移動平均チャネルトレンドフォロー戦略は,移動平均線とチャネル指標に基づいたトレンドフォロー戦略である.マルチレベル移動平均チャネルを確立することによって価格トレンドの判断と追跡を実現する.この戦略は,複数のタイムフレーム融合を達成するために,異なるタイムフレームの移動平均計算も組み合わせ,より大きなトレンドを捉えるのに役立ちます.
この戦略の基本原理は,移動平均線のトレンドトラッキング機能とエンベロープ指標のチャネル判断に基づいています. 戦略は,移動平均期,スムーズタイプ,価格ソースなどの構成可能なパラメータを使用して,ベースライン移動平均値を構築します. その後,パラメータによって設定された百分比シフト値に従って上下チャネルが確立されます. 価格が下チャネルを突破したとき,ロング;価格が上チャネルを突破したとき,ショートします. 同時に,戦略は独立移動平均をストップ損失ラインとして導入します.
具体的には,この戦略には以下の特徴があります.
長期と短期の両方の操作をサポートし,上下経路でトレンド方向を判断します.
4つのオーダーまで開く ポリライン層を通してピラミッドオーダーを開く より大きな利益を追求する
正確なストップ損失を達成するために,独立した開示移動平均と閉じる移動平均を設定します.
複数のタイムフレームの融合を実現するために,異なるタイムフレーム (1分から1日) の移動平均の計算をサポートします.
開閉移動平均は,6つの異なるスムージングモードの選択をサポートし,さまざまな種類とサイクルに最適化できます.
チャンネルを調整し,より正確な突破を追求するために,正と負のオフセットを入力することができます.
戦略の具体的な取引論理は以下のとおりです.
ベンチマークの開設移動平均を計算し,設定されたパラメータのパーセントに応じて4つの突破線を得ます.
価格が下方チャネルラインを突破すると,ロングに行くためにポジションを開く.価格が上方チャネルラインを突破すると,ショートに行くためにポジションを開く.
ストップ・ロスの線として独立閉じる移動平均を計算する.価格が再び線を下回ると,層で長いオーダーをストップ・ロスをします.価格が再び線上に上昇すると,層でショートオーダーをストップ・ロスをします.
最大4つのオーダーが開かれます.より大きな利益を追求するために,層のピラミッドオーダー開設を使用します.
この戦略の原理から,移動平均線のトレンド追跡,チャネル判断の突破信号,独立したストップ・ロスの設定などの要素を統合して比較的厳格で完全なトレンドシステムを形成することが見られます.
コードと論理分析によると,移動平均は,チャネルトレンドをフォローする戦略で,以下の利点があります.
マルチタイムフレーム・フュージョンは,大規模トレンドを把握する確率を向上させる.この戦略は,1分から1日までの異なるサイクルの移動平均を計算することをサポートする.異なるサイクルのオープニングとストップ・ロスの移動平均を設定することで,マルチタイムフレーム・トレンド判断力の融合を実現し,大規模なトレンドを把握するのに有利である.
ピラミッドオーダー開設方法は,より大きな利益を追求する.この戦略は4つのオーダーまで開設することができます.層次オーダー開設によって,利益比をバランス化し,リスクを制御しながらより大きな利益を追求します.
6種類の移動平均値が選択可能で,適応性は強い. オープニングとストップ・ロスの移動平均値は,適応性を向上させるために異なる種類とサイクルに最適化できるSMA/EMA/ダイナミック・ムービング・平均値を含む6つのモードの選択をサポートする.
調整可能なチャネルラインは,突破判断をより正確にします.戦略は,チャネル移動パーセントパラメータの入力により,異なる品種または市場環境への最適化のためにチャネル幅を調整し,突破判断の精度を向上させます.
独立ストップ・ロスはリスク管理に役立ちます.戦略は,独立移動平均線をストップ・ロスト・ロングまたはショート・オードルの閉じるラインとして計算し,取引リスクを大幅に削減し,負けたオーダーを追いかけるのを避けることができます.
コード構造は明確で,開発が容易である.戦略は,明確な構造と理解し,開発が容易なパイヌスクリプトで書かれています.ユーザーは,既存のフレームワークに基づいてパラメータを最適化したり,他のロジックを追加したりすることができます.
全体的な戦略論理は厳格でリスク管理は実施されているが,特に以下を含むいくつかの取引リスクは依然として認識されるべきである.
