Estratégia quantitativa de trailing stop loss baseada em distância
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia baseia-se na ideia do stop móvel, usando o indicador Distance Close Bars (DCB) para determinar a movimentação dos preços, em combinação com o indicador RSI rápido para filtrar, para realizar stop móvel e stop de rastreamento. A estratégia também usa o princípio de aumento de posição de Martingale, adequado para a negociação de tendências de linha média-longa.
Princípios
Calcule lastg e lastr representando o preço de fechamento da última linha K de alta e o preço de fechamento da última linha K de baixa.
Dist é a diferença entre lastg e lastr.
Calcule a média móvel simples de 30 períodos de adist para dist.
Geração de sinal de transação quando dist é duas vezes maior que adist.
Combinado com o RSI rápido, o indicador filtra os sinais para evitar falsas rupturas.
Se houver um sinal e não tiver uma posição, abra uma posição de entrada com uma porcentagem fixa.
A partir daí, o que acontece é que os investidores começam a investir em ações que não são de capital.
O preço desencadeia um equilíbrio pós-stop ou stop loss.
Vantagens
O uso do indicador DCB para determinar a direção da tendência permite a captura eficaz de tendências de linha média e longa.
A filtragem rápida do RSI evita que as falsas rupturas tragam perdas.
O mecanismo móvel de suspensão de perda bloqueia o lucro e controla o risco.
O Princípio de Martingale permite aumentar a posição após o prejuízo para obter maiores ganhos.
Parâmetros de estratégia são ajustados de forma razoável para diferentes cenários de mercado.
Riscos
O indicador DCB pode emitir sinais errados e precisa ser filtrado em combinação com outros indicadores.
O que é que os investidores estão a fazer para aumentar os prejuízos?
A configuração imprudente do ponto de parada pode causar mais perdas do que o esperado.
O número de posições deve ser rigorosamente controlado para evitar o excesso de capacidade de financiamento.
A configuração inadequada de contratos de negociação pode levar a perdas enormes em situações extremas.
Otimização de ideias
Optimizar os parâmetros do DCB para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
Tente filtrar outros indicadores em vez do RSI rápido.
Otimizar o parâmetro de stop loss para aumentar a taxa de vitória da estratégia.
Optimizar os parâmetros de Martingale para reduzir o risco de hipotecas.
Teste diferentes variedades de comércio e escolha a melhor variedade para arbitragem.
Parâmetros estratégicos de otimização dinâmica de tecnologia, como aprendizado de máquina.
Resumir
A estratégia Overall é uma estratégia de acompanhamento de tendências mais madura. Usando o DCB para determinar a direção da tendência, os sinais de filtragem RSI rápidos evitam a abertura de posições erradas. Ao mesmo tempo, o mecanismo de parada de prejuízo pode controlar efetivamente os prejuízos individuais.
/*backtest
start: 2023-11-07 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's Distance Strategy v1.0", shorttitle = "Distance str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 10)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
usemar = input(true, defval = true, title = "Use Martingale")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI-Filter")
periodrsi = input(7, defval = 7, minval = 2, maxval = 50, title = "RSI Period")
limitrsi = input(30, defval = 30, minval = 1, maxval = 50, title = "RSI Limit")
fromyear = input(2018, defval = 2018, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Fast RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), periodrsi)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), periodrsi)
fastrsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
//Distance
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
lastg = bar == 1 ? close : lastg[1]
lastr = bar == -1 ? close : lastr[1]
dist = lastg - lastr
adist = sma(dist, 30)
plot(lastg, linewidth = 3, color = lime)
plot(lastr, linewidth = 3, color = red)
up = bar == -1 and dist > adist * 2
dn = bar == 1 and dist > adist * 2
//RSI Filter
rsidn = fastrsi < limitrsi or usersi == false
rsiup = fastrsi > 100 - limitrsi or usersi == false
//Signals
up1 = up and rsidn
dn1 = dn and rsiup
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open))
//Arrows
plotarrow(up1 ? 1 : na, colorup = blue, colordown = blue)
plotarrow(dn1 ? -1 : na, colorup = blue, colordown = blue)
//Trading
profit = exit ? ((strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price) or (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price)) ? 1 : -1 : profit[1]
mult = usemar ? exit ? profit == -1 ? mult[1] * 2 : 1 : mult[1] : 1
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 * mult : lot[1]
signalup = up1
if signalup
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
signaldn = dn1
if signaldn
if strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
strategy.close_all()