ChaoZhang
概述
这个策略是基于突破和动量止损指标设计的中长线趋势跟踪策略。策略利用价格突破动态止损线来判断趋势方向,在价格突破止损线时进入场内,然后利用止损线来跟踪趋势并锁定利润。策略旨在抓取中长线趋势,同时利用动态止损来控制风险。
策略原理
该策略使用动态止损指标Volatility Stop来判断趋势方向并跟踪止损。Volatility Stop根据价格的波动范围计算出一个动态的止损线。具体计算方法是:
- 计算价格的ATR(平均真实波动幅度)
- 根据ATR值乘以一个止损系数得到止损线
- 当价格上涨时,记录最高价,止损线为最高价减去ATR乘以系数
- 当价格下跌时,记录最低价,止损线为最低价加上ATR乘以系数
这样,止损线就会随着价格波动而上下波动,形成一个动态的通道。
当价格突破止损线时,表示趋势发生反转,策略就会打开仓位:
- 当价格由下向上突破止损线时,策略会开多仓
- 当价格由上向下突破止损线时,策略会开空仓
在仓位开启后,策略会利用止损线来跟踪止损:
- 多仓的止损线为最高价减去ATR乘以系数
- 空仓的止损线为最低价加上ATR乘以系数
当价格重新触碰到止损线时,策略就会平仓止损。
这样,策略就可以顺势而为,及时跟踪趋势反转,同时利用止损来控制风险。
优势分析
该策略具有以下优势:
- 可以及时抓住趋势反转,顺势而为,避免错过机会
- 利用动态止损,可以根据市场波动调整止损位置,使止损更加合理
- 止损位置会随着走势而更新,可以最大限度锁定利润
- 在趋势中乘胜追击,可以获得较大的趋势获利
- 有效控制风险,避免亏损过大
风险分析
该策略也存在一些风险:
- 在震荡行情中,可能会出现止损频繁被触发的情况
- 需要合理设置止损系数,太小会过于敏感,太大会失去止损意义
- 需要关注交易手续费的影响,频繁交易会占用收益
- 可能会漏失部分趋势运行初期的利润
- 需要注意止损线离价格过远时带来的风险
对策:
- 可以通过回测优化止损系数,找到最佳参数
- 适当拉长交易时间周期,降低交易频率
- 可以考虑加入 filtrter 过滤器,避免过于频繁交易
- 可以适当放宽止损线距离,但不能太大
优化方向
该策略可以从以下方面进行进一步优化:
- 优化止损系数,找到最佳参数组合
- 添加过滤器,避免在震荡行情中被套牢
- 结合多个时间周期进行验证,提高信号质量
- 优化仓位管理,逐步加大仓位
- 考虑动态调整交易时间周期
- 结合股票基本面选股,把握主流趋势
总结
该顺势突破-动量止损策略整体来说是一种非常实用的趋势跟踪策略。它可以抓住趋势反转机会,顺势而为,同时利用动态止损有效控制风险。如果参数优化得当,在趋势行情中可以获得较好收益。但该策略也需要注意一些问题,如止损过于敏感、交易频率过高等。通过进一步优化,该策略可以成为一个高效稳定的量化交易系统。
策略源码
/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//@version=4
strategy(shorttitle='Volatility Stop Strategy',title='Volatility Stop Strategy (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 100, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// Works better on 3h, 1h, 2h, 4h
// Best time frame 2H
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2021, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"
length = input(20, "Length", minval = 2)
src = input(close, "Source")
factor = input(3.0, "vStop Multiplier", minval = 0.25, step = 0.25)
volStop(src, atrlen, atrfactor) =>
var max = src
var min = src
var uptrend = true
var stop = 0.0
atrM = nz(atr(atrlen) * atrfactor, tr)
max := max(max, src)
min := min(min, src)
stop := nz(uptrend ? max(stop, max - atrM) : min(stop, min + atrM), src)
uptrend := src - stop >= 0.0
if uptrend != nz(uptrend[1], true)
max := src
min := src
stop := uptrend ? max - atrM : min + atrM
[stop, uptrend]
[vStop, uptrend] = volStop(src, length, factor)
//Entry
strategy.entry(id="long", long = true, when = crossover(close, vStop) and window())
//Exit
strategy.close("long", when = crossunder(close, vStop))
plot(vStop,"Vstop", color.black, linewidth=2)