この戦略は,移動平均値,RSI,ストーキャスティックなどの複数の技術指標を組み合わせ,価格動向と取引信号の過剰購入/過剰販売レベルを評価します. より信頼性の高い決定のために複数の指標の強みを活用します.
戦略論理:
価格の全体的な傾向を決定するために複数のEMAを使用します.
RSIとストキャスティックを計算する.
EMAが牛信号を出すとき ロングに入ります RSIがオーバー買いでなく ストックもオーバー買いでなく
EMAがベアシグナルを示し,RSIが過売れず,ストックが過売れなかったとき,ショートに入ります.
信号が逆の信号を出すとき 終了します
利点:
複数の指標による検証により 精度が向上します
市場評価の改善のために指標は互いを補完します
明確な取引規則はバックテストと実行を容易にする.
リスク:
指標の過剰な冗長性を避ける.
複雑な多指標最適化
より多くの指標は必ずしも業績を向上させるわけではありません
概要すると,多指標アプローチは,ある程度意思決定を改善できるが,単純で信頼性の高い戦略に対して最適化困難と冗長性をバランスする必要がある.
/*backtest
start: 2022-09-06 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 3d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// strategy(title='Combined Strategy', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=.0020, pyramiding=0, slippage=3, overlay=true)
//----------//
// MOMENTUM //
//----------//
ema8 = ta.ema(close, 5)
ema13 = ta.ema(close, 9)
ema21 = ta.ema(close, 13)
ema34 = ta.ema(close, 21)
ema55 = ta.ema(close, 34)
plot(ema8, color=color.new(color.red, 0), style=plot.style_line, title='5', linewidth=1)
plot(ema13, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_line, title='9', linewidth=1)
plot(ema21, color=color.new(color.yellow, 0), style=plot.style_line, title='13', linewidth=1)
plot(ema34, color=color.new(color.aqua, 0), style=plot.style_line, title='21', linewidth=1)
plot(ema55, color=color.new(color.lime, 0), style=plot.style_line, title='34', linewidth=1)
longEmaCondition = ema8 > ema13 and ema13 > ema21 and ema21 > ema34 and ema34 > ema55
exitLongEmaCondition = ema13 < ema55
shortEmaCondition = ema8 < ema13 and ema13 < ema21 and ema21 < ema34 and ema34 < ema55
exitShortEmaCondition = ema13 > ema55
// ---------- //
// OSCILLATORS //
// ----------- //
rsi = ta.rsi(close, 14)
longRsiCondition = rsi < 70 and rsi > 40
exitLongRsiCondition = rsi > 70
shortRsiCondition = rsi > 30 and rsi < 60
exitShortRsiCondition = rsi < 30
Stochastic
length = 14, smoothK = 3, smoothD = 3
kFast = ta.stoch(close, high, low, 14)
dSlow = ta.sma(kFast, smoothD)
longStochasticCondition = kFast < 80
exitLongStochasticCondition = kFast > 95
shortStochasticCondition = kFast > 20
exitShortStochasticCondition = kFast < 5
//----------//
// STRATEGY //
//----------//
longCondition = longEmaCondition and longRsiCondition and longStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitLongCondition = (exitLongEmaCondition or exitLongRsiCondition or exitLongStochasticCondition) and strategy.position_size > 0
if (longCondition)
strategy.entry("LONG", strategy.long)
if (exitLongCondition)
strategy.close("LONG")
shortCondition = shortEmaCondition and shortRsiCondition and shortStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitShortCondition = (exitShortEmaCondition or exitShortRsiCondition or exitShortStochasticCondition) and strategy.position_size < 0
if (shortCondition)
strategy.entry("SHORT", strategy.short)
if (exitShortCondition)
strategy.close("SHORT")