Стратегия стоп-лосса на основе Ichimoku Kinko Hyo


Дата создания: 2023-11-03 17:05:40 Последнее изменение: 2023-11-03 17:05:40
Копировать: 0 Количество просмотров: 963
1
Подписаться
1617
Подписчики

Стратегия стоп-лосса на основе Ichimoku Kinko Hyo

Обзор

Эта стратегия основана на показателях первичной равновесной таблицы в сочетании с стратегией отслеживания тенденций, разработанной стоп-убытком. Используя преобразовательную линию первичной равновесной таблицы, базовую линию и линию задержки, облачные полосы, составленные из трех кривых, определяют направление ценовой тенденции и устанавливают стоп-убытки для отслеживания тенденций с верхней и нижней границей облачной полосы.

Стратегический принцип

Эта стратегия основана на следующих принципах:

  1. Конверсионная линия в первичной равновесной таблице - это среднее значение наивысшей и наименьшей цены за последние 9 дней, отражающее среднее изменение цены за последний период.

  2. Базовый уровень - это средняя величина наивысших и наименьших цен за последние 26 дней, отражающая среднее изменение цены в среднесрочной перспективе.

  3. Задержка - это среднее значение наивысшей и наименьшей цены за последние 52 дня, отражающее среднее изменение цены за длительный период времени.

  4. Среднее значение переходной линии и базовой линии образует лидирующую линию 1, лидирующую линию образует лидирующую линию 2, между двумя лидирующими линиями образуются облачные полосы, по которым можно определить направление тенденции вверх и вниз.

  5. Когда цены поднимаются вверх по облачному поясу, открывают позиции вверх; когда цены падают вниз по облачному поясу, открывают позиции вниз.

  6. Стоп-позиции в верхней и нижней части облачной полосы, установка стоп-указа, отслеживание ценовых тенденций.

В частности, в стратегии определены три кривые сверхурочного равновесия, и их средние значения получены путем расчета линейных линий 1 и 2. Затем направление тренда определяется в зависимости от верхней и нижней границ ценового прорыва облачных поясов. После открытия позиции, с помощью облачных поясов на нижней границе цены устанавливается стоп-стоп, чтобы реализовать стоп-стоп для отслеживания тенденции.

Анализ преимуществ

Эта стратегия имеет следующие преимущества:

  1. Использование сбалансированной таблицы для определения направления тренда является точным и надежным. Сбалансированная таблица, объединяющая информацию о ценах за несколько циклов, может эффективно отфильтровывать рыночный шум и определять тренд.

  2. Стоп-позиции устанавливаются разумно. Стоп-позиции находятся на нижней границе облачных полос, что позволяет не только обеспечить разумный объем стоп-позиций, но и отслеживать тенденции.

  3. Стратегия стабильная и надежная. Сама по себе балансовая таблица обладает способностью фильтровать шум, а в сочетании со стоп-лоском может эффективно контролировать риск.

  4. Можно гибко корректировать параметры по мере необходимости. Периоды переменной линии, базовой линии и линии задержки могут быть скорректированы в соответствии с рынком, чтобы адаптироваться к различным периодам.

  5. Стратегическая концепция четкая и понятная. Концепция разработана на основе тенденций, и ее легко освоить.

Анализ рисков

Также существуют следующие риски:

  1. Преодоление риска стоп-лосса. При резких колебаниях цены может быть вызвано снятием стоп-лосса и выходом из прибыльной позиции.

  2. Не применяется во время колебаний. Стоп-лосс может быть задействован часто, когда цена находится в состоянии длительного колебания, что приводит к слишком интенсивной торговле.

  3. Риск настройки параметров. Неправильная настройка переменной линии, базовой линии и периодичности линии задержки может привести к слишком большому или слишком маленькому пределу остановочных потерь.

  4. Риски скользящих затрат в торговле фьючерсами. Скользящие затраты, вызванные частыми открытиями позиций, могут повлиять на прибыль от торгов.

  5. Риски программированных транзакций. Перебои в работе, сбои в сети, ошибки в программе могут повлиять на выполнение транзакций.

В ответ на вышеупомянутые риски можно принять следующие меры: оптимизация параметров, корректировка алгоритмов остановки, повышение стабильности серверов, хорошее управление ветром, строгие процедуры тестирования.

Направление оптимизации

Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:

  1. Оптимизация параметров. Можно тестировать комбинации параметров различных циклов, чтобы найти оптимальные параметры.

  2. Оптимизация стоп-алгоритмов. Можно изучить такие алгоритмы, как движущийся стоп, колебательный стоп, чтобы снизить вероятность того, что стоп-лошади будут вызваны.

  3. В сочетании с несколькими показателями. Можно добавить больше показателей, таких как MACD, KDJ и т. Д., Чтобы повысить точность принятия решений.

  4. Добавлена функция автоматического отключения убытков.

  5. Присоединяйтесь к механизму реадмиссии.

  6. Оптимизация управления капиталом. Можно изучить динамические корректировки позиций, чтобы прибыль могла лучше играть роль.

Подвести итог

В целом, эта стратегия имеет четкую концепцию, использует сбалансированную таблицу для определения направления тренда и использует нижнюю границу для отслеживания тренда, чтобы эффективно контролировать риск и иметь сильную практичность. Но также существуют определенные риски, требующие оптимизации параметров, алгоритмов отслеживания и т. Д., И хорошее управление риском, чтобы стабильно получать прибыль в реальном мире. Эта стратегия дает нам хороший пример для разработки стратегии отслеживания тренда на основе концепции отслеживания тренда.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2022-10-27 00:00:00
end: 2023-11-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Noro's Ichimoku Stop Strategy", shorttitle = "Ichimoku Stop Strategy", 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(true, defval = true, title = "Short")
conversionPeriods = input(9, minval = 1, title = "Conversion Periods")
basePeriods = input(26, minval = 1, title = "Base Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval = 1, title = "Lagging Span")
fromyear = input(1900, defval = 1900, 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")

//Ichimoku
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

//Cloud
p1 = plot(leadLine1, offset = basePeriods, color=color.green, title="Lead 1", transp = 100)
p2 = plot(leadLine2, offset = basePeriods, color=color.red, title="Lead 2", transp = 100)
fill(p1, p2)

//Signals
max = max(leadLine1[basePeriods], leadLine2[basePeriods])
min = min(leadLine1[basePeriods], leadLine2[basePeriods])
up = low > max
dn = high < min

if max > 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? na : 0, stop = max)
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? na : 0, stop = min)