双動平均 交差 持続 上向き 戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-11-13 10:47:48タグ:
概要
これは,移動平均クロスオーバーパターンと持続的なアップトレンドを活用した取引戦略である. 速いMAがスローMAを超えると,ゴールデンクロスオーバー信号が生成される. クロスオーバー後もアップトレンドが持続すると,ロングポジションが開く. 価格がストップ・ロストまたは利益のレベルに達すると,ストップ・ロストまたは利益を取るためにポジションを閉める.
戦略の論理
この戦略は主にエントリー信号の移動平均クロスオーバーに基づいています.特に,速いMA (MA1) と遅いMA (MA2) が定義されています.MA1がMA2を超えると,それはロングに行く信号です.
短期クロスオーバーからの誤った信号を避けるため,角値が追加されるため,MA2角が設定された
ストップ・ロスは,急激な市場逆転の場合の損失を回避し,プロフィット・ロックを利益に設定する.入場価格から百分比範囲として設定される.
価格が上昇し,利益を得るとき,戦略は利益を得るためにロングを閉じる.また,上昇が強い場合,戦略は平均逆転のためのショートポジションを開く.
利点分析
これはシンプルで直感的なトレンドフォロー戦略です. 利点は以下の通りです.
- MAコンボは市場のノイズをフィルターし,トレンド方向にロックします
- 角の
値が短時間振動によって誤導されるのを避ける - 双方向取引は,範囲限定市場から利益を得ることを可能にする
- ストップ・ロスト・アンド・テイク・プロフィート・コントロールリスク
リスク分析
リスクはいくつかあります.
- MA は遅延があり,ターニングポイントを逃すことがあります.
- ストップ・ロスは保証されません 急速な市場でギャップすることができます
- 双面取引はリスクを倍にする ショートエントリーのタイミングが鍵
- MA 期間のようなパラメータの調節が不十分である場合,結果は影響します.
改善 の 分野
戦略をさらに最適化する方法:
- MACD,ボリンジャーなどのトレンドフィルターを追加して正確性を向上します
- 機械学習を使用して MA 期間を動的に最適化します
- ストップ・ロスの設定を最適化し,トレリング・ストップなどで利益を得ます
- 損失を制限するためにポジションサイズを追加する
- ADX と サイズ 平均 リバース ポジション の 傾向 強度 を 計測 する
結論
ストロゲーシストは,戦略をフォローするシンプルで実践的なトレンドです.利点もありますがリスクもあります.パラメータ調節,最適な指標,ストップ損失設定などのさらなる改良により改善できます.しかし,戦略はシステムリスクを完全に排除しません.リスク管理は慎重な取引の鍵です.
/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//written by markjames12210@gmail.com
//@version=5
strategy(title="MJ-Dual Moving Average",initial_capital=10000,overlay=false)
// import TradingView/ZigZag/6 as ZigZagLib
// // Create Zig Zag instance from user settings.
// var zigZag = ZigZagLib.newInstance(
// ZigZagLib.Settings.new(
// input.float(5.0, "Price deviation for reversals (%)", 0.00001, 100.0, 0.5, "0.00001 - 100"),
// input.int(10, "Pivot legs", 2),
// input(#2962FF, "Line color"),
// input(true, "Extend to last bar"),
// input(true, "Display reversal price"),
// input(true, "Display cumulative volume"),
// input(true, "Display reversal price change", inline = "priceRev"),
// input.string("Absolute", "", ["Absolute", "Percent"], inline = "priceRev"),
// true)
// )
// // Update 'zigZag' object on each bar with new pivots, volume, lines, labels.
