この戦略は,トレンド方向を決定し,そのクロスオーバーに応じて取引信号を生成するために,EMA (指数関数移動平均値) とMAMA (MESA適応移動平均値) の指標をベースにしている.EMAはしばしば市場のトレンド方向を判断するために使用され,MAMAは市場のターニングポイントをより正確に把握することができる.両方を使用することで,戦略のパフォーマンスを改善することができます.
市場における短期的および長期的動向を反映する高速EMAと遅いEMAを計算する.
MAMA と FAMA の線を計算します.これらは適応移動平均線です.
速いEMAがスローEMAを横切ると,買い信号が生成されます.
速いEMAがスローEMAを下回ると,売り信号が生成されます.
MAMAが FAMAを横切ると,買い信号が生成されます.
MAMAが FAMAを下回ると,売り信号が生成されます.
MAMAとFAMAのクロスオーバーは,EMA信号の確認またはトレンドターンの早期検出に使用できます.
具体的には,戦略はまず,短期の傾向と長期の傾向を反映した,速い EMA (fl) と遅い EMA (sl) を計算します.
MAMAとFAMAを計算します.
価格のヒルバート変換を計算し,信号の相情報を抽出する.
段階情報に基づいて瞬間の周波数 p を計算する.
p値に基づいて,重量因子 α を計算する.
MAMA と FAMA を α に基づいて計算する.
最後に,EMAとMAMA/FAMAのクロスオーバーに基づいて取引シグナルが生成されます.
この戦略は,EMAとMAMAの利点を組み合わせて,取引シグナルの精度を向上させる.
EMA の 利点
MAMA の 利点:
組み合わせる利点:
この戦略の主なリスクは
解決策:
戦略は以下の側面で最適化できます.
この戦略は,トレンドをフォローし,タイミングでターンを取るためにEMAとMAMA指標の強みを統合する.パラメータの最適化とリスク制御により,より優れた勝利率と収益性を達成することができます.しかし,ユーザーは依然として個人的なリスク好みに基づいて注意を払う必要があります.
/*backtest start: 2023-09-30 00:00:00 end: 2023-10-30 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=2 strategy("EMAMA strategy", overlay=true) //This entire strategy is courtesy of LazyBear for programming the original EMAMA system, I simply added a strategy element to everything to round things out. src=input(hl2, title="Source") fl=input(.5, title="Fast Limit") sl=input(.05, title="Slow Limit") sp = (4*src + 3*src[1] + 2*src[2] + src[3]) / 10.0 dt = (.0962*sp + .5769*nz(sp[2]) - .5769*nz(sp[4])- .0962*nz(sp[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54) q1 = (.0962*dt + .5769*nz(dt[2]) - .5769*nz(dt[4])- .0962*nz(dt[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54) i1 = nz(dt[3]) jI = (.0962*i1 + .5769*nz(i1[2]) - .5769*nz(i1[4])- .0962*nz(i1[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54) jq = (.0962*q1 + .5769*nz(q1[2]) - .5769*nz(q1[4])- .0962*nz(q1[6]))*(.075*nz(p[1]) + .54) i2_ = i1 - jq q2_ = q1 + jI i2 = .2*i2_ + .8*nz(i2[1]) q2 = .2*q2_ + .8*nz(q2[1]) re_ = i2*nz(i2[1]) + q2*nz(q2[1]) im_ = i2*nz(q2[1]) - q2*nz(i2[1]) re = .2*re_ + .8*nz(re[1]) im = .2*im_ + .8*nz(im[1]) p1 = iff(im!=0 and re!=0, 360/atan(im/re), nz(p[1])) p2 = iff(p1 > 1.5*nz(p1[1]), 1.5*nz(p1[1]), iff(p1 < 0.67*nz(p1[1]), 0.67*nz(p1[1]), p1)) p3 = iff(p2<6, 6, iff (p2 > 50, 50, p2)) p = .2*p3 + .8*nz(p3[1]) spp = .33*p + .67*nz(spp[1]) phase = atan(q1 / i1) dphase_ = nz(phase[1]) - phase dphase = iff(dphase_< 1, 1, dphase_) alpha_ = fl / dphase alpha = iff(alpha_ < sl, sl, iff(alpha_ > fl, fl, alpha_)) mama = alpha*src + (1 - alpha)*nz(mama[1]) fama = .5*alpha*mama + (1 - .5*alpha)*nz(fama[1]) pa=input(false, title="Mark crossover points") plotarrow(pa?(cross(mama, fama)?mama<fama?-1:1:na):na, title="Crossover Markers") fr=input(false, title="Fill MAMA/FAMA Region") duml=plot(fr?(mama>fama?mama:fama):na, style=circles, color=gray, linewidth=0, title="DummyL") mamal=plot(mama, title="MAMA", color=red, linewidth=2) famal=plot(fama, title="FAMA", color=green, linewidth=2) fill(duml, mamal, red, transp=70, title="NegativeFill") fill(duml, famal, green, transp=70, title="PositiveFill") ebc=input(false, title="Enable Bar colors") bc=mama>fama?lime:red barcolor(ebc?bc:na) longCondition = crossover(mama, fama) if (longCondition) strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long) shortCondition = crossunder(mama, fama) if (shortCondition) strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)