ianzeng123
概述
该策略是一个基于马丁格尔理论的网格式加仓策略模型,通过在价格下跌时动态调整仓位大小来平衡成本。策略核心是在价格每下跌8%时进行加仓操作,且每次加仓量为上一次的两倍,同时设置5%的获利目标。这种策略特别适合在震荡市场中捕捉价格回归机会。
策略原理
策略采用了几个关键的技术指标和参数设置: 1. 跌幅监控:使用15根K线作为回溯周期,计算当前价格与最高价的比值来衡量跌幅 2. 加仓机制:当价格下跌8%时触发加仓,每次加仓量是前一次的2倍 3. 成本计算:通过累计成本和数量来动态计算加权平均成本 4. 止盈条件:当价格上涨至平均成本的105%时自动平仓获利 5. 风控机制:设置最大加仓次数为10次,超过后强制平仓止损
策略优势
- 成本均衡:通过倍增式加仓快速降低平均成本,提高盈利概率
- 风险可控:设置最大加仓次数,避免无限套牢
- 自动执行:策略逻辑清晰,适合自动化交易系统
- 收益稳定:在震荡市场中表现出色,能持续获取小额稳定收益
- 适应性强:可根据市场情况灵活调整参数
策略风险
- 资金需求:倍增式加仓要求较大资金储备
- 回撤风险:连续下跌行情可能导致较大回撤
- 执行风险:高频交易可能面临滑点和手续费影响
- 系统风险:市场剧烈波动时可能触发频繁交易 解决方案:
- 设置合理的初始仓位和资金比例
- 增加趋势过滤器避免逆势交易
- 优化交易频率和手续费控制
- 完善风控机制,增加市场波动监控
策略优化方向
- 动态参数调整:
- 根据市场波动率自动调整跌幅阈值
- 基于成交量变化调整加仓倍数
- 趋势过滤:
- 增加趋势指标避免在强势趋势中逆向操作
- 结合多周期分析优化入场时机
- 风控完善:
- 添加回撤限制和总仓位控制
- 实现基于波动率的动态止损
- 交易优化:
- 优化订单执行策略减少滑点
- 实现智能分仓管理
总结
该策略通过马丁格尔理论和网格交易的结合,实现了一个自适应性强的交易系统。策略在震荡市场中表现出色,通过科学的仓位管理和风险控制,能够实现稳定收益。但使用时需要注意资金管理和市场环境的适配性,建议在实盘使用前进行充分的回测验证。
策略源码
/*backtest
start: 2025-01-19 16:30:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Lila Rai's doubling strategy", overlay=true)
// Input for price drop thresholds
dropPercent = 0.95 // 8% drop (100% - 8%)
takeProfitPercent = 1.05 // 5% TP above avg entry
var float avgPrice = na
var int qty = 1 // Start with 1 lot
var float totalCost = 0
var float totalQty = 0
var int doublingCount = 0 // To count the number of times the position size is doubled
// Calculate price movement
lookbackBars = 15 // Assuming 1-minute chart
priceChange = close / ta.highest(close, lookbackBars)
// Buy condition: price drops 8%
if (priceChange < dropPercent)
totalCost := totalCost + close * qty // Add cost of new position
totalQty := totalQty + qty // Update total quantity
avgPrice := totalCost / totalQty // Compute weighted average price
strategy.order("DCA Buy", strategy.long, qty)
qty := qty * 2 // Double the next position size
doublingCount := doublingCount + 1 // Increase the doubling count
// Condition for selling in loss after 5 doublings
if (doublingCount >= 10)
strategy.close("DCA Buy") // Close the position at market price
doublingCount := 0 // Reset the doubling count after selling
qty := 1 // Reset qty to 1 for fresh buying
// Take Profit Condition: 5% above avg price
if (not na(avgPrice))
takeProfit = avgPrice * takeProfitPercent
strategy.exit("Take Profit", from_entry="DCA Buy", limit=takeProfit)
// Reset qty if take profit is hit
if (strategy.position_size == 0)
qty := 1 // Reset qty after exiting in profit
// Plot indicators
plot(avgPrice, title="Average Entry Price", color=color.blue, linewidth=2)
plot(close, title="Close Price", color=color.red, linewidth=1)
相关推荐
- 基于下跌幅度与目标利润的多头网格策略
- 多维度黄金周五异常策略分析系统
- 基于斐波那契回撤水平的多重条件趋势跟踪量化交易策略
- 双均线交叉自适应动态止盈止损策略
- 回弹趋势双均线交易系统结合ATR动态止损优化策略
- 自适应通道突破策略与动态支阻位交易系统
- 多移动平均线趋势强度交易策略-基于移动平均线偏离度的灵活性智能交易系统
- 动态均线与布林带交叉策略结合固定止损优化模型
- 多重移动平均线与布林带交叉期权量化交易策略
- QFL震荡条件止损均线策略
更多内容
- 多均线趋势跟踪与交易量平衡策略
- 多周期趋势跟踪与成交量确认策略
- 基于趋势确认的多重指标动态止损策略
- 多重指数移动平均线黄金交叉趋势跟踪策略
- 双均线趋势交叉量化交易策略研究与优化
- 多均线趋势反转量化策略：基于EMA和SMA的组合信号系统
- 多重技术指标趋势反转量化交易策略结合动态SAR参数优化系统
- 高斯通道趋势跟踪与随机相对强弱指标交易策略
- 移动均线趋势向量量化交易策略
- 基于内部强度指标的高位做空均值回归策略
- 多重指标趋势识别与动量验证交易策略
- 基于市场结构的支撑阻力区域蜡烛图突破策略
- 基于波动率突破和多重技术指标的混合交易策略
- 基于KAMA与MACD的自适应趋势跟踪量化交易策略
- 5均线即时背离突破交易策略
- 多指标整合日内量化交易策略：基于VWAP-Fibonacci-RSI-SMA的动态信号系统
- 基于布林带和MACD指标的高频交易策略分析系统
- 高级双均线动量反转策略：RSI与布林带协同交易系统
- EMA交叉趋势追踪与ATR动态止损优化策略
- 多指标趋势动量ATR目标价交易策略