// zigZag.update()
// // plot(zigZag.pivots, "zigZag")
ma1= ta.sma(close,8)
ma2= ta.sma(close,21)
angleCriteria = input.int(title="Angle", defval=7, minval=1, maxval=13)
i_lookback = input.int(2, "Angle Period", minval = 1)
i_atrPeriod = input.int(10, "ATR Period", minval = 1)
i_angleLevel = input.int(6, "Angle Level", minval = 1)
i_maSource = input.source(close, "MA Source")
TP = input.float(1, "TP", minval = 0.1)
SL = input.float(1, "SL", minval = 0.1)
f_angle(_src, _lookback, _atrPeriod) =>
rad2degree = 180 / 3.141592653589793238462643 //pi
ang = rad2degree * math.atan((_src[0] - _src[_lookback]) / ta.atr(_atrPeriod)/_lookback)
ang
_angle = f_angle(ma2, i_lookback, i_atrPeriod)
plot(ta.atr(i_atrPeriod), "atr")
// plot(ma1,color=#FF0000)
// plot(ma2,color=#00FF00)
crosso=ta.crossover(ma1,ma2)
crossu=ta.crossunder(ma1,ma2)
_lookback = 15
f_somethingHappened(_cond, _lookback) =>
bool _crossed = false
for i = 1 to _lookback
if _cond[i]
_crossed := true
_crossed
longcrossed = f_somethingHappened(crosso,_lookback)
shortcrossed = f_somethingHappened(crossu,_lookback)
atr_factor = 1
atr = ta.atr(i_atrPeriod)
e = atr * atr_factor
afr = close
afr := nz(afr[1], afr)
atr_factoryHigh = close + e
atr_factoryLow = close - e
if atr_factoryLow > afr
afr := atr_factoryLow
if atr_factoryHigh < afr
afr := atr_factoryHigh
// plot(afr, "afr", display = display.data_window)
// plot(atr_factoryHigh, "afr", color = color.yellow, display = display.all)
// plot(atr_factoryLow, "afr", color = color.green, display = display.all)
inLong() => strategy.position_size > 0
inShort() => strategy.position_size < 0
inZero() => not inLong() and not inShort()
long = longcrossed and _angle > angleCriteria
short= shortcrossed and _angle < -(angleCriteria)
plotshape(long, "Buy", shape.arrowup, location.belowbar, color = #FF0000)
plotshape(short, "Sell", shape.arrowdown, location.abovebar, color = #00FF00)
var longTp = 0.0
var longSl = 0.0
var shortTp = 0.0
var shortSl = 0.0
[b_middle, b_high, b_low] = ta.bb(close, 20, 2)
entry_price = strategy.opentrades.entry_price(0)
if inZero()
if short
longTp := close * (1 + TP/100)
longSl := close * (1 - SL/100)
strategy.entry("LONG",strategy.long, comment = "tp:" + str.tostring(longTp) + " sl:" + str.tostring(longSl))
if long
shortTp := close * (1 - TP/100)
shortSl := close * (1 + SL/100)
strategy.entry("SHORT",strategy.short, comment = "tp:" + str.tostring(shortTp) + " sl:" + str.tostring(shortSl))
if inLong()
// if close - entry_price > close * 0.005
// longSl := entry_price + close * 0.001
if high > longTp
strategy.close("LONG")
if (close - open) > close * 0.014
shortTp := close * (1 - TP/100)
shortSl := close * (1 + SL/100)
strategy.entry("SHORT",strategy.short, comment = "tp:" + str.tostring(shortTp) + " sl:" + str.tostring(shortSl))
if close < longSl
strategy.close("LONG")
if open >= b_high and close >= b_high
strategy.close("LONG")
// if high > b_high and entry_price < high
// strategy.close("LONG")
if inShort()
// if entry_price - close > close * 0.005
// shortSl := entry_price - close * 0.001
if low < shortTp
strategy.close("SHORT")
if (open - close) > close * 0.014
longTp := close * (1 + TP/100)
longSl := close * (1 - SL/100)
strategy.entry("LONG",strategy.long, comment = "tp:" + str.tostring(longTp) + " sl:" + str.tostring(longSl))
if close > shortSl
strategy.close("SHORT")
if open < b_low and close < b_low
strategy.close("SHORT")
// if low < b_low and entry_price > low
// strategy.close("SHORT")
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