移動平均のクロスオーバー戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年10月27日 16:19:00タグ:
概要
移動平均クロスオーバー戦略は,二重移動平均のクロスオーバー信号を使用してトレンド方向を決定し,取引信号を生成するモメント戦略である. 2つの単純な移動平均値と1つの指数的な移動平均値を採用し,クロスオーバーに基づいて長と短を判断し,中期取引戦略に属している.
戦略の論理
この戦略は3つの移動平均値を使用します.
- EMA1: 短期間指数関数移動平均値で,高速線として動作する
- SMA1: 長い期間の単純な移動平均線で,スローラインとして動作する.
- SMA2: 傾向の方向性を決定する,さらに長い期間の一般移動平均
戦略は,EMA1,SMA1とSMA2の関係に基づいて傾向を判断します.
- 上昇傾向: EMA1 > SMA1 > SMA2
- ダウントレンド: EMA1 < SMA1 < SMA2
入口信号:
- 長いエントリ: 速い線がスローラインを横切るとき
- 短入り:高速線が遅い線を下に横切る
出口信号:
- ストロング ストロング ストロング ストロング ストロング
- ショート 快線がスロー線を横切る
この戦略は複数のパラメータの構成を提供し,エントリーと出口の移動平均をカスタマイズできます.
利点分析
この戦略の利点は
- 勢いを把握する: 傾向の変化,勢い戦略を検出する
- 柔軟な設定:複数のMA選択,柔軟なパラメータ調整を提供します
- トレンドフィルタリング: トレンドを決定するために長期間のMAを使用し,反トレンド取引を避けます
- リスク管理: ストップ・ロスの設定と利益の取得のコントロール
リスク分析
この戦略のリスクは
- 発作前の長時間の発作は 複数の誤った信号を引き起こす可能性があります
- MA パラメータに敏感: MA 期間を正しく調節しない場合,過敏度や鈍さが生じる可能性があります.
- 遅延: 移動平均の固有の遅延性により,ベストエントリータイムを逃す可能性があります.
- 基本的指標がない: 純粋に技術的指標をベースに,基本的指標を考慮しない
Whipsaw リスクは MA 期間を調整することで軽減され,パラメータの敏感性は最適化によって解決され,他の主要な指標を組み込むことで遅延リスクは軽減できます.
オプティマイゼーションの方向性
潜在的な最適化:
- RSI,ボリンジャー帯などの他の技術フィルターを追加して信号品質を改善します
- 最適なパラメータを見つけるために MA 期間を最適化
- 傾向と信号の信頼性を判断するための機械学習モデルを組み込む
- 低ボリューム条件で偽のブレイクを避けるために取引量を考慮する
- 経済サイクルに反する取引を避けるための基本的な要素を組み込む
結論
移動平均クロスオーバー戦略は,迅速かつ遅いMAのクロスによってトレンドとタイミングを判断し,直線的です.その利点は柔軟な構成でモメントを捉えることです.しかし,ウィップソーや遅れなどのリスクがあります.追加のフィルターなどの最適化により,非常に実用的な定量的な取引戦略になることができます.
/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Decam9
//@version=5
strategy(title = "Moving Average Crossover", shorttitle = "MA Crossover Strategy", overlay=true,
initial_capital = 100000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)
//Moving Average Inputs
EMA1 = input.int(title="Fast EMA", group = "Moving Averages:",
inline = "EMAs", defval=5, minval = 1)
isDynamicEMA = input.bool(title = "Dynamic Exponential Moving Average?", defval = true,
inline = "EMAs", group = "Moving Averages:", tooltip = "Changes the source of the MA based on trend")
SMA1 = input.int(title = "Slow SMA", group = "Moving Averages:",
inline = "SMAs", defval = 10, minval = 1)
isDynamicSMA = input.bool(title = "Dynamic Simple Moving Average?", defval = false,
inline = "SMAs", group = "Moving Averages:", tooltip = "Changes the source of the MA based on trend")
SMA2 = input.int(title="Trend Determining SMA", group = "Moving Averages:",
inline = "MAs", defval=13, minval = 1)
//Moving Averages
Trend = ta.sma(close, SMA2)
Fast = ta.ema(isDynamicEMA ? (close > Trend ? low : high) : close, EMA1)
Slow = ta.sma(isDynamicSMA ? (close > Trend ? low : high) : close, SMA1)
//Allowed Entries
islong = input.bool(title = "Long", group = "Allowed Entries:",
inline = "Entries",defval = true)
isshort = input.bool(title = "Short", group = "Allowed Entries:",
inline = "Entries", defval= true)
//Entry Long Conditions
buycond = input.string(title="Buy when", group = "Entry Conditions:",
inline = "Conditions",defval="Fast-Slow Crossing",
options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])
intrendbuy = input.bool(title = "In trend", defval = true, group = "Entry Conditions:",
inline = "Conditions", tooltip = "In trend if price is above SMA 2")
//Entry Short Conditions
sellcond = input.string(title="Sell when", group = "Entry Conditions:",
inline = "Conditions2",defval="Fast-Slow Crossing",
options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])
intrendsell = input.bool(title = "In trend",defval = true, group = "Entry Conditions:",
inline = "Conditions2", tooltip = "In trend if price is below SMA 2?")
