 시, 자주 발동되는 정지 현상이 발생할 수 있습니다.
- 정당한 스톱패스 계수를 설정해야 합니다. 너무 작으면 너무 민감해지거나 너무 큰 경우 스톱패스가 의미가 없어집니다.
- 거래 수수료의 영향에 주의를 기울여야 합니다. 거래가 수익을 차지하는 경우가 많습니다.
- 트렌드 운영 초기 수익의 일부를 잃게 될 수도 있습니다.
- 스톱로드 라인이 가격에서 너무 멀리 떨어져 있을 때 발생할 수 있는 위험
대책:
- 역측정으로 최적화된 스톱더스를 사용하여 최적의 변수를 찾을 수 있습니다.
- 거래 시간 사이클을 적절히 늘리고 거래 빈도를 낮추는 것
- 필터링을 고려하여 너무 자주 거래하는 것을 피하십시오.
- 스탠드 라인 거리는 적절하게 느려질 수 있지만 너무 커서는 안 됩니다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 부분에서 더 개선될 수 있습니다.
- 스톱패스 인자를 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾습니다.
- 필터를 추가하여 지진으로 인해 갇히지 않도록하십시오.
- 여러 시간 주기를 결합하여 검증하여 신호 품질을 향상시킵니다.
- 포지션 관리를 최적화하고 포지션을 점차적으로 늘립니다.
- 동적으로 조정되는 거래 시간 주기를 고려합니다.
- 주식 기본 요소와 주식 선택, 주류 트렌드를 파악하는 방법
요약하다
이 흐름 돌파 - 동적 상쇄 전략은 전체적으로 매우 실용적인 트렌드 추적 전략이다. 그것은 트렌드 반전 기회를 잡을 수 있으며, 순환으로 인해 동적 상쇄를 사용하여 효과적으로 위험을 제어 할 수 있다. 파라미터를 적절히 최적화하면 트렌드 상황에서 더 나은 수익을 얻을 수 있다. 그러나 이 전략은 상쇄가 너무 민감하고 거래 빈도가 너무 높다는 문제도 주의해야 한다. 추가적으로 최적화하면 이 전략은 고효율의 안정적인 정량 거래 시스템이 될 수 있다.
/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
//@version=4
strategy(shorttitle='Volatility Stop Strategy',title='Volatility Stop Strategy (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 100, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// Works better on 3h, 1h, 2h, 4h
// Best time frame 2H
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2021, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
length = input(20, "Length", minval = 2)
src = input(close, "Source")
factor = input(3.0, "vStop Multiplier", minval = 0.25, step = 0.25)
volStop(src, atrlen, atrfactor) =>
var max = src
var min = src
var uptrend = true
var stop = 0.0
atrM = nz(atr(atrlen) * atrfactor, tr)
max := max(max, src)
min := min(min, src)
stop := nz(uptrend ? max(stop, max - atrM) : min(stop, min + atrM), src)
uptrend := src - stop >= 0.0
if uptrend != nz(uptrend[1], true)
max := src
min := src
stop := uptrend ? max - atrM : min + atrM
[stop, uptrend]
[vStop, uptrend] = volStop(src, length, factor)
//Entry
strategy.entry(id="long", long = true, when = crossover(close, vStop) and window())
//Exit
strategy.close("long", when = crossunder(close, vStop))
plot(vStop,"Vstop", color.black, linewidth=2)