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黄金比率平均逆転トレンドトレーディング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-07 11:03:20
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概要

ゴールデン比率平均逆転トレンドトレード戦略は,チャネル指標と移動平均を使用して,より強いトレンド方向を特定し,価格が一定の比率まで引き下がった後,トレンド方向のポジションを開く.この戦略は,より強いトレンド特性を有する市場に適しており,トレンド市場で良好なパフォーマンスを発揮することができます.

戦略の論理

この戦略の主な指標は,チャネル指標,移動平均値,リトルラインなどです.

チャネル指標は,価格チャネルを特定するために,最高高値と最低低値から計算されます.
移動平均は,価格の全体的な傾向方向を決定するために使用されます.
引き戻しトリガーラインは,価格が特定の比率でチャネル境界から反転した後,ポジションを開きます.

価格がチャネルの底に触ると,戦略は最低点を基準点として記録し,セールシグナルを設定します.価格が上昇すると,上昇が引き戻し比に達すると,リバウンドポイントの周りにショートポジションが開かれます.

逆に,価格がチャネルの上位に達すると,戦略は最高点を基準点として記録し,購入信号を設定します.価格が下がると,引き下げ比率が要求される場合,その点の周りにロングポジションが開かれます.

したがって,この戦略の取引論理は,価格チャネルを追跡し,逆転信号が現れたときに既存のトレンドに介入することです.これは平均逆転トレンド取引戦略の一般的なルーチンに属します.

利点分析

この戦略の主な利点は以下の通りです.

強いトレンド市場では良くなっています
引き戻し比パラメータによって取引への進出の積極性を調整できます.
合理的な引き上げ制御は,単一の取引損失を制限することができます.

特に,戦略は主にトレンド逆転点でポジションを開くため,価格変動が大きく,傾向がより明白な市場ではよりうまく機能します.また,プルバック比率パラメータを調整することで,トレンドに従う戦略の攻撃性のレベルを制御できます.最後に,ストップロスは単一のトレード損失を非常にうまく制御することができます.

リスク分析

この戦略の主なリスクには,以下も含まれます.

この戦略は,取引手段の傾向特性に敏感です.
不適切な引き戻し比設定は,過度に攻撃的または過度に保守的になる可能性があります.
ポジションを保持する時間が長すぎると一夜間のリスクに注意を払う必要があります

特に,戦略で使用される取引手段が傾向が弱く変動が小さい場合,パフォーマンスが損なわれる可能性があります.また,過剰なまたは過小なプルバック比率は戦略のパフォーマンスに影響します.最後に,戦略のポジション保持時間が長くなる可能性があるため,一夜間のリスク管理にも注意が必要です.

上記のリスクを避けるために,次の側面を最適化することを検討してください.

傾向の特徴がはっきりした取引手段を選択する.
最適なパラメータの組み合わせを見つけるために引き戻し比パラメータを調整します
保持時間を合理的に制御するために利益を取出を設定します.

結論

金比平均逆転傾向トレード戦略は,単純な指標を通じて価格動向と引き下げ信号を判断し,強い市場の動向を追跡するためにポジションを開き,典型的なトレンドシステムに属しています.この戦略は,大きなパラメータ調整スペースを持ち,最適化を通じてより多くの市場環境に適応することができ,リスク管理も合理的です.したがって,ライブ取引で検証し改善する価値のある戦略アイデアです.

/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//
// A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at
//     http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html
//
// "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun
//  describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. 
//  He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend
//  before entering the trade."
//
//  See Also:
//    - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/)
//    - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf)
//    - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020)
//
// 
// -----------------------------------------------------------------------------
// Copyright 2018 sherwind
//
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify
// it under the terms of the GNU General Public License as published by
// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
// any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
// GNU General Public License for more details.
// 
// The GNU General Public License can be found here
// <http://www.gnu.org/licenses/>.
//
// -----------------------------------------------------------------------------
//

strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true)
channel_len  = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1)
pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01)
trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1)


upper_band = highest(high, channel_len)
lower_band = lowest(low, channel_len)
trend      = sma(close, trend_filter_len)

low_ref  = 0.0
low_ref  :=  nz(low_ref[1])
high_ref = 0.0
high_ref := nz(high_ref[1])
long_ok  = false
long_ok  := nz(long_ok[1])
short_ok = false
short_ok := nz(short_ok[1])
long_ok2 = false
long_ok2  := nz(long_ok2[1])

if (low == lower_band)
    low_ref  := low
    long_ok  := false
    short_ok := true
    long_ok2 := false

if (high == upper_band)
    high_ref := high
    long_ok  := true
    short_ok := false
    long_ok2  := true

// Pull Back Level
trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref)

plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red)
plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red)
plot(trigger, title="Trigger", color=purple)
plot(trend, title="Trend", color=orange)

enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0
enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0

if (enter_long)
    long_ok := false
    strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long")
else
    strategy.cancel("pullback-long")

if (enter_short)
	short_ok := false
    strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short")
else
    strategy.cancel("pullback-short")

strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band)
strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)

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黄金比率 平均逆転トレンド トレーディング戦略

概要

戦略の論理

利点分析

リスク分析

結論

黄金比率平均逆転トレンドトレーディング戦略