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唐奇安通道带跟踪止损策略Donchian-Channel-With-Trailing-Stop-Loss-Strategy

ChaoZhang · PineScript · 波动率与通道 · 2023-12-07 16:53:10

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波动率与通道 高波动 · 推断低波动 · 推断
触发器
通道下穿上穿
过滤
ATRDonchian阻力推断支撑推断假信号
仓位
—
风控
—
出场
止损

背景术语

做空做多收盘移动止损波动率震荡横盘成交量回测期货

概述

该策略是基于唐奇安通道指标的趋势跟随策略,结合ATR指标的动态止损来锁定利润,属于趋势跟随类策略。

策略原理

该策略使用长度为20周期的唐奇安通道指标,通道中线为最高价和最低价的平均值。当价格上穿通道中线时做多,当价格下穿通道中线时做空。平仓条件是价格触碰动态止损线,止损线的计算是最近3根K线的最低价减去ATR指标值的三分之一作为做多止损,最近3根K线的最高价加上ATR指标值的三分之一作为做空止损。

优势

该策略主要具有以下优势:

  1. 使用唐奇安通道判断市场趋势方向,能够有效捕捉趋势
  2. 结合ATR动态跟踪止损,可以在保证盈利的同时有效控制风险
  3. 计算止损线时加入ATR因子,将市场波动性考虑进去,止损更加合理
  4. 止损线的计算方式比较稳定可靠,避免止损过于接近,减少止损被追究的概率

风险

该策略主要存在以下风险:

  1. 唐奇安通道具有一定的滞后性,可能错过短线机会
  2. ATR参数设置不当可能导致止损过于宽松或过于接近
  3. 趋势判断机制相对简单,在盘整市场中可能出现较多错误信号
  4. 缺乏有效的支持阻力判断机制,进入市场的时机选择可能不当

优化方向

该策略可以从以下几个方面进行优化:

  1. 增加其他指标判断,避免在没有明确趋势的市场中频繁交易
  2. 增加支持阻力位判断,优化入场时机
  3. 尝试其他动态止损计算方式,进一步优化止损策略
  4. 测试不同唐奇安通道周期参数对策略效果的影响
  5. 加入交易量或增量等过滤条件,减少误入错信号

总结

该策略整体来说属于简单实用型趋势跟随策略,通过唐奇安通道判断趋势方向,并使用动态止损来锁定利润,可有效跟踪趋势capturing。策略实用性较强,但可进一步通过多种方式进行优化,使策略在更复杂的市场环境中仍能保持稳定收益。

参数

参数默认值说明
v_input_120ATR Length:
v_input_22017Backtest Start Year
v_input_3trueBacktest Start Month
v_input_4trueBacktest Start Day
v_input_52018Backtest Start Year
v_input_612testEndMonth
v_input_731Backtest Start Day
v_input_820Period
源码（58 行）
/*backtest
start: 2023-11-29 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "dc",  overlay = true)
atrLength = input(title="ATR Length:", defval=20, minval=1)

testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testEndYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testEndMonth = input(12)
testEndDay = input(31, "Backtest Start Day")
testPeriodEnd = timestamp(testEndYear,testEndMonth,testEndDay,0,0)


testPeriod() =>
    true
    //time >= testPeriodStart  ? true : false

dcPeriod = input(20, "Period")

dcUpper = highest(close, dcPeriod)[1]
dcLower = lowest(close, dcPeriod)[1]
dcAverage = (dcUpper + dcLower) / 2
atrValue=atr(atrLength)


useTakeProfit   = na
useStopLoss     = na
useTrailStop    = na
useTrailOffset  = na
//@version=1
Buy_stop = lowest(low[1],3) - atr(20)[1] / 3
plot(Buy_stop, color=red, title="buy_stoploss")
Sell_stop = highest(high[1],3) + atr(20)[1] / 3
plot(Sell_stop, color=green, title="sell_stoploss")

plot(dcLower, style=line, linewidth=3, color=red, offset=1)
plot(dcUpper, style=line, linewidth=3, color=aqua, offset=1)

plot(dcAverage, color=black, style=line, linewidth=3, title="Mid-Line Average")

strategy.entry("simpleBuy", strategy.long, when=(close > dcAverage) and cross(close,dcAverage))
strategy.close("simpleBuy",when= ( close< Buy_stop))
    
strategy.entry("simpleSell", strategy.short,when=(close < dcAverage) and cross(close,dcAverage) )
strategy.close("simpleSell",when=( close > Sell_stop))
    
//strategy.exit("Exit simpleBuy", from_entry = "simpleBuy", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
//strategy.exit("Exit simpleSell", from_entry = "simpleSell", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)