Strategi Henti Kerugian Purata Pergerakan Berganda
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah strategi stop loss yang berdasarkan dua garis rata-rata bergerak. Ia menggunakan dua garis rata-rata bergerak, satu sebagai garis rata-rata utama dan satu sebagai garis stop loss. Ia melakukan dagangan apabila harga lebih tinggi daripada garis rata-rata utama dan melonggarkan apabila harga lebih rendah daripada garis stop loss. Ia melakukan dagangan kosong apabila harga lebih rendah daripada garis rata-rata utama dan melonggarkan apabila harga lebih tinggi daripada garis stop loss.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan fungsi sma untuk mengira purata bergerak sederhana dengan panjang len sebagai garis rata-rata utama ma. Kemudian, berdasarkan input pengguna untuk peratusan elpercent dan peratusan spercent, garis peratusan el dan garis peratusan es.
el = ma + (ma * elpercent / 100) es = ma + (ma * espercent / 100)
Di mana elpercent dan espercent masing-masing mewakili peratusan bias ke atas dan ke bawah rata-rata utama.
Ini akan menghasilkan tiga garis: garis rata-rata utama ma, garis hentian multi-kepala el, dan garis hentian kosong es.
Strategi ini mempunyai logik perdagangan:
Jika harga penutupan lebih tinggi daripada garis henti terbalik el, maka anda membuka lebih banyak kedudukan; jika harga penutupan lebih rendah daripada garis henti terbalik es, maka anda menutup lebih banyak kedudukan.
Jika harga penutupan adalah lebih rendah daripada garis henti kosong es, maka kedudukan kosong akan dibuka; jika harga penutupan adalah lebih tinggi daripada garis henti kosong el, maka kedudukan kosong akan dibuka.
Kelebihan Strategik
Menggunakan garis purata bergerak berganda untuk menetapkan titik henti rugi, risiko dapat dikawal dengan berkesan.
Panjang garisan rata-rata utama len dan peratusan penyimpangan elpercent, espercent boleh disesuaikan, parameter boleh disesuaikan untuk pasaran yang berbeza, beradaptasi kuat.
Menggunakan mekanisme hentikan kerugian, anda boleh menghentikan kerugian tepat pada masanya, dan mengelakkan kerugian daripada berkembang lebih jauh.
Idea strategi mudah difahami, mudah diimplementasikan dan sesuai untuk pelajar pemula.
Anda boleh melakukan banyak kerja sambilan untuk memanfaatkan peluang dua hala.
Risiko dan penyelesaian
Risiko penyesuaian data yang kembali. Strategi rata-rata bergerak lebih baik untuk penyesuaian data sejarah, dan kesan langsung mungkin berbeza. Penyelesaian adalah dengan mengesahkan secara langsung dalam pasaran yang berubah-ubah yang kompleks, menyesuaikan parameter mengikut keadaan yang nyata.
Risiko yang dibawa oleh titik berhenti yang terlalu dekat. Jika titik berhenti ditetapkan terlalu dekat dengan garis purata utama, ia mungkin dipicu oleh pergerakan harga jangka pendek. Jarak berhenti boleh ditingkatkan dengan sewajarnya untuk mengelakkannya.
Tekanan kewangan yang dibawa oleh perdagangan dua hala. Melakukan banyak shorting pada masa yang sama, anda perlu menyediakan dana yang mencukupi sebagai jaminan. Anda boleh mengurangkan kedudukan dengan sewajarnya untuk mengawal tekanan kewangan.
Risiko pengoptimuman parameter. Pengaturan parameter akan berbeza dalam keadaan pasaran yang berbeza, memerlukan masa untuk mengoptimumkan parameter. Pengoptimuman parameter tambahan boleh menggunakan teknologi seperti pembelajaran mesin.
Arah pengoptimuman
Anda boleh mempertimbangkan untuk menambah lebih banyak petunjuk untuk menilai trend pasaran dan meningkatkan keputusan. Contohnya, menambah petunjuk kuantiti, indikator turun naik dan sebagainya.
Kajian boleh dilakukan secara automatik untuk mengoptimumkan len dan parameter stop loss panjang garisan purata bergerak, supaya ia boleh disesuaikan dengan perubahan pasaran.
Anda boleh menyertakan penapis untuk jenis dagangan, dan hanya berdagang di bawah jenis yang jelas trend.
Anda boleh mempertimbangkan untuk menukar kaedah penutupan kepada menjejaki penutupan dan menyesuaikan titik penutupan secara langsung mengikut harga.
Sistem penilaian yang dioptimumkan dengan parameter boleh ditubuhkan, menggunakan hasil tinjauan semula untuk mencari kombinasi parameter yang optimum secara automatik.
ringkaskan
Strategi ini mempunyai kelebihan seperti parameter yang boleh disesuaikan dan beradaptasi, tetapi juga terdapat masalah yang perlu diperhatikan seperti penyesuaian data retrospektif dan penyetempatan jarak. Dengan pengoptimuman lanjut, strategi ini boleh menjadi strategi penyetempatan yang berkesan yang mudah untuk lapangan. Ia sesuai sebagai titik permulaan untuk perdagangan algoritma pembelajaran pemula, terus diperbaiki dalam amalan, dan secara beransur-ansur 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)