该策略基于动态计算的尾随止损机制,根据股票价格的最高价和最低价来设定长仓和短仓的止损线。当价格触及止损线时,平仓当前头寸,并按相反方向开新仓。策略简单易懂,能有效控制 einzel风险。
该策略主要通过以下几个步骤实现:
以上是策略的基本运行逻辑。当价格运行的时候,止损线会不断更新,从而实现动态跟踪。通过这种跟踪止损方法,可以有效控制单笔损失。
该策略主要有以下几点优势:
总的来说,该策略通过简单的尾随止损机制,能够有效管理Positions,是一种典型的 Risk Management 策略。
该策略也存在一些风险需要注意:
对于这些风险,可以通过调整计算周期、适当缩小滑点幅度等方法进行优化,使止损线设置更加合理。
该策略可以从以下几个方面进行优化:
该交易策略通过简单的尾随止损方法,实现了Positions 的动态管理。策略易于理解和实现,能够有效控制单笔损失。我们分析了策略的优势、可能的风险和后续的优化方向。总的来说,这是一个非常典型和实用的 Risk Management 策略。
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2019
//@version=4
strategy(title = "Noro's Trailing-Stop Strategy", shorttitle = "Trailing", 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(false, defval = false, title = "Short")
length = input(20, minval = 1)
shift = input(0.0, minval = 0, title = "Trailing Stop")
background = input(false)
//Levels
max = highest(high, length)
min = lowest(low, length)
//Trailing
size = strategy.position_size
longtrailing = 0.0
shorttrailing = 0.0
longtrailing := size <= 0 ? min - ((min / 100) * shift) : max(min - ((min / 100) * shift), longtrailing[1])
shorttrailing := size >= 0 ? max + ((max / 100) * shift) : min(max + ((max / 100) * shift), shorttrailing[1])
trailing = size <= 0 ? shorttrailing : longtrailing
col = size == size[1] ? size > 0 ? color.red : color.lime : na
plot(trailing, color = col, linewidth = 2, transp = 0)
//Background
bgcol = background ? size > 0 ? color.lime : color.red : na
bgcolor(bgcol, transp = 80)
if trailing > 0 and size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? na : 0, stop = trailing)
if trailing > 0 and size >= 0
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? na : 0, stop = trailing)