0基础开始Pine量化 止盈改进策略(附代码)

0基础开始Pine量化 止盈改进策略(附代码)

可以先看前面文章里涉及到的策略
https://www.cnblogs.com/Mephostopheles/p/18406658

什么是止盈

止盈的核心思想:
当市场价格达到设定的目标后,投资者会卖出资产,防止市场波动将已经取得的利润变为损失。
通过止盈,投资者在确保一定盈利的情况下退出市场,而不是继续持有以追求更高的收益,从而避免市场行情逆转带来的风险。

止盈的常见方式:

固定价格止盈:设定一个具体的价格作为目标,一旦价格触及该水平就卖出资产。例如,某只股票买入价是 100,当价格上涨到 120 时卖出,锁定 20% 的利润。

百分比止盈:设定一个百分比目标,当资产价格上涨到预期百分比时卖出。例如,设定止盈目标为 10%,当资产价格涨幅达到 10% 时卖出。

技术指标止盈:使用技术分析工具(如移动平均线、相对强弱指数 RSI、布林带等)来判断市场趋势的变化,从而选择合适的时机卖出。例如,当 RSI 显示超买信号时,选择止盈。

动态止盈(追踪止盈):设定一个价格回撤的比例或金额,随着价格上涨,止盈价格也同步上移。当价格从高点回落到设定的比例时触发卖出。例如,设定 5% 的回撤止盈,当价格从最高点下跌 5% 时卖出。

改进前

定义了三个 EMA,分别为 9、26 和 55 周期的指数移动平均线,三种不同的 Supertrend,分别基于 7、14 和 21 个周期(length1, length2, length3)和不同的乘数(factor1, factor2, factor3)。

策略结果如下

改进后

首先把7和21个周期的Supertrend删去,然后加入止盈,这里止盈的百分比默认为 3.0%,例如,如果入场价是 100,止盈百分比为 3%,那么止盈价格就是 100 * 1.03 = 103。

改进原因

减少因为多信号导致的反应迟缓,3.0%的止盈可以防止在强趋势出现反转之前利润被侵蚀

结果如下图,可以看到各项指数均得到一定幅度的优化,最大回撤是年化收益率的六倍,2023-6-30到2024-7-30有72笔交易,k线周期为1h,符合金星策略。

源代码

/*backtest
start: 2023-06-30 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Simplified Golden Crossover with Supertrend and Take Profit", overlay=true)

// Define EMA lengths
ema9_length = 9
ema26_length = 26
ema55_length = 55

// Input parameters for different timeframes
timeFrame9 = input.timeframe('', 'Time Frame - EMA 9')
timeFrame26 = input.timeframe('', 'Time Frame - EMA 26')
timeFrame55 = input.timeframe('', 'Time Frame - EMA 55')

// Request EMA data from specified time frames
ema9 = request.security(syminfo.tickerid, timeFrame9, ta.ema(close, ema9_length))
ema26 = request.security(syminfo.tickerid, timeFrame26, ta.ema(close, ema26_length))
ema55 = request.security(syminfo.tickerid, timeFrame55, ta.ema(close, ema55_length))

// Supertrend function (single Supertrend)
supertrend(length, factor) =>
    [superTrend, direction] = ta.supertrend(factor, length)
    superTrend

// Supertrend parameters (only one Supertrend for simplicity)
length_supertrend = 14
factor_supertrend = 2

// Supertrend calculation
superTrend = supertrend(length_supertrend, factor_supertrend)

// Plot EMAs on the chart
plot(ema9, color=color.black, title="EMA 9")
plot(ema26, color=color.green, title="EMA 26")
plot(ema55, color=color.red, title="EMA 55")

// Plot Supertrend line on the chart
plot(superTrend, color=color.blue, title="Supertrend")

// Define buy and sell conditions combining EMA crossover and Supertrend
buy_condition_ema = ta.crossover(ema9, ema26) and ema26 > ema55
sell_condition_ema = ta.crossunder(ema9, ema26) and ema26 < ema55

buy_condition_supertrend = close > superTrend
sell_condition_supertrend = close < superTrend

// Combine the conditions (one Supertrend + EMA crossover)
buy_condition = buy_condition_ema and buy_condition_supertrend
sell_condition = sell_condition_ema or sell_condition_supertrend

// Input for Take Profit percentage
take_profit_percent = input.float(3.0, title="Take Profit %", minval=0.1) / 100

// Calculate Take Profit level based on the entry price
take_profit_level = strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent)

// Execute buy and sell orders
if (buy_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Close position with Take Profit and normal exit conditions
strategy.exit("Take Profit", "Buy", limit=take_profit_level)

// Sell condition to close the order
if (sell_condition)
    strategy.close("Buy")

// Plot buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buy_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.arrowup, title="Buy Signal")
plotshape(series=sell_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.arrowdown, title="Sell Signal")

多次测试

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