Estratégia de Stop Loss de Média Móvel Dupla


Data de criação: 2023-11-15 15:44:48 última modificação: 2023-11-15 15:44:48
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Estratégia de Stop Loss de Média Móvel Dupla

Visão geral

A estratégia é uma estratégia de parada de perda baseada em duas médias móveis. Ela usa duas médias móveis, uma como a média principal e outra como a linha de parada de perda.

Princípio da estratégia

A estratégia usa a função sma para calcular uma média móvel simples com a duração de len como a média principal ma. Em seguida, com base na entrada do usuário, calcula-se a percentagem de perda de cabeça elpercent e a percentagem de perda de cabeça vazia espercent.

el = ma + (ma * elpercent / 100) es = ma + (ma * espercent / 100)

O elpercent e o espercent representam respectivamente a percentagem de desvio para cima e para baixo da média principal.

Isso dá três linhas: a principal e a mediana ma, a linha de paragem múltipla el e a linha de paragem vazia es.

A lógica de negociação da estratégia é:

Se o preço de fechamento for superior à linha de stop-loss el, uma posição é aberta; se o preço de fechamento for inferior à linha de stop-loss es, uma posição é fechada.

Se o preço de fechamento for inferior à linha de stop-loss a zeroes, a posição será aberta; se o preço de fechamento for superior à linha de stop-loss a múltiplos el, a posição será vazia.

Vantagens estratégicas

  1. O uso de uma dupla média móvel para definir o ponto de parada de stop loss pode controlar o risco de forma eficaz.

  2. O comprimento da linha média principal e o percentual de desvio elpercent e espercent podem ser personalizados, e os parâmetros podem ser ajustados para diferentes mercados, sendo altamente adaptáveis.

  3. O mecanismo de parada de prejuízos pode ser usado para evitar que os prejuízos se ampliem.

  4. A estratégia é simples, clara, fácil de entender e apropriada para quem está começando.

  5. A partir daí, pode-se fazer mais tempo de folga e aproveitar ao máximo as possibilidades de uma viagem de dois sentidos.

Riscos e soluções

  1. Risco de adequação de dados de retrospecção. A estratégia de linha média móvel é mais adequada para dados históricos, e os efeitos em campo podem variar. A solução é a validação em campo em mercados complexos e variáveis, ajustando os parâmetros de acordo com a situação em campo.

  2. O risco de um ponto de parada estar muito próximo. Se o ponto de parada estiver muito próximo da linha média principal, o ponto de parada pode ser acionado por uma variação de preço de curto prazo. A distância de parada pode ser aumentada de forma apropriada para evitar.

  3. A pressão de capital causada por negociações bilaterais. Se você fizer mais deções, você precisará ter dinheiro suficiente como garantia. A posição pode ser reduzida adequadamente para controlar a pressão de capital.

  4. Risco de otimização de parâmetros. A configuração de parâmetros pode variar muito de acordo com as condições do mercado, o que requer tempo para otimizar os parâmetros. A otimização de parâmetros auxiliares pode ser feita por meio de técnicas de aprendizado de máquina.

Direção de otimização

  1. Pode-se considerar a inclusão de mais indicadores para avaliar as tendências do mercado e melhorar a eficácia da tomada de decisão. Por exemplo, a inclusão de indicadores de quantidade de preço, indicadores de flutuação, etc.

  2. É possível estudar a otimização automática do comprimento da linha média móvel para os parâmetros de len e stop-loss, de modo que possa ser ajustado de acordo com as mudanças do mercado.

  3. Pode ser adicionado um filtro para variedades de negociação, apenas para variedades de tendência.

  4. Pode-se considerar a mudança do método de parada para o rastreamento de parada, ajustando o ponto de parada em tempo real de acordo com o preço.

  5. Pode-se criar um sistema de avaliação de parâmetros otimizados para encontrar automaticamente o melhor conjunto de parâmetros usando os resultados do feedback.

Resumir

A estratégia é clara e fácil de entender, usa duas linhas de equilíbrio móvel para parar, pode controlar o risco de forma eficaz. A estratégia tem vantagens como o ajuste de parâmetros e a adaptabilidade, mas também há problemas como o ajuste de dados de retrospecção e a configuração de distância de parada.

Código-fonte da estratégia
/*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)