この記事では,ボリューム比率分析に基づく戦略の定量的な傾向について詳細に説明します.これは,バリーッシュボリュームとベアッシュボリュームの移動平均を計算することによって,購入・売却信号を生成します.
I. 戦略の論理
この戦略の主な指標は,上昇傾向と下落傾向の量です. 具体的な計算ステップは以下の通りです.
日々の総容量を計算します.
日経バーが閉じる時,ボリュームを牛ボリュームと,閉じる時,ベアボリュームと表します.
高値と低値の移動平均を別々に計算する.
買い信号は,ブール・ボリューム・MAがベア・ボリューム・MAを超えると生成され,その逆です.
価格変動指数はフィルターとしても使用され,明確な傾向がある場合にのみ取引を行う.
ストップ・ロスを設定して 利益を得るために 信号に基づいて 利益を取ります
トレンド指向をボリューム比率で判断し,価格変動率でフィルタリングすることで,シグナル品質を改善することができます.ストップ・ロストとテイク・プロフィートは,取引ごとに制御可能な利益と損失を保証します.
戦略の利点
この戦略の最大の利点は,トレンド指向を決定するためにボリュームを使用することです.これは最も基本的なトレンドフォロー方法の1つです.ボリュムは市場参加者の行動を反映します.
また,ボリューム指標は比較的敏感であるため,早期にブレイクアウト信号を反映することができる.価格指標のみを使用すると比較して,傾向逆転を早期に捕捉することができる.
最後に,価格変動率でフィルタリングすることで信号品質も向上します.
III.潜在的なリスク
この戦略には利点があるが,ライブ取引では以下のリスクは考慮されるべきである.
まず,誤った信号を避けるために,音量指標のパラメータを慎重に設定する必要があります.
第二に,単一の指標に頼ると,価格の無効化に易くなります.他の指標を組み合わせて検証する必要があります.
最後に,ストップ・ロスは 早く停止する危険性があります
IV.要約
この記事では,トレンドを決定するためにボリューム比率を使用する定量戦略について説明しています.この戦略は,バリーッシュ・ベアッシュ・ボリュームの移動平均を計算することによって取引信号を生成します.この戦略は一定のリードと感度を持っていますが,検証のために他の指標と組み合わせなければなりません.また,適切なパラメータ調整と慎重なマネーマネジメントもその持続可能性の鍵です.全体として,トレンド分析のためにボリュームを使用するユニークなアプローチを提供しますが,さらなる強化が必要です.
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Based on Volume Flow v3 indicator by oh92
strategy("Volume Flow BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
/////////////// Time Frame ///////////////
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)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
maType = input(title="Moving Average Type", options=["Simple", "Exponential", "Double Exponential"], defval="Simple")
length = input(6, title="MA Length")
x = input(3.1, title="Factor For Breakout Candle")
// Basic Volume Calcs //
vol = volume
bull = close>open?vol:0
bear = open>close?vol:0
// Double EMA Function //
dema(src, len) => (2 * ema(src, len) - ema(ema(src, len), len))
// BULL Moving Average Calculation
bullma = maType == "Exponential" ? ema(bull, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bull, length) :
sma(bull, length)
// BEAR Moving Average Calculation //
bearma = maType == "Exponential" ? ema(bear, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bear, length) :
sma(bear, length)
///////////// Rate Of Change /////////////
source = close
roclength = input(12, minval=1)
pcntChange = input(2, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = bullma > bearma and isMoving()
short = bullma < bearma and isMoving()
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(900.0, title='Take Profit %') / 100
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
///////////// Plotting /////////////
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)
plot(bullma, color=color.lime, linewidth=1, transp=0, title="Bull MA", transp=10)
plot(bearma, color=color.red, linewidth=1, transp=0, title="Bear MA", transp=10)