大規模なトレンド逆転リスク.戦略の基本前提は,価格が一定のトレンド性をもって,継続的に上昇するということです.しかし,大規模なトレンドが逆転すると,戦略の収益性に大きな影響を与えます.損失を制御するために,時間をかけて損失を止める必要があります.
無効な突破リスク.横向市場またはショック市場では,突破後にチャネルラインを下回り,注文を失うことによって追いかける可能性があります.そのようなケースを減らすためにパラメータを最適化する必要があります.
期待管理リスク.この戦略は,より大きな利益を追求するために4層のピラミッドオーダーを設定し,利益期間の重要なリターンをもたらしますが,損失期間の期待の急落も引き起こします.これは投資家にプロの心理管理スキルを備える必要があります.
シグナル最適化リスク.この戦略は,チャネル幅や移動平均サイクルなどの複数のパラメータの調整と最適化を伴う.これは,過剰なフィットメントを避けるためにプロのクォントが最適化経験を持つことを要求する.
特殊な市場状況リスク. 急速なギャップやショートラインの制限のような極端な市場状況が戦略論理を大きく損なうので,時宜のストップ損失のためにシステムリスク指標に注意を払う必要があります.
一般的には,戦略は主に収益性の大規模トレンド増幅に依存し,長期持続性特性を有する品種および市場環境のみに適用されます.また,戦略の安定した収益性を確保するために,多パラメータ最適化とメンタリティ制御も重要です.
この移動平均のエンベロープチャネルトレンドの戦略の基本最適化方向は以下の通りである.
機械学習アルゴリズムに基づくチャネルラインとストップ損失ラインの適応的な最適化. LSTMや軌道の予測のようなモデルは,チャネルとストップ損失ラインモデルを訓練して,よりスマートな価格予測とリスク回避を達成するために使用できます.
ポジティブ・インディケーターやポートフォリオ・ウェッティング比などの補助要素を組み込み,ピラミッド・ロジックを最適化します. 絶対的波動性や市場のポジティブ・インディケーターなどの要素が追加され,ポートフォリオ・リスクを制御し,ピラミッド・オーダー・オープニング・ロジックを最適化できます.
バックテストの信頼性を向上させるため,取引コストとスリップージモデルを導入する.現在のバックテストは,実際の取引において重要な要素であり,数学モデルに組み込まれる必要がある取引コストの影響を考慮していない.
関連性分析を類似した資産クラスに拡大し,統一されたリスク管理フレームワークを構築する.現在の単一の資産戦略を商品や暗号通貨などの複数の類似市場に拡大し,戦略の安定性を向上させるために関連性分析を通じてリスク管理を統一する.
戦略説明性を向上させ,ユーザーフレンドレス性を向上させる. SHAPのような方法を使用して,戦略結果,出力重要度ランキングに対する各入力変数の重要性を分析し,戦略ロジックをより透明かつユーザーに解釈できるようにする.
戦略の安定性,信頼性,可用性をさらに最適化するために マシンラーニングやマルチファクターモデルなどのアルゴリズムを導入することは,今後も改善する主な方向です.
概要すると,移動平均は,移動平均のトレンド追跡,チャネル指標のトレンド識別,リスク管理のための独立したストップ損失線などの3つの重要なポイントを統合している.厳格なトレンド市場では,戦略は,利益のトレンド後の合理的な金額で安定したリターンを提供することができる.しかし,ユーザーはマクロ市場の環境に注意を払い,パラメータを適切に最適化し,リスクを管理する必要があります.そうすることで,戦略は複雑で常に変化する取引市場に適応することができます.全体として,戦略は,ユーザーに比較的完全で厳格なトレンド追跡ソリューションを提供し,独自の開発および二次開発のための非常に適切な定量戦略フレームワークです.
