Динамическая стратегия стоп-профита и стоп-лосса на основе двойного трейлинг-стопа ATR


Дата создания: 2024-03-22 13:52:59 Последнее изменение: 2024-03-22 13:52:59
Копировать: 1 Количество просмотров: 616
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
Подписаться
1617
Подписчики

Динамическая стратегия стоп-профита и стоп-лосса на основе двойного трейлинг-стопа ATR

Обзор

Эта стратегия использует два различных цикла ATR (Average True Range) показателей, чтобы построить двойную динамическую слежку за стоп-линией, которая генерирует торговый сигнал, когда цена пересекает стоп-линию. При этом используется длина фиксированной линии, чтобы динамически установить стоп-линию для достижения динамического стоп-стоп.

Стратегический принцип

  1. Вычислить показатели ATR для двух различных циклов (по умолчанию 10 и 20), а затем умножить их на соответствующие чувствительные коэффициенты (по умолчанию 1 и 2) для получения двух стоп-широт.
  2. Положение цены выше или ниже двух стоп-линий, а также прорыв, в зависимости от которого, генерируют многоголовый или пустой сигнал.
  3. Стоп-цены динамически рассчитываются в зависимости от длины существующего конвейера в 1,65 раза (с возможностью корректировки).
  4. После открытия позиции, если цена достигнет стоп-цены, то позиция будет закрыта.
  5. Используйте такие показатели, как EMA, чтобы помочь оценить текущие тенденции и предоставить ориентир для входа.

Эта стратегия использует свойства ATR, чтобы построить двойные динамические остановки, которые лучше адаптируются к различным рыночным колебаниям, а также быстро реагируют на рыночные изменения. Настройка динамических остановок позволяет стратегии получать больше прибыли в трендовых ситуациях. В целом, эта стратегия хорошо работает в трендовых рынках, но может компенсировать многократные убытки в волатильных рынках.

Анализ преимуществ

  1. Двойная динамическая стоп-линия способна адаптироваться к различным рыночным колебаниям, имеет высокую гибкость.
  2. Стоп-цены, рассчитанные на динамику длины текущей фиксированной линии, позволяют получать больше прибыли в трендовых ситуациях.
  3. Использование таких показателей, как EMA, помогает оценить тенденции, предоставляет ориентир для входа в игру и повышает надежность стратегии.
  4. Логика кода четкая, читабельная, легко понятна и оптимизируема.

Анализ рисков

  1. Частые сделки на нестабильных рынках могут привести к более высоким комиссионным издержкам и повлиять на прибыль.
  2. Параметры стоп-линии и стоп-множителя должны быть оптимизированы в зависимости от особенностей рынка и продукта. Неправильные параметры могут привести к плохой эффективности стратегии.
  3. Стратегия в основном зависит от того, чтобы цена пробивала динамическую стоп-линию, что может привести к ошибочным сигналам в случае фальшивого прорыва в некоторых больших волатильностях.

Направление оптимизации

  1. Для рынков с волатильностью можно рассмотреть возможность введения дополнительных индикаторов или условий для фильтрации торговых сигналов, таких как RSI, MACD и т. д.
  2. Для различных продуктов и рынков можно найти оптимальные параметры стоп-линии и стоп-множества с помощью исторического отсчета и оптимизации параметров.
  3. Можно рассмотреть возможность внедрения модуля управления позициями и контроля риска, который позволит корректировать размер позиции в зависимости от динамики рыночных колебаний и риска счета.
  4. Добавить больше показателей для определения тенденций, повысить надежность и точность сигналов.

Подвести итог

Стратегия лучше адаптируется к различным рыночным условиям благодаря конструкции с двойной динамической стоп-линией и динамической остановкой. Она отлично работает в трендовых условиях. Однако в волатильных рынках возможны проблемы с частыми сделками и компенсацией прибыли и убытка.

Исходный код стратегии 
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay=true)

// Inputs
a1 = input(1, title="Key Value 1 ('This changes the sensitivity')")
c1 = input(10, title="ATR Period 1")
a2 = input(2, title="Key Value 2 ('This changes the sensitivity')")
c2 = input(20, title="ATR Period 2")
h = input(false, title="Signals from Heikin Ashi Candles")

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
 
// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2019, title="From Year", minval=1970)
 
// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2100, title="To Year", minval=1970)
 
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate
 
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

xATR1 = atr(c1)
nLoss1 = a1 * xATR1
xATR2 = atr(c2)
nLoss2 = a2 * xATR2

src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=false) : close

xATRTrailingStop1 = 0.0
xATRTrailingStop1 := iff(src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop1[1]), src - nLoss1),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop1[1]), src + nLoss1), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), src - nLoss1, src + nLoss1)))

xATRTrailingStop2 = 0.0
xATRTrailingStop2 := iff(src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop2[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop2[1]), src - nLoss2),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop2[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop2[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop2[1]), src + nLoss2), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop2[1], 0), src - nLoss2, src + nLoss2)))
 
pos = 0   
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop1[1], 0), 1,
   iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop1[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop1[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 
   
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue 

ema1 = ema(src, 1)
above1 = crossover(ema1, xATRTrailingStop1)
below1 = crossover(xATRTrailingStop1, ema1)
buy1 = src > xATRTrailingStop1 and above1 
sell1 = src < xATRTrailingStop1 and below1
barbuy1 = src > xATRTrailingStop1 
barsell1 = src < xATRTrailingStop1 

ema2 = ema(src, 1)
above2 = crossover(ema2, xATRTrailingStop2)
below2 = crossover(xATRTrailingStop2, ema2)
buy2 = src > xATRTrailingStop2 and above2 
sell2 = src < xATRTrailingStop2 and below2
barbuy2 = src > xATRTrailingStop2 
barsell2 = src < xATRTrailingStop2 

plotshape(buy1,  title="Buy 1",  text='Buy 1',  style=shape.labelup,   location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell1, title="Sell 1", text='Sell 1', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red,   textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(buy2,  title="Buy 2",  text='Buy 2',  style=shape.labelup,   location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell2, title="Sell 2", text='Sell 2', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red,   textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)

barcolor(barbuy1  ? color.green : na)
barcolor(barsell1 ? color.red   : na)
barcolor(barbuy2  ? color.green : na)
barcolor(barsell2 ? color.red   : na)

// Calculate SL and TP levels
candle_size = abs(open - close)
tp_level = close + candle_size *65

// Close long positions if TP is hit
strategy.exit("TP Long", "long", limit=tp_level)

// Close short positions if TP is hit
strategy.exit("TP Short", "short", limit=tp_level)

// Enter long position
strategy.entry("long", strategy.long, when=(buy1 or buy2) and time_cond)

// Enter short position
strategy.entry("short", strategy.short, when=(sell1 or sell2) and time_cond)

//adding ema with width
// Calculate EMA and SMA
ema5 = ema(close, 5)
ema200 = ema(close, 200)
ema21 = ema(close, 21)
ema50 = ema(close, 50)
sma50 = sma(close, 50)

// Plot EMA and SMA with width
plot(ema5, color=color.rgb(130, 235, 139), title="EMA 5", linewidth=1)
plot(ema200, color=color.rgb(243, 246, 249), title="EMA 200", linewidth=2)
plot(ema21, color=color.blue, title="21", linewidth=1)
plot(ema50, color=color.rgb(255, 64, 0), title="EMA 50", linewidth=2)
//plot(sma50, color=color.purple, title="SMA 20", linewidth=2)
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)