この戦略は,トレンドシグナルを識別するために複数のチャネルと移動平均を使用して,仮想通貨市場の強いトレンドを把握することを目的とし,トレンド市場の利益をロックするために損失を適応的に停止しながら偽のブレイクをフィルタリングするためにボリューム指標を組み合わせ,トレンド市場で利益を得ることを可能にします.
この戦略は,トレンドを特定するために,高速チャネル,スローチャネル,高速移動平均の組み合わせを使用する.高速チャネルパラメータは,短期的な価格変動を捉えるのにより敏感である.スローチャネルパラメータは,主要なトレンドを判断するためにより穏健である.高速移動平均パラメータは,チャネルを突破すると取引信号を生成する.
具体的には,まずは高速チャネル上下線と移動平均を計算する.価格が上下線を突破すると,スローチャネルの下下線も移動平均を上回ると,長い信号が生成される.逆に,下下線を突破すると,スローチャネル上下線が移動平均を下回っているかどうかをチェックし,短い信号を生成する.
さらに,K線パターンを検知し,偽のブレイクをフィルタリングするために複数のK線を順番に配置する必要があります.また,ブレイク時に価格に続くボリュームを保証するために,ボリューム指標を組み込み,ブレイク時に価格に従う.
ストップ・ロスの場合,戦略は適応型ストップ・ロスを使用する.最近の変動に基づいて,ストップ・ロスの割合を動的に調整する.これは,効果的なストップ・ロスを確保しながら,可能な限り多くのトレンド利益をロックすることができます.
この戦略の最大の利点は,トレードシグナルを生成する基準が比較的厳格であることであり,非トレンドの偽ブレイクを効果的にフィルタリングし,市場のトレンドの転換点を真に捕捉できるということです.具体的には,いくつかの主要な側面があります.
複数のチャネルと移動平均の組み合わせは,より厳格な基準を有し,誤判の確率を減らすことができます.
K線配列の検証は 単一の異常なK線からの 誤った信号を回避します
価格変動率指標を組み込むことで,復元の機会を逃さないために 整合に入っているかどうかを判断できます.
ボリュームインジケーター判断を追加することで,ボリュームが価格に続くときにのみ信号が生成され,非効率なブレイクが回避される.
アダプティブストップロスのメカニズムは,ストップロスを確保しながらトレンド利益を最大限に固定することができます.
この戦略には最適化された構成,慎重な意思決定,適応的なストップ損失の特徴があり 傾向の機会を捉えるのに非常に適しています
この戦略は偽のブレイクをフィルタリングし,トレンドを捉えるのに多くの最適化を行っていますが,注意すべきリスクはまだあります.
複雑なパラメータ設定はパラメータ組み合わせの間の大きな差異を引き起こし,最適なパラメータを見つけるために広範なテストを必要とする.そうでなければ,誤った信号があまりにも多く発生する可能性があります.
急速移動平均値とチャネル間のギャップが小さすぎると,頻繁にエントリーとアウトプットが生じる傾向があり,傾向を継続的に追跡するのに有利ではありません.
適応型ストップ損失メカニズムのストップ損失パーセント計算は,単純な標準偏差に依存し,極端な市場条件では不十分なストップ損失を引き起こす可能性があります.
技術指標に大きく依存し,大きな根本的な変化に対応できない可能性があります.
戦略を順守する傾向として 市場が波動している場合 業績が低下します
これらのリスクを制御するために,以下の措置が推奨されています.
最適なパラメータ組み合わせを決定するために十分なバックテストを行うか,パラメータ最適化のために機械学習を使用することを検討します.
チャンネル間隔を適度に広げ 移動平均期間を延長して不必要なエントリを減らす
ヘッジファンドの方法のような より高度な波動性モデルを導入することを検討します
純粋に技術的な取引を避けるために,基本的な情報に及ばないように参照してください.
市場情勢を判断し 不安定な市場での取引を一時停止します
この戦略は,次の方法でさらに最適化できます.
自動パラメータ最適化を実現するための機械学習アルゴリズムを導入し,ダイナミック最適化のための検索テーブルを構築するために,異なる市場環境でのパラメータパフォーマンスを記録します.
市場が動いているか動揺しているかを判断するためのモジュールを追加し,不必要な損失を避けるために動揺している市場での取引を一時停止します.
ストップ・ロスの戦略を最適化する.例えば,ストップ・ロスの後退,ストップ・ロスの比例等.
基本的要素を組み込み,主要な基本的イベントが起きたときに警告を送信し,純粋に技術指標に基づく損失を回避する.
ポートフォリオの最適化を行い,この戦略を他の関連のない戦略と組み合わせてリスクをさらに多様化します.
自動化された信号実行と厳格なリスク管理のための定量的な取引枠組みを導入する.
