ChaoZhang
概述
该策略主要实现了一个自适应的止损机制,可以根据价格波动自动调整止损位置,实现更好的止损效果。策略利用ATR指标计算出合理的止损范围,并结合EMA均线产生交易信号,在突破EMA均线时开仓做多做空,同时用自适应止损算法跟踪止损位。
策略原理
- 计算ATR指标,设定ATR数值乘以参数a作为止损范围nLoss。
- 计算EMA均线。
- 当价格上穿EMA均线时做多,下穿EMA均线时做空。
- 利用自适应止损算法自动调整止损位xATRTrailingStop,规则如下:
- 当价格向上突破止损位时,将止损位调整到价格减去止损范围nLoss。
- 当价格向下突破止损位时,将止损位调整到价格加上止损范围nLoss。
- 其他情况下,止损位维持不变。
- 当价格触发止损位时平仓止损。
优势分析
- 实现了自适应的止损机制,可以根据市场波动程度自动调整止损幅度,有效控制风险。
- 结合ATR指标计算合理的止损范围,避免止损过大或过小。
- 利用EMA产生交易信号,可以减少无谓的交易,过滤市场噪音。
- 策略思路简单清晰,代码容易理解,便于检查和优化。
- 可输入参数进行调整,适应不同市场环境。
风险及改进
- EMA均线产生交易信号可能滞后,导致入场过晚。可以考虑利用其他指标辅助判断提前入场。
- 持仓时间不确定,无法控制单笔止损大小。可以设置目标利润或最大持仓时间避免过大亏损。
- 大幅度趋势市场中,止损可能过于频繁被触发。可以考虑根据趋势状况调整参数或加入过滤条件。
- 应根据不同品种特点调整参数,如ATR周期,止损倍数等,不可盲目使用默认值。
优化方向
- 可以考虑加入趋势判断指标,在趋势方向服务做单,避免逆势交易。
- 可以根据波动率大小调整止损倍数,在大幅波动中适当放宽止损范围。
- 可以设置最大持仓时间,超过一定时间后主动止损离场。
- 可以添加移动止损策略,随价格运行时向踏步抬高止损位。
- 可以根据个股特点自定义ATR周期参数。
总结
本策略整体思路清晰易懂,利用ATR指标设定自适应止损范围,并配合EMA产生交易信号,可以有效控制损失。但策略本身较为被动,优化空间较大,可以考虑加入趋势判断,根据市场状况调整参数等方法使策略更具主动性。总体来说,该策略作为打底止损策略是一个较好的思路和模板,但需要根据不同品种特点进行调整优化,不能生搬硬套使用。
策略源码
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-10-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay = true)
//CREDITS to HPotter for the orginal code. The guy trying to sell this as his own is a scammer lol.
// Inputs
a = input(1, title = "Key Vaule. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10, title = "ATR Period")
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 = true
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
xATR = atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead = false) : close
xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss),
iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))
pos = 0
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0)))
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ema(src,1)
above = crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = crossover(xATRTrailingStop, ema)
buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
plotshape(buy, title = "Buy", text = 'Buy', style = shape.labelup, location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
plotshape(sell, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)
strategy.entry("long", true, when = buy and time_cond)
strategy.entry("short", false, when = sell and time_cond)