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トレンドと移動平均のクロスオーバーに基づく多機能アルゴリズム取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-08 12:14:50
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概要

この戦略は,複数の技術指標と取引コンセプトを統合し,自動的に購入・販売シグナルを生成する.主な特徴は,トレンド指標に基づいてストップを最適化し,移動平均クロスオーバーから取引を誘発する.

戦略の論理

技術指標

カスタム UTSTC インディケーター: 市場の変動に応じてストップ・ロスの範囲を調整するために,平均の真の範囲に基づいた適応性のあるトレーリング・ストップ.
STC指標: 市場傾向の方向性と潜在的な逆転点を決定するための,速い平均値と遅い単純な移動平均値の差.
単純な移動平均値 (SMA) と指数的な移動平均値 (EMA): 追加の傾向情報を提供するために,異なる期間の移動平均値をプロットする.

トレーディングシグナル

購入信号: 閉じる価格がUTSTC線を超え,STCが上昇状態にあるとき生成される.
セールシグナル: 閉じる価格がUTSTC線を下回り,STCが下落状態にあるとき発生する.

利点

市場動向を決定する複数の指標を統合し,信号の精度を向上させる.
UTSTCは実際の変動に基づいてストップを自動的に調整し,取引ごとに損失を効果的に制御します.
移動平均の交差値からのシンプルで効果的な取引信号です
異なるパラメータの組み合わせにより多くの市場環境に対応できます

リスク

STCのようなトレンドインジケーターは短期的な逆転を遅らせたり逃したりする可能性があります
移動平均の交差値が誤った信号を生む可能性があります
必要なパラメータを慎重に評価すれば不適切な組み合わせは利益を減少させたり損失を増加させたりします
ストップ・ロスの範囲が大きすぎると損失が増えるしストップが狭すぎると早すぎる

増進の機会

戦略に影響を最小限に抑える設定を見つけるために STC の異なる長さをテストする.
誤った信号を減らすために追加のフィルターを組み込む.例えば,KDJ,MACD.
バックテスト結果に基づいてストップを最適化して最適なパラメータミックスを見つけます
最適な状態を判断するために,異なる保持期間を評価する.

結論

この戦略は,トレンド,自動ストップ,シグナルモジュールを比較的完全なアルゴリズム取引フレームワークに組み合わせます.パラメータ調整と機能拡張により,安定した利益を達成できますが, stratagemは完全に損失を回避することはできません.適切な検証とリスク制御は依然として不可欠です.

/*backtest
start: 2022-12-01 00:00:00
end: 2023-12-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("OB+LQ+UTSTC+SMA+EMA-NORA-MIP21-Jashore-Bangladesh-OneMinuteTF", shorttitle="OB+LS+UTSTC-MIP21-Jashore-Bangladesh-OneMinuteTF", overlay=true)

// Order Block + Liquidity Swings [NORA] Settings
pivot_length = input(14, title="Pivot Lookback")
bull_ext_last = input(3, title="Bullish OB Extension")
bear_ext_last = input(3, title="Bearish OB Extension")
swing_length = input(5, title="Swing Length")
area = input("Wick Extremity", title="Swing Area", options=["Wick Extremity", "Full Range"])
min_profit = input(0.5, title="Minimum Profit Target")
max_loss = input(0.5, title="Maximum Loss Stop")

// Variables
var float bull_ob_price = na
var float bear_ob_price = na
var float swing_high = na
var float swing_low = na

// Calculate Order Block Prices
var float low_lowest = na
var float high_highest = na
if bar_index >= pivot_length
    low_lowest := lowest(low, pivot_length)
    high_highest := highest(high, pivot_length)
    bull_ob_price := low_lowest
    bear_ob_price := high_highest

// Calculate Swing High/Low Prices
var float low_lowest_swing = na
var float high_highest_swing = na

if area == "Wick Extremity"
    low_lowest_swing := lowest(low, swing_length)
    high_highest_swing := highest(high, swing_length)
else
    low_lowest_swing := lowest(high - low, swing_length)
    high_highest_swing := highest(high - low, swing_length)

swing_low := low_lowest_swing
swing_high := high_highest_swing

// Trading Logic for Order Block + Liquidity Swings
buy_liquidity = crossover(close, bull_ob_price) and close > swing_low
sell_liquidity = crossunder(close, bear_ob_price) and close < swing_high

// Plot Buy/Sell Signals for Order Block + Liquidity Swings
plotshape(series=buy_liquidity, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.rgb(39, 166, 175), size=size.small, title="Bullish LQ")
plotshape(series=sell_liquidity, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.rgb(248, 95, 215), size=size.small, title="Bearish LQ")

// UTSTC-SMA-EMA-NORA-New Settings
keyvalue = input(3, title="UT Bot Key Value", step=0.5)
atrperiod = input(10, title="UT Bot ATR Period")
src = close

xATR = atr(atrperiod)
nLoss = keyvalue * xATR
xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))
pos = 0   
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
   iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue
plot(xATRTrailingStop, color=xcolor, title="UT Bot Trailing Stop")

// STC Settings
stc_length = input(12, title="STC Length")
fastLength = input(26, title="STC Fast Length")
slowLength = input(50, title="STC Slow Length")
fastMA = ema(close, fastLength)
slowMA = ema(close, slowLength)
STC = fastMA - slowMA
STCColor = STC > STC[1] ? color.green : color.red
plot(STC, color=STCColor, title="STC")

// Add SMAs
sma21 = sma(close, 21)
sma44 = sma(close, 44)
plot(sma21, color=color.blue, title="SMA 21")
plot(sma44, color=color.orange, title="SMA 44")

// Add EMA
ema5 = ema(close, 5)
plot(ema5, color=color.yellow, title="EMA 5")

// Combined Strategy
buySignal = crossover(src, xATRTrailingStop) and STC < 25 and STCColor == color.green
sellSignal = crossunder(src, xATRTrailingStop) and STC > 75 and STCColor == color.red

// Plot Buy and Sell signals as triangles
plotshape(series=buySignal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sellSignal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)

もっと

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トレンドと移動平均のクロスオーバーに基づく多機能アルゴリズム取引戦略

概要

戦略の論理

技術指標

トレーディング シグナル

利点

リスク

増進 の 機会

結論

トレーディングシグナル

増進の機会