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2チャネル追跡逆転戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年11月2日 16:31:50
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概要

ダブルチャネル追跡逆転戦略は,ボリンジャーバンド,ケルターチャネル,インパクト指標を組み合わせた逆転取引戦略である.ボリンジャーバンドとケルターチャネルの合成を通じて価格圧縮ゾーンを特定し,インパクト指標を使用してエントリーと出口の逆転信号を決定する.

戦略の論理

ボリンジャー・バンドの中間,上,下帯を計算する
- 中間帯は,近のSMAを使用します
- 上部と下部帯は中間帯 ± 調整可能な標準偏差倍数
ケルトナーチャネルのための中,上,下帯を計算する
- 中間帯は,近のSMAを使用します
- 上部と下部帯は中部帯 ±調整可能なATR倍数
ボリンジャー帯がケルトナーチャネルの中にいるかどうかを判定する
- 下BB > 下KCと上BB <上KCで押す
- さもないと押し出せ
BBとKCの真ん中点に対して閉じる線形回帰傾斜のバルを計算する
- val > 0 は Close が増加していることを示し,val < 0 は減少していることを示します.
ROCのROCとEMAを計算する
- 変化率が調整可能な限界値を超えているかどうかを決定する
- 値を超えると,現在の傾向を示します.
圧縮状態で, val > 0 と ROC が限界値を超えると長い
- 短く言えば逆です
ストップ・ロストと収益条件を設定する

利点

逆転のためのダブルチャネルシステムを組み合わせることで精度が向上
線形回帰と変化率を使用して偽信号を避ける
製品間での最適化のための柔軟な調整可能なパラメータ
ストップ・ロスト/テイク・プロフィートによる取引ごとに効果的なリスク管理
戦略の可動性を検証するための十分なバックテストデータ

リスクと解決策

圧縮は必ずしも効果的な逆転を引き起こすことはできません
- パラメータを最適化し,圧縮基準を厳しくする
偽の突破は間違った信号を生む
- トレンド方向を決定するために線形回帰を加える
ストップ・ロスはあまりにも幅広く,単一の損失が過剰になる.
- ストップ・ロストポイントとトレード・ロスのコントロールを最適化
試験期間が不十分
- 長期的可動性を証明するためにテストをより多くの期間に拡大する

増進の機会

より多くの製品へのパラメータ最適化
サポート/抵抗の識別のために機械学習を追加
ブレイクアウトの有効性を改善するためにボリューム変更を組み込む
傾向の持続性に関する多時間枠分析を行う
ダイナミックストップ・ロスト/テイク・プロフィートの最適化

結論

ダブルチャネル・トラッキング・リバーサルの戦略は,リバーサルの取引のためにボリンジャーバンドやケルトナーチャネルなどの指標を使用する.パラメータ最適化により,いくつかの程度にブレイクアウトの有効性を特定するために異なる製品に適応することができる.しかし,リバーサルの取引は依然として固有のリスクを持ち,安定した過剰なリターンの正確性を向上させるために機械学習などのさらなる組み込みを必要とする.

/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Credit for the initial Squeeze Momentum code to LazyBear, rate of change code is from Kiasaki
strategy("Squeeze X BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

/////////////// Squeeeeze ///////////////
length = input(20, title="BB Length")
mult = input(2.0,title="BB MultFactor")
lengthKC=input(22, title="KC Length")
multKC = input(1.5, title="KC MultFactor")
 
useTrueRange = input(true, title="Use TrueRange (KC)")
 
// Calculate BB
source = close
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev

// Calculate KC
ma = sma(source, lengthKC)
range = useTrueRange ? tr : (high - low)
rangema = sma(range, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC

sqzOn  = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz  = (sqzOn == false) and (sqzOff == false)

val = linreg(source - avg(avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)), lengthKC,0)

///////////// Rate Of Change ///////////// 
roclength = input(30, minval=1), pcntChange = input(7, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))

/////////////// Strategy ///////////////
long = val > 0 and isMoving()
short = val < 0 and isMoving()

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

sl_inp = input(100.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1]) 
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
    strategy.entry("Long",  strategy.long, when=long)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
    
/////////////// Plotting ///////////////
bcolor = iff(val > 0, iff(val > nz(val[1]), color.lime, color.green), iff(val < nz(val[1]), color.red, color.maroon))
plot(val, color=bcolor, linewidth=4)
bgcolor(not isMoving() ? color.white : long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)
hline(0, color = color.white)

もっと

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2チャネル追跡逆転戦略

概要

戦略の論理

利点

リスク と 解決策

増進 の 機会

結論

リスクと解決策

増進の機会