Estratégia de Stop Loss Centerline ATR Dinâmico
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia utiliza a função de regressão linear e o mínimo de binário para calcular o canal de preço, que é composto por duas linhas verde e vermelha. Ela usa um stop loss dinâmico baseado no ATR recente para colocar o seu stop loss.
Princípio da estratégia
A estratégia usa uma regressão linear de 25 de comprimento, com deslocamento de 5, para calcular a linha central xLG ⋅ e, em seguida, a linha central abaixo de 6% do preço de cada tomada como um intervalo de canal, a linha superior do canal é xLG1r, a linha inferior do canal é xLG1s ⋅
Quando o preço é superior a xLG1r, faça mais; quando o preço é inferior a xLG1s, faça menos; e registre o último aumento e o tempo de carência; quando o último aumento é maior do que o último aumento, faça mais; quando o último aumento é maior do que o último aumento, faça menos.
O stop loss dinâmico do ATR é calculado usando o ATR de um ciclo, multiplicado por dois. No caso de uma operação em excesso, a linha de stop loss é o produto do valor de fechamento menos o ATR e o multiplicador; no caso de uma operação em aberto, a linha de stop loss é o produto do valor de fechamento mais o ATR e o multiplicador.
Análise de vantagens
- Utilizando um canal de regressão linear para acompanhar tendências de longo prazo
- Baseado no cálculo de stop loss ATR, pode ser ajustado dinamicamente para evitar que o stop loss seja demasiado grande ou demasiado pequeno
- A adoção de sinais de ruptura de preços pode reduzir os sinais falsos
Riscos e melhorias
- Os parâmetros do canal de regressão linear precisam ser otimizados e o alcance atual do canal pode ser muito estreito
- Os múltiplos do ATR também precisam ser testados para obter os melhores parâmetros
- Considere aumentar os mecanismos de confirmação durante a invasão para evitar falsas invasões.
Otimização de ideias
- Testar diferentes ciclos de comprimento de regressão para encontrar o melhor parâmetro
- Tente diferentes ciclos de ATR e ATR stop loss multiplicador
- Adicionar condições de confirmação adicionais, como volume de transação quebrado, quando o sinal é quebrado
Resumir
A estratégia integra vários indicadores técnicos, como o acompanhamento de tendências, paradas dinâmicas e sinais de ruptura, formando um sistema de acompanhamento de tendências com uma forte adaptabilidade. A estabilidade e a lucratividade da estratégia podem ser ainda mais aumentadas através da otimização de parâmetros e do aumento da filtragem de sinais. A estratégia pode fornecer uma idéia muito valiosa para os comerciantes de quantificação.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-06-24 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Thanks to HPotter for the original code for Center of Gravity Backtest
strategy("Center of Gravity BF 🚀", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.15)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
///////////// Center of Gravity /////////////
Length = input(25, minval=1)
m = input(5, minval=0)
Percent = input(6, minval=0, title="COG %")
xLG = linreg(close, Length, m)
xLG1r = xLG + ((close * Percent) / 100)
xLG1s = xLG - ((close * Percent) / 100)
pos = 0.0
pos := iff(close > xLG1r, 1, iff(close < xLG1s, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(pos == 1, 1, iff(pos == -1, -1, pos))
/////////////// Srategy ///////////////
long = possig == 1
short = possig == -1
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
/////////////// Dynamic ATR Stop Losses ///////////////
atrLkb = input(1, minval=1, title='ATR Stop Period')
atrMult = input(2, step=0.25, title='ATR Stop Multiplier')
atr1 = atr(atrLkb)
longStop = 0.0
longStop := short_signal ? na : long_signal ? close - (atr1 * atrMult) : longStop[1]
shortStop = 0.0
shortStop := long_signal ? na : short_signal ? close + (atr1 * atrMult) : shortStop[1]
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long SL", "Long", stop=longStop, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short SL", "Short", stop=shortStop, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
plot(xLG1r, color=color.lime, title="LG1r")
plot(xLG1s, color=color.red, title="LG1s")
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : longStop, title="Long Stop Loss", color=color.yellow, style=plot.style_circles, linewidth=1)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : shortStop, title="Short Stop Loss", color=color.orange, style=plot.style_circles, linewidth=1)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=90)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=60)