//Exit Long Conditions
closebuy = input.string(title="Close long when", group = "Exit Conditions:",
defval="Fast-Slow Crossing", options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])
//Exit Short Conditions
closeshort = input.string(title="Close short when", group = "Exit Conditions:",
defval="Fast-Slow Crossing", options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])
//Filters
filterlong =input.bool(title = "Long Entries", inline = 'linefilt', group = 'Apply Filters to',
defval = true)
filtershort =input.bool(title = "Short Entries", inline = 'linefilt', group = 'Apply Filters to',
defval = true)
filterend =input.bool(title = "Exits", inline = 'linefilt', group = 'Apply Filters to',
defval = true)
usevol =input.bool(title = "", inline = 'linefiltvol', group = 'Relative Volume Filter:',
defval = false)
rvol = input.int(title = "Volume >", inline = 'linefiltvol', group = 'Relative Volume Filter:',
defval = 1)
len_vol = input.int(title = "Avg. Volume Over Period", inline = 'linefiltvol', group = 'Relative Volume Filter:',
defval = 30, minval = 1,
tooltip="The current volume must be greater than N times the M-period average volume.")
useatr =input.bool(title = "", inline = 'linefiltatr', group = 'Volatility Filter:',
defval = false)
len_atr1 = input.int(title = "ATR", inline = 'linefiltatr', group = 'Volatility Filter:',
defval = 5, minval = 1)
len_atr2 = input.int(title = "> ATR", inline = 'linefiltatr', group = 'Volatility Filter:',
defval = 30, minval = 1,
tooltip="The N-period ATR must be greater than the M-period ATR.")
usersi =input.bool(title = "", inline = 'linersi', group = 'Overbought/Oversold Filter:',
defval = false)
rsitrhs1 = input.int(title = "", inline = 'linersi', group = 'Overbought/Oversold Filter:',
defval = 0, minval=0, maxval=100)
rsitrhs2 = input.int(title = "< RSI (14) <", inline = 'linersi', group = 'Overbought/Oversold Filter:',
defval = 100, minval=0, maxval=100,
tooltip="RSI(14) must be in the range between N and M.")
