ChaoZhang
概述
该策略是一个基于缺口和价格变动的自适应交易系统,通过设置灵活的入场点和动态的止盈止损来实现稳定收益。策略采用金字塔式加仓方式,同时结合OCA订单管理系统来控制风险。系统会根据市场走势自动调整持仓方向,在出现反转信号时及时平仓止损。
策略原理
策略主要通过以下几个核心机制来运作: 1. 缺口交易机制:识别向上和向下缺口,在缺口位置设置止损单入场 2. 趋势跟踪:根据开盘价与收盘价的关系判断趋势方向 3. 金字塔式加仓:允许在同一方向上最多持有100笔订单 4. 动态止盈止损:基于平均持仓价格动态设置止盈止损位 5. OCA订单管理:使用OCA组合订单来确保止盈和止损单互斥执行 6. 日内交易限制:通过设置最大日内成交订单数来控制风险
策略优势
- 自适应性强:策略能够根据市场情况自动调整交易方向和持仓量
- 风险可控:通过多重机制来控制风险,包括止损、OCA订单和日内交易限制
- 灵活性高:支持金字塔式加仓,可以在趋势行情中获取更多收益
- 执行效率高:使用止损单入场,能够在关键价位快速建仓
- 系统化程度高:交易决策完全系统化,减少人为干预带来的情绪影响
策略风险
- 滑点风险:在快速行情中可能面临严重滑点
- 过度交易风险:频繁的进出场可能导致较高的交易成本
- 系统性风险:在剧烈波动的市场中可能遭受较大损失
- 资金管理风险:金字塔式加仓可能导致资金利用率过高
- 技术风险:程序运行中断可能导致订单管理出现问题
策略优化方向
- 引入波动率指标:根据市场波动率动态调整止盈止损参数
- 优化加仓机制:设计更细致的加仓规则,避免过度使用资金
- 完善风控体系:增加更多风控指标,如日内最大回撤限制
- 改进订单执行:优化订单递进机制,减少滑点影响
- 增加市场情绪判断:结合成交量等指标优化入场时机
总结
这是一个设计合理、逻辑严密的交易策略,通过多重机制来保证交易的稳定性和安全性。策略的核心优势在于其自适应性和风险控制能力,但同时也需要注意市场波动带来的风险。通过持续优化和完善,策略有望在不同市场环境下都能保持稳定的表现。
策略源码
/*backtest
start: 2024-12-04 00:00:00
end: 2024-12-11 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Greedy Strategy - maclaurin", pyramiding = 100, calc_on_order_fills=false, overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
backtestStartDate = input(timestamp("1 Jan 1990"),
title="Start Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 Jan 2023"),
title="End Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
tp = input(10)
sl = input(10)
maxidf = input(title="Max Intraday Filled Orders", defval=5)
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(maxidf)
upGap = open > high[1]
dnGap = open < low[1]
dn = strategy.position_size < 0 and open > close
up = strategy.position_size > 0 and open < close
if inTradeWindow and upGap
strategy.entry("GapUp", strategy.long, stop = high[1])
else
strategy.cancel("GapUp")
if inTradeWindow and dn
strategy.entry("Dn", strategy.short, stop = close)
else
strategy.cancel("Dn")
if inTradeWindow and dnGap
strategy.entry("GapDn", strategy.short, stop = low[1])
else
strategy.cancel("GapDn")
if inTradeWindow and up
strategy.entry("Up", strategy.long, stop = close)
else
strategy.cancel("Up")
XQty = strategy.position_size < 0 ? -strategy.position_size : strategy.position_size
dir = strategy.position_size < 0 ? -1 : 1
lmP = strategy.position_avg_price + dir*tp*syminfo.mintick
slP = strategy.position_avg_price - dir*sl*syminfo.mintick
float nav = na
revCond = strategy.position_size > 0 ? dnGap : (strategy.position_size < 0 ? upGap : false)
if inTradeWindow and not revCond and XQty > 0
strategy.order("TP", strategy.position_size < 0 ? strategy.long : strategy.short, XQty, lmP, nav, "TPSL", "TPSL")
strategy.order("SL", strategy.position_size < 0 ? strategy.long : strategy.short, XQty, nav, slP, "TPSL", "TPSL")
if XQty == 0 or revCond
strategy.cancel("TP")
strategy.cancel("SL")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
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