この戦略は,動向平均値とAO振動器を組み合わせて,トレンドとトレード・プルバックを特定し,価格振動の短期的な逆転を把握することを目的としています.
戦略論理:
移動平均のシステムを構築するために,速いEMAと遅いSMAを計算します.
速くて遅いAO線と その間の違いを計算する.
速いMAが遅いMAを超えるとロングで,近は遅いMAを超えると AOが上昇します
速度のMAが緩やかなMAを下回り,接近が緩やかなMAを下回り AOが下がるとショートする.
AOは誤った信号を避けるために違いを比較します
利点:
主なトレンドを決定するMAs AO×逆転
AOの差は偽信号をフィルターします
指標を組み合わせることで精度が向上します
リスク:
MAとAOを市場の条件に合わせる調整が必要
MAとAOは2つとも遅れており 最良のエントリが欠けている可能性があります
市場が変わると 損失のリスクが上がる
概要すると,この戦略は,取引のためのMAとAOの強みを組み合わせます.これは信号の質を一定程度向上させることができますが,安定した収益のためにリスクを管理するには,適切なストップがまだ必要です.
/*backtest
start: 2023-09-04 00:00:00
end: 2023-09-11 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("MA&AO", overlay = true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, currency='USD')
startP = timestamp(input(2017, "Start Year"), input(12, "Month"), input(17, "Day"), 0, 0)
end = timestamp(input(9999, "End Year"), input(1, "Month"), input(1, "Day"), 0, 0)
_testPeriod() =>
true
//Inputs
fast_ma = input(8, title="Fast EMA", minval=2)
slow_ma = input(20, minval=1, title="Slow SMA")
AO_fast = input(5, minval=1, title="Awesome Length Fast")
AO_slow = input(8, minval=1, title="Awesome Length Slow")
//MA
fast = ema(close, fast_ma)
slow = sma(close, slow_ma)
//AO
AO_1 = sma(hl2, AO_fast)
AO_2 = sma(hl2, AO_slow)
dif = AO_1 - AO_2
AO = dif>=0? dif > dif[1] ? 1 : 2 : dif > dif[1] ? -1 : -2
long = crossover(fast, slow) and close > slow and abs(AO)==1
short = fast < slow and close < slow and abs(AO)==2
long_condition = long and _testPeriod()
strategy.entry('BUY', strategy.long, when=long_condition)
short_condition = short
strategy.close('BUY', when=short_condition)
plot(fast, color=color.green)
plot(slow, color=color.red)