概要すると,この戦略は仮想通貨市場のトレンド機会を把握するのに非常に適しています.複数のチャネルと移動平均を使用して取引信号を生成し,偽のブレイクアウトノイズを効果的にフィルタリングし,トレンド利益を成功裏にロックします.しかし,パラメータ最適化,ストップ損失方法,市場状態判断などには依然として注意が必要です.継続的な改善により,安定した投資収益の可能性があります.量的な戦略設計に優れた例を提供します.
/*backtest start: 2022-09-21 00:00:00 end: 2023-09-27 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Extremely Overfit", overlay=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=.16, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding = 1) price = close goLong = input(title="go long?", type=input.bool, defval=true) goShort = input(title="go short?", type=input.bool, defval=true) //trendRestrict = input(title="basic trend restriction?", type=input.bool, defval=false) dynamicRestrict = true //input(title="dynamic trend restriction?", type=input.bool, defval=true) longtrendimpt = true //input(title="additional weight on long-term trends?", type=input.bool, defval=true) volRestrict = true //input(title="volume restriction?", type=input.bool, defval=true) conservativeClose = false //input(title="conservative order closing?", type=input.bool, defval=false) Restrictiveness = input ( -40,step=10,title ="Restrictiveness (higher = make fewer trades)") volatilityImportance = 3.2 //input( 3.2, step = 0.1, minval = 0) fastChannelLength = input( 6 ) fastChannelMargin = input ( 3.2, step = 0.1, minval = 0) slowChannelLength = input ( 6, step = 1, minval = 0) slowChannelMargin = input ( 1.5, step = 0.1, minval = 0) fastHMAlength = input (4, step = 1, minval = 0) stopLoss = input( 3, step = 0.1, minval = 0) //altClosePeriod = input( 27, step = 1, minval = 1) //altCloseFactor = input( 4.9, step = 0.1) stopLossFlexibility = 50 //input(50, step=10, title="effect of volatility on SL?") volumeMAlength = 14 //input ( 14, step = 1, minval = 1) volumeVolatilityCutoff = 3.8 // ( 3.8, step = 1, minval = 0) trendSensitivity = 3.8 //input ( 3.8, step = 0.1) obvLookback = 10 //input(10, step = 10, minval = 10) obvCorrThreshold = 0.89 //input(0.89, step = 0.01) ROClength = 80 //input( 80, step = 10) ROCcutoff = 5.6 //input( 5.6, step=0.1) trendRestrict = false //trendLookback = input ( 360, step = 10, minval = 10) //longTrendLookback = input(720, step = 10, minval = 10) //longTrendImportance = input(1.5, step = 0.05) trendLookback = 360 longTrendLookback = 720 longTrendImportance = 1.5 //conservativeness = input( 2.4, step = 0.1) conservativeness = 0 //trendPower = input( 0, step=1) trendPower = 0 //conservativenessLookback = input( 650, step = 10, minval = 0) conservativenessLookback = 10 //consAffectFactor = input( 0.85,step=0.01) consAffectFactor = 0.85 //volatilityLookback = input(50, step=1, minval=2) volatilityLookback = int(50) recentVol = stdev(price,volatilityLookback)/sqrt(volatilityLookback) //price channel fastChannel = ema(price, fastChannelLength) fastChannelUB = fastChannel * (1 + (float(fastChannelMargin) / 1000)) + (recentVol * (float(volatilityImportance) * (1 + (Restrictiveness/100)))) fastChannelLB = fastChannel * (1 - (float(fastChannelMargin) / 1000)) - (recentVol * (float(volatilityImportance) * (1 + (Restrictiveness/100)))) fchU = ((fastChannelUB < open) and (fastChannelUB < close)) fchL = ((fastChannelLB > open) and (fastChannelLB > close)) //plot(fastChannelUB) //plot(fastChannelLB) //slow channel //slowChannelLBmargin = input ( 2, step = 0.1, minval = 0 ) slowChannel = ema(ema(price,slowChannelLength),slowChannelLength) slowChannelUB = slowChannel * (1 + (float(slowChannelMargin) / 2000)) + (recentVol * (float(volatilityImportance) * (1 + (Restrictiveness/100)))) slowChannelLB = slowChannel * (1 - (float(slowChannelMargin) / 2000)) - (recentVol * (float(volatilityImportance) * (1 + (Restrictiveness/100)))) schU = ((slowChannelUB < close)) schL = ((slowChannelLB > close)) cschU = (((slowChannelUB * (1 + conservativeness)) < close)) cschL = (((slowChannelUB * (1 - conservativeness)) > close)) //plot(slowChannel,color = #00FF00) //plot(slowChannelUB,color = #00FF00) //plot(slowChannelLB,color = #00FF00) fastHMA = hma(price,fastHMAlength) fastAboveUB = (fastHMA > slowChannelUB) fastBelowLB = (fastHMA < slowChannelLB) //plot(fastHMA, color = #FF0000, linewidth = 2) //consecutive candles //consecutiveCandlesReq = input(1, step = 1, minval = 1, maxval = 4) consecutiveCandlesReq = 1 consecutiveBullReq = float(consecutiveCandlesReq) consecutiveBearReq = float(consecutiveCandlesReq) cbull = ((close[0] > close[1]) and (consecutiveBullReq == 1)) or (((close[0] > close[1]) and (close[1] > close[2])) and consecutiveBullReq == 2) or (((close[0] > close[1]) and (close[1] > close[2]) and (close[2] > close[3])) and consecutiveBullReq == 3) or (((close[0] > close[1]) and (close[1] > close[2]) and (close[2] > close[3]) and (close[3] > close[4])) and consecutiveBullReq == 4) cbear = ((close[0] < close[1]) and (consecutiveBearReq == 1)) or (((close[0] < close[1]) and (close[1] < close[2])) and consecutiveBearReq == 2) or (((close[0] < close[1]) and (close[1] < close[2]) and (close[2] < close[3])) and consecutiveBearReq == 3) or (((close[0] < close[1]) and (close[1] < close[2]) and (close[2] < close[3]) and (close[3] < close[4])) and consecutiveBearReq == 4) //trend detection //trendCutoff = input(0, step = 0.1) trendCutoff = 0 trendDetectionPct = float(trendCutoff/100) trendVal = float((close[0] - 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(trendPower/800)))) and (fastChannelLB < (slowChannelLB * (1 - (trendPower/800)))) //TpeakHigh = (fastHMA > (fastChannelUB * (1 + (trendPower/800)))) and (avg(fastChannelUB,fastChannelLB) > (slowChannelUB * (1 + (trendPower/800)))) //TpeakLow = (fastHMA < (fastChannelUB * (1 - (trendPower/800)))) and (avg(fastChannelLB,fastChannelUB) < (slowChannelLB * (1 - (trendPower/800)))) //plot(fastChannelUB * (1 + (trendPower/700)), color=#FF69B4) // and for closing... closeLong = (crossover(fastHMA,fastChannelUB) and (fastChannelLB > slowChannelUB)) closeShort = (crossover(fastChannelLB,fastHMA) and (fastChannelUB < slowChannelLB)) //closeLong = (crossover(fastHMA,fastChannelUB) and (fastChannelLB > slowChannelUB)) or (roc(price,altClosePeriod) > altCloseFactor) //closeShort = (crossover(fastChannelLB,fastHMA) and (fastChannelUB < slowChannelLB)) or (roc(price,altClosePeriod) < (altCloseFactor) * -1) //closeLong = (crossover(fastHMA,fastChannelUB) and (fastChannelLB > slowChannelUB)) or (((price - fastChannelUB) > (altCloseFactor * abs(((fastChannelUB - fastChannelLB)/2) - ((slowChannelUB - slowChannelLB)/2)))) and (fastChannelLB > slowChannelUB)) //closeShort = (crossover(fastChannelLB,fastHMA) and (fastChannelUB < slowChannelLB)) or (((fastChannelLB - price) > (altCloseFactor * abs(((fastChannelUB - fastChannelLB)/2) - ((slowChannelUB - slowChannelLB)/2)))) and (fastChannelUB < slowChannelLB)) //closeLong = crossover(fastHMA,fastChannelUB) and ((fastChannelLB[0] - fastChannelLB[1]) < (slowChannelUB[0] - slowChannelUB[1])) //closeShort = crossover(fastChannelLB,fastHMA) and ((fastChannelUB[0] - fastChannelUB[1]) > (slowChannelLB[0] - slowChannelLB[1])) //stop-loss priceDev = stdev(price,trendLookback) * (1 + stopLossFlexibility/5) stopLossMod = stopLoss * (1 + (priceDev/price)) //longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLoss/100)) //shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLoss/100)) longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLossMod/100)) shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLossMod/100)) // volume volumeMA = ema(volume,volumeMAlength) volumeDecrease = ((not volRestrict ) or (volumeMA[0] < ema(volumeMA[1] * (1 - (volumeVolatilityCutoff/100)),5))) volumeCutoff = ema(volumeMA[1] * (1 - (volumeVolatilityCutoff/100)),5) //plot(volumeMA) //plot(volumeCutoff) // detect volatility //trendinessLookback = input ( 600, step = 10, minval = 0) trendinessLookback = trendLookback trendiness = (stdev(price,trendinessLookback)/price) * (1 - (Restrictiveness/100)) longtermTrend = ((price - price[longTrendLookback])/price) //dynamicTrendDetected = (dynamicRestrict and (abs(trendiness * 100) < trendSensitivity)) dynamicTrendDetected = (longtrendimpt and (dynamicRestrict and (abs(trendiness * 100) < (trendSensitivity+(longtermTrend * longTrendImportance))))) or (not longtrendimpt and ((dynamicRestrict and (abs(trendiness * 100) < trendSensitivity)))) // adapt conservativeness to volatility //consVal = sma(((stdev(price,conservativenessLookback))/price)*100,25) consVal = sma(((stdev(price,conservativenessLookback))/price)*100,25) cVnorm = sma(avg(consVal,3),60) cVal = consVal - cVnorm //conservativenessMod = conservativeness * (cVal * consAffectFactor) conservativenessMod = conservativeness * (consVal * consAffectFactor) //plot(consVal,linewidth=4) //plot(cVnorm,color = #00FF00) //plot(cVal,linewidth=2) // ROC cutoff (for CLOSING) //rocCloseLong = (ema(roc(price,ROClength),10) > ROCcutoff) //rocCloseShort = (ema(roc(price,ROClength),10) < (ROCcutoff * -1)) ROCval = roc(price,ROClength) ROCema = ema(ROCval,30) ROCabs = abs(ROCema) ROCallow = ROCabs < ROCcutoff ROCallowLong = (ROCabs < ROCcutoff) or ((ROCabs >= ROCcutoff) and ((fastChannelLB < slowChannelLB) and (fastHMA < fastChannelLB))) ROCallowShort = (ROCabs < ROCcutoff) or ((ROCabs >= ROCcutoff) and ((fastChannelUB > slowChannelUB) and (fastHMA > fastChannelUB))) //plot(ROCallow) // obv evidence_obv = (correlation(price,obv[0],obvLookback)) obvAllow = evidence_obv > obvCorrThreshold //if (not na(vrsi)) if trendRestrict or dynamicTrendDetected //if (strategy.position_size == 0) if not (strategy.position_size < 0) if trendUp //if cbear and schL and fchL and trendUp and goLong if cbear and TpeakLow and volumeDecrease and ROCallow and goLong and obvAllow //if cbear and peakLow and rocHigh and volumeDecrease and goLong strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long") if not (strategy.position_size > 0) if trendDown //if cbull and schU and fchU and trendDown and goShort if cbull and TpeakHigh and volumeDecrease and ROCallow and goShort and obvAllow //if cbull and peakHigh and rocLow and volumeDecrease and goShort strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short") else //if (strategy.position_size == 0) if not (strategy.position_size < 0) //if cbear and peakLow and goLong //if cbear and peakLow and volumeDecrease and ROCallow and goLong if TpeakLow and goLong and obvAllow strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long") if not (strategy.position_size > 0) //if cbull and peakHigh and goShort //if cbull and peakHigh and volumeDecrease and ROCallow and goShort if TpeakHigh and goShort and obvAllow strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short") if conservativeClose //pkHigh = ((fastHMA > fastChannelUB) and (fastChannelUB > (slowChannelUB * (1 + conservativeness/1000)))) //pkLow = ((fastHMA < fastChannelLB) and (fastChannelLB < (slowChannelLB * (1 - conservativeness/1000)))) //pkHigh = ((fastHMA > fastChannelUB) and (fastChannelUB > (slowChannelUB * (1 + conservativenessMod/1000)))) //pkLow = ((fastHMA < fastChannelLB) and (fastChannelLB < (slowChannelLB * (1 - conservativenessMod/1000)))) pkHigh = ((fastHMA > fastChannelUB) and (fastChannelUB > (slowChannelUB * (1 + ((conservativenessMod/1000) * (1 - Restrictiveness/100)))))) pkLow = ((fastHMA < fastChannelLB) and (fastChannelLB < (slowChannelLB * (1 - ((conservativenessMod/1000) * (1 - Restrictiveness/100)))))) if (strategy.position_size > 0) //if fastAboveUB //if pkHigh and closeLong if closeLong strategy.close("Long", comment="closeLong") if (strategy.position_size < 0) //if fastBelowLB //if pkLow and closeShort if closeShort strategy.close("Short", comment="closeShort") else if (strategy.position_size > 0) //if fastAboveUB if peakHigh strategy.close("Long", comment="closeLong") if (strategy.position_size < 0) //if fastBelowLB if peakLow strategy.close("Short", comment="closeShort") if (strategy.position_size > 0) strategy.exit(id="Long", stop=longStopPrice, comment="stopLong") if (strategy.position_size < 0) strategy.exit(id="Short", stop=shortStopPrice, comment="stopShort") //plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)