Стратегия сдерживания потерь на основе ценовых разрывов

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-28 13:53:16
Тэги:

Обзор

Эта стратегия использует принцип ценового разрыва, чтобы пойти на длинный курс, когда цена пробивает последние минимумы, с ордерами стоп-лосса и прибыли, чтобы отследить самую низкую цену для получения прибыли.

Логика стратегии

Он выявляет разрывы, когда цена переходит ниже самой низкой цены за последние N часов, идет на длинный курс на основе конфигурированного процента, с ордерами стоп-лосса и прибыли.

Вычислить самую низкую цену за последние N часов в качестве обязательной цены
Продолжайте, когда цена в реальном времени ниже цены обязательства * процент покупки
Установка прибыли на основе входной цены * процент продаж
Установка стоп-лосса на основе вступительной цены - вступительная цена * процент стоп-лосса
Размер позиции в процентах от собственного капитала стратегии
Линия с наименьшей ценой
Закрытие позиции при задействовании сбора прибыли или стоп-лосса

Анализ преимуществ

Преимущества этой стратегии:

Используйте концепцию ценового разрыва, улучшите показатель выигрыша
Автоматический стоп-потеря для блокировки большинства прибыли
Процент стоп-лосса и прибыли для различных рынков
Хорошо работает для инструментов с очевидными отскоками
Простая логика и легко внедряемая

Анализ рисков

Существуют также некоторые риски:

Прорыв пробелов может потерпеть неудачу при более низких минимумах
Неправильные настройки стоп-лосса или прибыли могут привести к преждевременному выходу
Требовать периодической настройки параметров для изменений рынка
Ограниченное применение инструментов, может не работать для некоторых
Время от времени требуется ручная помощь

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть улучшена в следующих аспектах:

Добавить модели машинного обучения для автоматической настройки параметров
Добавить больше типов стоп-лосса/стоп-лосса, например, отслеживание стоп-лосса, ордера на бракеты
Оптимизировать логику стоп-лосса/приобретения прибыли для более умных выходов
Включите больше индикаторов для фильтрации ложных сигналов
Расширение до большего количества инструментов для улучшения универсальности

Заключение

В заключение, это простая и эффективная стратегия остановки потерь, основанная на ценовых разрывах. Она эффективно уменьшает ложные записи и блокировки прибыли.

/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title="Squeeze Backtest by Shaqi v1.0", overlay=true, pyramiding=0, currency="USD", process_orders_on_close=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=100, backtest_fill_limits_assumption=0)
strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long)

R0 = "6 Hours"
R1 = "12 Hours"
R2 = "24 Hours"
R3 = "48 Hours"
R4 = "1 Week"
R5 = "2 Weeks"
R6 = "1 Month"
R7 = "Maximum"


buyPercent = input( title="Buy, %",         type=input.float,   defval=3,       minval=0.01,                        step=0.01,  inline="Percents",  group="Squeeze Settings") * 0.01
sellPercent = input(title="Sell, %",        type=input.float,   defval=1,       minval=0.01,                        step=0.01,  inline="Percents",  group="Squeeze Settings") * 0.01
stopPercent = input(title="Stop Loss, %",   type=input.float,   defval=1,       minval=0.01,        maxval=100,     step=0.01,  inline="Percents",  group="Squeeze Settings") * 0.01
isMaxBars = input(  title="Max Bars To Sell",               type=input.bool,    defval=true ,                                   inline="MaxBars",   group="Squeeze Settings")
maxBars = input(    title="",       type=input.integer, defval=2,     minval=0,           maxval=1000, step=1,                  inline="MaxBars",   group="Squeeze Settings")
bind = input(       title="Bind",           type=input.source,  defval=close,                                                                       group="Squeeze Settings")
isRange = input(    title="Fixed Range",               type=input.bool,    defval=true,                                         inline="Range",     group="Backtesting Period")
rangeStart = input( title="",                       defval=R4,      options=[R0, R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7],                   inline="Range",     group="Backtesting Period")
periodStart = input(title="Backtesting Start", type=input.time,    defval=timestamp("01 Aug 2021 00:00 +0000"),                                     group="Backtesting Period")
periodEnd = input(  title="Backtesting End",   type=input.time,    defval=timestamp("01 Aug 2022 00:00 +0000"),                                     group="Backtesting Period")

int startDate = na
int endDate = na
if isRange
    if rangeStart == R0
        startDate := timenow - 21600000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R1
        startDate := timenow - 43200000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R2
        startDate := timenow - 86400000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R3
        startDate := timenow - 172800000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R4
        startDate := timenow - 604800000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R5
        startDate := timenow - 1209600000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R6
        startDate := timenow - 2592000000
        endDate := timenow
    else if rangeStart == R7
        startDate := time
        endDate := timenow
else 
    startDate := periodStart
    endDate := periodEnd

afterStartDate = (time >= startDate)
beforeEndDate = (time <= endDate)
notInTrade = strategy.position_size == 0
inTrade = strategy.position_size > 0

barsFromEntry = barssince(strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1])
entry = strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
entryBar = barsFromEntry == 0
notEntryBar = barsFromEntry != 0
buyLimitPrice = bind - bind * buyPercent
buyLimitFilled = low <= buyLimitPrice
sellLimitPriceEntry = buyLimitPrice * (1 + sellPercent)
sellLimitPrice = strategy.position_avg_price * (1 + sellPercent)

stopLimitPriceEntry = buyLimitPrice - buyLimitPrice * stopPercent
stopLimitPrice = strategy.position_avg_price - strategy.position_avg_price * stopPercent

if afterStartDate and beforeEndDate and notInTrade
    strategy.entry("BUY", true, limit = buyLimitPrice)
    strategy.exit("INSTANT", limit = sellLimitPriceEntry, stop = stopLimitPriceEntry)
strategy.cancel("INSTANT", when = inTrade)
if isMaxBars
    strategy.close("BUY", when = barsFromEntry >= maxBars, comment = "Don't Sell")
strategy.exit("SELL", limit = sellLimitPrice, stop = stopLimitPrice)

showStop = stopPercent <= 0.03

plot(showStop ? stopLimitPrice : na, title="Stop Loss Limit Order", style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=1)
plot(sellLimitPrice, title="Take Profit Limit Order", style=plot.style_linebr, color=color.purple, linewidth=1)
plot(strategy.position_avg_price, title="Buy Order Filled Price", style=plot.style_linebr, color=color.blue, linewidth=1)
plot(buyLimitPrice, title="Trailing Buy Limit Order", style=plot.style_stepline, color=color.new(color.blue, 30), offset=1)

Больше