策略
Pivot-Reversal-Strategy-with-Pivot-Exit-基于枢轴点反转和退出的交易策略
ChaoZhang · PineScript · 波动率与通道 · 2024-04-30 15:57:54
概述
该策略基于枢轴点(Pivot Points)来识别市场反转点,并以此为基础进行交易。当市场在左侧4根K线内出现枢轴点高点(Pivot High)时,策略开仓做多;当市场在左侧4根K线内出现枢轴点低点(Pivot Low)时,策略开仓做空。策略的止损设置在开仓价格的上下一个最小价格变动单位(syminfo.mintick)。策略的退出条件有两个:1)当出现下一个相反方向的枢轴点时平仓;2)当浮亏达到30%时平仓。
策略原理
- 使用ta.pivothigh()和ta.pivotlow()函数计算左侧4根K线、右侧2根K线范围内的枢轴点高点(swh)和低点(swl)。
- 当枢轴点高点存在(swh_cond)时,更新最高价(hprice),同时满足当前最高价高于之前的最高价时,开启做多进场条件(le)。
- 当做多进场条件(le)成立时,在枢轴点高点上方一个最小变动单位(syminfo.mintick)的位置开仓做多。
- 与做多类似,当枢轴点低点存在(swl_cond)时,更新最低价(lprice),同时满足当前最低价低于之前的最低价时,开启做空进场条件(se)。
- 当做空进场条件(se)成立时,在枢轴点低点下方一个最小变动单位(syminfo.mintick)的位置开仓做空。
- 在exitAtNextPivot()函数中,若持有多头仓位,则在下一个枢轴点低点下方一个最小变动单位止损;若持有空头仓位,则在下一个枢轴点高点上方一个最小变动单位止损。
- 在exitIfProfitLessThanThirtyPercent()函数中,计算多头和空头仓位的盈亏百分比,若亏损超过30%,则平仓。
优势
- 枢轴点能较好地反映市场的支撑和压力位置,是一种常用的技术分析指标,具有一定的市场认可度。
- 在枢轴点突破时进场,能够捕捉到市场反转的机会。
- 设置了两个退出条件,一个是基于下一个相反方向枢轴点的技术性退出,另一个是基于亏损百分比的风控性退出,能够一定程度上控制策略回撤。
风险
- 枢轴点指标本身也存在一定的滞后性和信号频繁的问题,在震荡市中可能表现不佳。
- 固定的4根K线和2根K线计算参数可能并不适用于所有的市场状态,缺乏一定的自适应性和灵活性。
- 止损位置距离进场价格较近(一个最小变动单位),在市场剧烈波动时可能会被抛离。
- 亏损30%才止损的设置可能过于宽松,回撤幅度偏大。
优化方向
- 可以尝试使用其他类型的枢轴点指标,如因子型枢轴点、加权枢轴点等,以提高指标灵敏度和实时性。
- 左右K线数可以作为输入参数,通过参数优化来寻找最佳值。
- 止损位置可以优化为ATR或者百分比止损,前者能够随着市场波动率的变化自适应调整,后者可以限制风险在可控范围内。
- 30%的亏损平仓条件可以收紧,从而降低策略回撤。此外,也可以增加盈利百分比平仓条件,做到浮盈与浮亏同时管理。
- 可以在枢轴点突破基础上叠加其他过滤条件,如趋势过滤、波动率过滤等,提高信号质量。
总结
该策略基于枢轴点指标构建了一个双向交易系统,通过在枢轴点高点做多、低点做空来捕捉市场反转机会。策略具有一定的理论基础和实践价值,但是由于枢轴点指标本身的局限性,策略在实际运行中可能面临一些风险和挑战。通过优化枢轴点指标类型、参数、过滤条件、止盈止损等,有望进一步提升该策略的稳健性和盈利能力。
参数
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| v_input_1 | 4 | leftBars |
| v_input_2 | 2 | rightBars |
源码（80 行）
/*backtest
start: 2023-04-24 00:00:00
end: 2024-04-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Pivot Reversal Strategy with Pivot Exit", overlay=true)
leftBars = input(4)
rightBars = input(2)
var float dailyEquity = na
// Reset equity to $10,000 at the beginning of each day
isNewDay = ta.change(time("D")) != 0
if (isNewDay)
dailyEquity := 10000
// Calculate pivot highs and lows
swh = ta.pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = ta.pivotlow(leftBars, rightBars)
// Define long entry condition
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
// Enter long position if long entry condition is met
if (le)
strategy.entry("PivRevLE", strategy.long, comment="EnterLong", stop=hprice + syminfo.mintick)
// Define short entry condition
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
// Enter short position if short entry condition is met
if (se)
strategy.entry("PivRevSE", strategy.short, comment="EnterShort", stop=lprice - syminfo.mintick)
// Exit condition: Exit at the next pivot point
exitAtNextPivot() =>
if strategy.opentrades > 0
if strategy.position_size > 0
// Exiting long position at next pivot low
if not na(swl)
strategy.exit("ExitLong", "PivRevLE", stop=swl - syminfo.mintick)
else
// Exiting short position at next pivot high
if not na(swh)
strategy.exit("ExitShort", "PivRevSE", stop=swh + syminfo.mintick)
// Call exitAtNextPivot function
exitAtNextPivot()
// Exit condition: Exit if profit is less than 30%
exitIfProfitLessThanThirtyPercent() =>
if strategy.opentrades > 0
if strategy.position_size > 0
// Calculate profit percentage for long position
profit_percentage_long = (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price * 100
// Exiting long position if profit is less than 30%
if profit_percentage_long < -30
strategy.close("PivRevLE")
else
// Calculate profit percentage for short position
profit_percentage_short = (strategy.position_avg_price - close) / strategy.position_avg_price * 100
// Exiting short position if profit is less than 30%
if profit_percentage_short < -30
strategy.close("PivRevSE")
// Call exitIfProfitLessThanThirtyPercent function
exitIfProfitLessThanThirtyPercent()