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金/銀 30m トレンド ブレイク戦略をフォローする

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年10月17日 14:11:47
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概要

この戦略は,ボリンジャーバンド,RSI指標および162日間のEMAを使用して,金/銀の価格がボリンジャー上位帯を突破し,RSIが過売りになったときに購入信号を生成し,価格がボリンジャー下位帯を突破し,RSIが過買いになったときに販売信号を生成します.これは,戦略に従う典型的なトレンドです.

戦略の論理

戦略は以下の原則に基づいています.

  1. 主なトレンド方向を決定するために162日間のEMAを使用します.EMAを超える価格は上昇傾向を示し,EMA以下の価格は下落傾向を示します.

  2. 価格ブレイクを識別するためにボリンジャーバンドを使用します.ボリンジャー上部バンドを超える価格ブレイクは上向きブレイクをシグナルし,ボリンジャー下部バンド以下の価格ブレイクは下向きブレイクをシグナルします.

  3. RSI インディケーターを使用して,過買い/過売れレベルを特定します.35未満のRSIは過売れであり,65を超えるRSIは過買いです.

  4. 主なトレンド,価格ブレイク,過剰購入/過剰販売のシグナルを組み合わせて,エントリーと終了のシグナルを生成します.

    • 価格がボリンジャー上位帯を突破し,RSIが35を下回ると買います.

    • 価格がボリンジャー下帯を下回り,RSIが65を超えると売る.

  5. ストップロスを利用してリスクをコントロールする:

    • 長期取引では,価格が162日間のEMAを下回ると退場します.

    • ショート取引では,価格が162日間のEMAを超えると退場します.

概要すると,これは典型的なトレンドフォロー戦略で,トレンド方向を決定するためにボリンジャーバンドと,誤ったブレイクを避けるためにRSIを使用します. 中長期トレンドを効果的に追跡できます.

利点

この戦略の主な利点は以下の通りです.

  1. ボリンジャー・バンドとRSIの双重確認は 偽のブレイクを回避し 変動する市場でのウイプソウを軽減します

  2. 確証されたトレンド方向でのポジションのみは,トレンドでない市場の影響を最小限に抑える.

  3. 162 日間の EMA は,中長期のトレンドの主要な傾向方向を特定します.

  4. RSIの設定は,トレンド逆転を把握しながら,ウィップソウを避けるために合理的です.

  5. ストップ・ロスのメカニズムは リスクをコントロールしながら 利益を固定します

  6. バックテストは実際の市場データを使用し,結果がより現実的で信頼性があります.

全体的に見ると,この戦略はトレンド取引の主なリスクを最小限に抑え,同時にリスク対報酬の良い利益を生み出します.

リスク

この戦略の主なリスクは,

  1. ボリンジャー・バンドは 偽のブレイクを完全に避けることはできません 揺るぎない市場では まだウィップソーリスクがあります

  2. RSIの差異は誤った信号を生む可能性があります.敏感性を高めるためにRSI期間を短縮することができます.

  3. EMAは遅延効果があり,あまりにも保守的で,トレンド機会を逃す可能性があります. EMA期間が短縮されることがあります.

  4. ブレイクアウト取引は,高値を追求し低値を売り込む傾向があります.ポジションのサイズとストップロスの範囲を制御する必要があります.

  5. 傾向 が 逆 に なる こと が あり ます.それ に 応じ て 戦略 の 方向 を 調整 する こと に 注意 を 払っ て ください.

  6. バックテスト ≠ ライブ結果.実際の取引における人間の誤りは偏差を引き起こす可能性があります.

解決策:

  1. ボリンジャー・バンドの期間を短縮して 突破感度を高めます

  2. 傾向の変化に対する反応性を確保するために,RSIパラメータを最適化します.

  3. 傾向の変化に対する反応を改善し,主要な傾向の識別能力を維持するために,EMA期間を短縮することが可能である.

  4. リスク管理を強化し,ポジションサイズとストップロスの範囲を制限する.

  5. 傾向の逆転を監視し 戦略の方向性を適時に調整する

  6. 証券取引における戦略の可動性を検証し,ライブ取引における人間の影響を制御する.

改善 の 分野

この戦略は,次の側面からさらに改善できます.

  1. KDJ,MACDなどの指標を追加して 精度を高めるため 確認を重ねます

  2. RSIやボリンジャー帯のようなパラメータを最適化して 収益性を向上させる

  3. 強いトレンドではポジションサイズを増やし,弱いトレンドではサイズを減らすためにトレンド強さを組み込む.

  4. 自動ストップ・ロストや トレイリング・ストップなどの アルゴリズムの要素を 追加します より良いリスク管理のために 利益目標を移動します

  5. パラメータを自動最適化したり 戦略を自動生成したりします

  6. 長期取引の際のより長い時間枠やスカルピングの際のより短い時間枠で戦略の可動性をテストする.

  7. 多様な戦略を組み合わせ,単一戦略のリスクを軽減し,安定性を向上させる量的な取引とポートフォリオ管理の概念を採用する.

結論として この戦略は 指標の適用やパラメータ調整 リスク管理 自動化など 多方面で 向上させられるので より良いパフォーマンスが得られます

結論

この戦略は,ボリンジャーバンドとRSIを通じてトレンド方向を特定し,短期間のノイズをフィルタリングするためにEMAを使用する典型的なトレンドフォロー戦略である.トレンドをキャプチャする際にウィップソウを避ける.この戦略は,ポジティブなバックテスト結果で精度と制御可能なリスクを実証する.しかし,まだ改善の余地があり,複数の側面からアップグレードすることで優れたライブパフォーマンスにつながる可能性があります.全体的に,それは定量化取引のための信頼性があり,シンプルで効果的なトレンド取引アプローチを提供し,堅牢な技術基盤を確立します.

/*backtest
start: 2023-10-09 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("My Strategy", overlay = false, commission_value = 0.01, pyramiding = 1)
// Custom RSI
RSIlength = input( 14, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input(65, title="OB")
RSIOverSold = input(35, title="OS")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)
plot(vrsi)

//Bollinger Bands
BBlength = input(40, minval=1,title="Bollinger Period Length")
BBmult = 2 // input(2.0, minval=0.001, maxval=50,title="Bollinger Bands Standard Deviation")
BBbasis = sma(close, BBlength)
BBdev = BBmult * stdev(close, BBlength)
BBupper = BBbasis + BBdev
BBlower = BBbasis - BBdev
source = close
//RSI Levels
x=hline(RSIOverSold)
z=hline(RSIOverBought)


strategy.entry("Buy", strategy.long, 1, when = close > ema(close, 162) and vrsi < RSIOverSold)
strategy.exit("Buy", when = vrsi > RSIOverBought and close < ema(close, 162))

strategy.entry("Sell", strategy.short, 1, when = close < ema(close, 162) and vrsi > RSIOverSold)
strategy.exit("Sell", when = vrsi > RSIOverBought and close > ema(close, 162))
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