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ZLEMA" ? ema(source_Long_close + (source_Long_close - source_Long_close[lag_Long_close]), len_Long_close) : na TFsecurity_close_Short=timeFrame_close_Short=="4H"?60*4:timeFrame_close_Short=="3H"?60*3:timeFrame_close_Short=="2H"?60*2:timeFrame_close_Short=="1H"?60:timeFrame_close_Short=="45m"?45:timeFrame_close_Short=="30m"?30:timeFrame_close_Short=="20m"?20:timeFrame_close_Short=="15m"?15:timeFrame_close_Short=="10m"?10:timeFrame_close_Short=="5m"?5:timeFrame_close_Short=="3m"?3:1 TFsecurity_close_Long=timeFrame_close_Long=="4H"?60*4:timeFrame_close_Long=="3H"?60*3:timeFrame_close_Long=="2H"?60*2:timeFrame_close_Long=="1H"?60:timeFrame_close_Long=="45m"?45:timeFrame_close_Long=="30m"?30:timeFrame_close_Long=="20m"?20:timeFrame_close_Long=="15m"?15:timeFrame_close_Long=="10m"?10:timeFrame_close_Long=="5m"?5:timeFrame_close_Long=="3m"?3:1 pre_MA_close_Short = isEnableShortCustomClose? security(syminfo.tickerid, timeFrame_close_Short=="Current."?timeframe.period:tostring(TFsecurity_close_Short), preS_MA_Short_close) : preS_MA_Short_close pre_MA_close_Long = isEnableLongCustomClose? security(syminfo.tickerid, timeFrame_close_Long=="Current."?timeframe.period:tostring(TFsecurity_close_Long), preS_MA_Long_close) : preS_MA_Long_close MA_Short_close = (round(pre_MA_close_Short * mult) / mult)[offset_Short_close] MA_Long_close = (round(pre_MA_close_Long * mult) / mult)[offset_Long_close] countShifts_Long = 0 countShifts_Long:=long1_isActive?countShifts_Long+1:countShifts_Long countShifts_Long:=long2_isActive?countShifts_Long+1:countShifts_Long countShifts_Long:=long3_isActive?countShifts_Long+1:countShifts_Long countShifts_Long:=long4_isActive?countShifts_Long+1:countShifts_Long avgPriceForLotShiftLong_Data_input = MA_Long+ (MA_Long*((shift_Long1_percent+shift_Long2_percent+shift_Long3_percent+shift_Long4_percent)/countShifts_Long/100)) countShifts_Short = 0 countShifts_Short:=short1_isActive?countShifts_Short+1:countShifts_Short countShifts_Short:=short2_isActive?countShifts_Short+1:countShifts_Short countShifts_Short:=short3_isActive?countShifts_Short+1:countShifts_Short countShifts_Short:=short4_isActive?countShifts_Short+1:countShifts_Short avgPriceForLotShiftShort_Data_input = MA_Short + (MA_Short*((shift_Short1_percent+shift_Short2_percent+shift_Short3_percent+shift_Short4_percent)/countShifts_Short/100)) strategy.initial_capital = 50000 balance=strategy.initial_capital + strategy.netprofit lotlong = 0.0 lotshort = 0.0 lotlong := (balance / avgPriceForLotShiftLong_Data_input) * (lotsize_Long / 100) //strategy.position_size == 0 ? 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(strategy.equity / close) * (lotsize_Short / 100) : lotshort[1] lotlong:= lotlong>1000000000?1000000000:lotlong lotshort:=lotshort>1000000000?1000000000:lotshort if isLotSizeAvgShifts==false lotlong := (strategy.equity / open) * (lotsize_Long / 100) lotshort := (strategy.equity / open) * (lotsize_Short / 100) value_deviationLong=0.0 value_deviationShort=0.0 if(isEnableLongCustomClose == false ) MA_Long_close:=MA_Long else value_deviationLong := round(MA_Long_close * longDeviation /100 * mult) / mult if(isEnableShortCustomClose == false ) MA_Short_close:=MA_Short else value_deviationShort := round(MA_Short_close * shortDeviation /100 * mult) / mult if MA_Short > 0 and lotshort > 0// and strategy.position_size<=0 lotShort_Data_input = strategy.position_size < 0 ? round(abs(strategy.position_size) / lotshort) : 0.0 strategy.entry("S1", strategy.short, lotshort, limit = Level_Short1, when = (lotShort_Data_input == 0 and short1_isActive and is_time_true )) lotShort_Data_input := strategy.position_size < 0 ? round(abs(strategy.position_size) / lotshort) : 0.0 strategy.entry("S2", strategy.short, lotshort, limit = Level_Short2, when = (lotShort_Data_input <= 1 and short2_isActive and is_time_true )) lotshort3 = isEnableDoubleLotShift3_Short? lotshort*2 :lotshort lotShort_Data_input := strategy.position_size < 0 ? round(abs(strategy.position_size) / lotshort) : 0.0 maxLotsshift3=isEnableDoubleLotShift3_Short?3:2 strategy.entry("S3", strategy.short, lotshort3, limit = Level_Short3, when = (lotShort_Data_input <= maxLotsshift3 and short3_isActive and is_time_true )) lotShort_Data_input := strategy.position_size < 0 ? round(abs(strategy.position_size) / lotshort) : 0.0 maxLotsshift4=isEnableDoubleLotShift3_Short?4:3 strategy.entry("S4", strategy.short, lotshort, limit = Level_Short4, when = (lotShort_Data_input <= maxLotsshift4 and short4_isActive and is_time_true)) strategy.exit("TPS", "S1" ,limit = MA_Short_close+value_deviationShort , when = is_time_true) strategy.exit("TPS", "S2" ,limit = MA_Short_close+value_deviationShort , when = is_time_true) strategy.exit("TPS", "S3" ,limit = MA_Short_close+value_deviationShort , when = is_time_true) strategy.exit("TPS", "S4" ,limit = MA_Short_close+value_deviationShort , when = is_time_true) if MA_Long > 0 and lotlong > 0// and strategy.position_size>=0 lotLong_Data_input = strategy.position_size > 0 ? round(strategy.position_size / lotlong) : 0.0 strategy.entry("L1", strategy.long, lotlong, limit = Level_Long1, when = (lotLong_Data_input ==0 and long1_isActive and is_time_true)) lotLong_Data_input := strategy.position_size > 0 ? round(strategy.position_size / lotlong) : 0.0 strategy.entry("L2", strategy.long, lotlong, limit = Level_Long2, when = ( lotLong_Data_input <= 1 and long2_isActive and is_time_true)) lotlong3 = isEnableDoubleLotShift3_Long? lotlong*2 : lotlong lotLong_Data_input := strategy.position_size > 0 ? round(strategy.position_size / lotlong) : 0.0 maxLotsshift3=isEnableDoubleLotShift3_Long?3:2 strategy.entry("L3", strategy.long, lotlong3, limit = Level_Long3, when = (lotLong_Data_input <= maxLotsshift3 and long3_isActive and is_time_true)) maxLotsshift4=isEnableDoubleLotShift3_Long?4:3 lotLong_Data_input := strategy.position_size > 0 ? round(strategy.position_size / lotlong) : 0.0 strategy.entry("L4", strategy.long, lotlong, limit = Level_Long4, when = ( lotLong_Data_input<maxLotsshift4 and long4_isActive and is_time_true)) strategy.exit( "TPL", "L1",limit = MA_Long_close+value_deviationLong, when = is_time_true) strategy.exit( "TPL", "L2", limit = MA_Long_close+value_deviationLong, when = is_time_true) strategy.exit( "TPL", "L3", limit = MA_Long_close+value_deviationLong, when = is_time_true) strategy.exit( "TPL", "L4", limit = MA_Long_close+value_deviationLong, when = is_time_true) if (MA_Long_close < close) strategy.close("L1") strategy.close("L2") strategy.close("L3") strategy.close("L4") if (MA_Short_close > close) strategy.close("S1") strategy.close("S2") strategy.close("S3") strategy.close("S4") if time > timestamp(2000+year_End, month_End, day_End, 23, 59) strategy.close_all() strategy.cancel("L1") strategy.cancel("L2") strategy.cancel("L3") strategy.cancel("S1") strategy.cancel("S2") strategy.cancel("S3") //Lines colorlong = color.green colorshort = color.red value_long1 = long1_isActive ? 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MA_Short:na, offset = 1, color = color.purple, title = "MA line Short") plot(countShifts_Long>0 and lotsize_Long>0? MA_Long:na, offset = 1, color = color.lime, title = "MA line Long") plot(value_long1, offset = 1, color = colorlong, title = "Long Shift 1") plot(value_long2, offset = 1, color = colorlong, title = "Long Shift 2") plot(value_long3, offset = 1, color = colorlong, title = "Long Shift 3") plot(value_long4, offset = 1, color = colorlong, title = "Long Shift 4") plot(value_maLong_close + value_deviationLong, offset = 1, color = color.blue, title = "MA line Long Close")