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価格行動原則に基づくトレンド検出戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-09-20 11:11:46
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概要

この戦略の主な考え方は,K線バーの高点と閉じる価格の関係に基づいて現在のトレンド方向を決定し,移動平均線を使用して結果を滑らかにすることである.より高い閉じるバーがある場合,それは上向きのトレンドとして決定される.より低い閉じるバーがある場合,それは下向きのトレンドとして決定される.この戦略は特定の流動性を持つ任意のデジタル資産に適しており,パラメータ最適化によってより良い結果を得ることができます.

戦略の論理

この戦略では,閉値と高値と低値の位置関係に基づいて,M分K線バーが高値 (高値に近い閉値),低値 (低値に近い閉値) または正常値 (中値に近い閉値) に属しているかどうかを決定する.

具体的には,最初に delt = high - close を計算し,これは高点と閉値の差であり,高度 = high - low を計算し,これは高値と低値の差である. delt > height * 2/3 の場合,それは高い閉値タイプとして決定されます. delt < height / 3 の場合は,それは低い閉値タイプとして決定されます.そうでなければ,それは通常のタイプです.

次に,最新のNK線バーの高閉,低閉,正常型の数を数え,それらの割合を計算し,EMAを使用して上昇,減少,中間曲線に均等化します.上昇曲線は高い閉バーの割合を表し,落ち曲線は低い閉バーの割合を表し,中間曲線は正常バーの割合を表します.

上昇曲線が上昇曲線を超えると,高閉盤が上昇し始め,市場は上昇傾向に入っていることを示し,長い信号が発信される. 落ち曲線が上昇曲線を下回ると,低閉盤が上昇し始め,市場は下落傾向に入っていることを示し,ショート信号が発信される.

戦略の利点

この価格行動に基づくトレンド判断戦略には以下の利点があります.

この原則は明確で分かりやすく習得できます
指標に頼らず,価格そのものの特徴に基づいて傾向の方向性を判断するだけです
設定可能なパラメータは少ないが,主にNとEMAの滑らかなパラメータは最適化が容易である.
株式,外為,暗号通貨などを含む特定の流動性を持つすべてのデジタル資産に広く適用できます.
バックテストの結果は良好でリスクは厳格に制御できます
さらに,トレンドライン,サポート/レジスタンスレベル,および他の技術的な最適化方法と組み合わせることができます.
ストップロスの戦略は,単一の損失を制御するために設定できます.

戦略のリスク

この戦略は利点にもかかわらず,以下のリスクも伴います.

市場がショック状態にあるとき,K線型は頻繁に切り替わります.これは偽信号を生む可能性があります.
N と EMA パラメータの設定が正しくない場合,トレンドが欠落したり,無効な信号が多すぎる可能性があります.
傾向の方向性を判断するだけで K線型は少し遅れている.
三角収束,フラグなどのような一般的なチャートパターンを効果的にフィルターすることはできません.
この戦略は,トレンドフォローに属し,逆転の機会を効果的に捉えることはできません.
ストップ・ロスは,損失リスクを制御するために使用されるべきで,そうでなければ単一の損失が大きい可能性があります.

戦略の最適化のための方向性

リスクを軽減し,収益性を向上させるために,戦略は以下の側面で最適化できます.

ATR のような変動指標を組み合わせ,市場変動に基づいて N と EMA パラメータを調整し,範囲限定の市場で過度に無効な信号を避ける.
大量の条件で偽ブレイクをフィルタリングするためにボリューム分析を追加します.
トレンドラインと主要なサポート/レジスタンスレベルを組み合わせて,トレンド方向と突破の正規性を決定します.
複数のタイムフレーム分析を追加して,単一のタイムフレームで誤った判断を避ける.
パターン認識モジュールを追加して,重要な逆転信号が現れたときに,ポジションをタイムリーに逆転させる.
市場変動とリスク優先度に基づいてストップロスの戦略を最適化する.
利益を固定し,返済を防ぐため,ストップ損失を後押しし,ストップ損失を移動し,

概要

この戦略は,価格アクションに基づいてトレンド方向を判断する.論理は明確で,バックテスト結果は良好である.暗号取引に広く適用できる.しかし,いくつかの制限もあります.リスクを減らすためにストップ損失と最適化と組み合わせなければなりません.全体として,この戦略は量子取引のためのシンプルで実践的なアイデアを提供し,学ぶ価値がある.継続的な最適化と組み合わせにより,安定した過剰収益を達成することができます.

/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("trend detect", overlay=false)


lenght = input(34)
ema_smooth = input(5)

delt = high - close
height = high - low

color_plot=black
state=0

if delt > height/3*2
    state := 1
    color_plot := red
else
    if delt > height/3
        state := 2
        color_plot := blue
    else 
        state := 3
        color_plot := green
//plot(state, color=color_plot, style=histogram)
percOfType(len, state_for_count) =>
    num = 0
    for i=1 to len
        if state[i]==state_for_count
            num := num+1
    num/len*100
    
rise = ema(percOfType(lenght, 3), ema_smooth)
fall = ema(percOfType(lenght, 1), ema_smooth)
plot(rise, color = green)
plot(ema(percOfType(lenght, 2), ema_smooth), color = blue)
plot(fall, color = red)
plot(10, color=black)
plot(60, color=black)

longCondition = crossover(rise, fall)
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

shortCondition = crossunder(rise, fall)
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

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価格行動原則に基づくトレンド検出戦略

概要

戦略の論理

戦略 の 利点

戦略 の リスク

戦略の最適化のための方向性

概要

戦略の利点

戦略のリスク