issl = input.bool(title = "SL", inline = 'linesl1', group = 'Stop Loss / Take Profit:',
defval = false)
slpercent = input.float(title = ", %", inline = 'linesl1', group = 'Stop Loss / Take Profit:',
defval = 10, minval=0.0)
istrailing = input.bool(title = "Trailing", inline = 'linesl1', group = 'Stop Loss / Take Profit:',
defval = false)
istp = input.bool(title = "TP", inline = 'linetp1', group = 'Stop Loss / Take Profit:',
defval = false)
tppercent = input.float(title = ", %", inline = 'linetp1', group = 'Stop Loss / Take Profit:',
defval = 20)
//Conditions for Crossing
fscrossup = ta.crossover(Fast,Slow)
fscrossdw = ta.crossunder(Fast,Slow)
ftcrossup = ta.crossover(Fast,Trend)
ftcrossdw = ta.crossunder(Fast,Trend)
stcrossup = ta.crossover(Slow,Trend)
stcrossdw = ta.crossunder(Slow,Trend)
//Defining in trend
uptrend = Fast >= Slow and Slow >= Trend
downtrend = Fast <= Slow and Slow <= Trend
justCrossed = ta.cross(Fast,Slow) or ta.cross(Slow,Trend)
//Entry Signals
crosslong = if intrendbuy
(buycond =="Fast-Slow Crossing" and uptrend ? fscrossup:(buycond =="Fast-Trend Crossing" and uptrend ? ftcrossup:(buycond == "Slow-Trend Crossing" and uptrend ? stcrossup : na)))
else
(buycond =="Fast-Slow Crossing"?fscrossup:(buycond=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossup:stcrossup))
crossshort = if intrendsell
(sellcond =="Fast-Slow Crossing" and downtrend ? fscrossdw:(sellcond =="Fast-Trend Crossing" and downtrend ? ftcrossdw:(sellcond == "Slow-Trend Crossing" and downtrend ? stcrossdw : na)))
else
(sellcond =="Fast-Slow Crossing"?fscrossdw:(buycond=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossdw:stcrossdw))
crossexitlong = (closebuy =="Fast-Slow Crossing"?fscrossdw:(closebuy=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossdw:stcrossdw))
crossexitshort = (closeshort =="Fast-Slow Crossing"?fscrossup:(closeshort=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossup:stcrossup))
// Filters
rsifilter = usersi?(ta.rsi(close,14) > rsitrhs1 and ta.rsi(close,14) < rsitrhs2):true
volatilityfilter = useatr?(ta.atr(len_atr1) > ta.atr(len_atr2)):true
volumefilter = usevol?(volume > rvol*ta.sma(volume,len_vol)):true
totalfilter = volatilityfilter and volumefilter and rsifilter
//Filtered signals
golong = crosslong and islong and (filterlong?totalfilter:true)
goshort = crossshort and isshort and (filtershort?totalfilter:true)
endlong = crossexitlong and (filterend?totalfilter:true)
endshort = crossexitshort and (filterend?totalfilter:true)
// Entry price and TP
startprice = ta.valuewhen(condition=golong or goshort, source=close, occurrence=0)
pm = golong?1:goshort?-1:1/math.sign(strategy.position_size)
takeprofit = startprice*(1+pm*tppercent*0.01)
// fixed stop loss
stoploss = startprice * (1-pm*slpercent*0.01)
// trailing stop loss
if istrailing and strategy.position_size>0
stoploss := math.max(close*(1 - slpercent*0.01),stoploss[1])
else if istrailing and strategy.position_size<0
stoploss := math.min(close*(1 + slpercent*0.01),stoploss[1])
if golong and islong
strategy.entry("long", strategy.long )
if goshort and isshort
strategy.entry("short", strategy.short)
if endlong
strategy.close("long")
if endshort
strategy.close("short")
// Exit via SL or TP
strategy.exit(id="sl/tp long", from_entry="long", stop=issl?stoploss:na,
limit=istp?takeprofit:na)
strategy.exit(id="sl/tp short",from_entry="short",stop=issl?stoploss:na,
limit=istp?takeprofit:na)
もっと
- モメントブレイク逆転取引戦略
- 双動平均クロスオーバー戦略を持つ日中のストカスティックオシレーター
- マルチタイムフレーム ディープ戦略を購入
- Bollinger Breakout ストップ・ロスの戦略
- クラシックな二重移動平均のクロスオーバー戦略
- 急速 遅い 二重移動平均 取引戦略
- イチモク・クモ・ツイスト戦略
- 振動突破戦略
- ブレイク・スイング戦略
- 逆転 と 傾向 に 基づく 戦略 を 組み合わせる 強力 な システム
- 逆転ブレイクアウト戦略
- 多期動的移動平均の戦略
- 季節帯移動平均RSI戦略
- 1-3-1 赤緑のキャンドルスタイク逆転戦略
- モメント トラッキング ストップ ロス 戦略
- 累積的なRSIブレイク戦略
- 高周波ヘジング戦略 MACDバーカラーと線形回帰に基づく
- 異なるタイムフレームのモメンタムスタッキング戦略
- クリプト通貨のモメンタム・ブレークアウト戦略
- 双重ストキャスティクスとボリューム重量移動平均の組み合わせ指標戦略