戦略をフォローするダイナミックな傾向
作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月11日 15:43:42タグ:
概要
この戦略の主な考え方は,トレンドが上昇するときに購入し,トレンドが低下するときに販売することによって,市場のトレンドを動的に追跡することです.線形回帰,修正されたハル移動平均等などのトレンド方向を決定するために複数の技術指標を組み合わせます.
戦略の論理
この戦略は,トレンド方向を決定するために様々な技術指標を使用する.まず,閉じる単純な移動平均値と入力パラメータに基づいて上下限を計算する価格チャネルを計算する.次に,トレンドを表現する上でより良いと考えられる修正されたハル移動平均値を計算する.さらに,線形回帰指標も計算する.修正されたHMAが線形回帰線の上を横切ると購入信号を生成し,下を横切ると販売信号を生成する.これは動的にトレンドの変化を追跡することを可能にします.
誤った信号を減らすため,戦略には,EMAを使用して下落傾向にあるかどうかを判断する,およびRSIの差異を確認するためのウィンドウインダクタなどのいくつかのフィルターも含まれています.これらのフィルターは,揺れ動いている横向市場中に取引を避けるのに役立ちます.
エントリーと出口については,戦略は最後のオープンポジションの価格を記録し,利益とストップ損失の割合を設定する.例えば,最後のロングエントリー価格が100ドルである場合,利益目標が102ドル,ストップ損失価格が95ドルに設定される.これは動的トレンドの追跡を達成する.
利点分析
この戦略には以下の利点があります.
- 動的にトレンド変化を追跡することで 長期的な方向動向を 素早く把握できます
- 複数のフィルターを使うことで 騒音が減り 市場が動揺している間に 過剰な取引が 避けられます
- ストップ・ロスのレベルを自動的に調整すると,トレンドが続くことが達成されます.
- パラメータはバックテストによって最適化され,自動的に最適な組み合わせを見つけることができます.
リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクもあります:
- 傾向が逆転すると大きな浮動損失につながる可能性があります.
- 不適切なパラメータ設定は戦略のパフォーマンスが低下する可能性があります.最適なパラメータを見つけるために最適化が必要です.
- 長いデータ処理時間が信号の遅延を引き起こす可能性があります.可能な限りリアルタイムになるように指標の計算を最適化する必要があります.
リスクを制御するには,ストップ・ロスを設定したり,トライリング・ストップまたはオプションを使用して利益をロックすることができます.また,信頼性の高い範囲を見つけるためにパラメータ組み合わせの広範なテストが必要です.最後に,インジケーターの実行時間を監視して,タイミングのシグナルを確保する必要があります.
オプティマイゼーションの方向性
この戦略は,次の側面で改善できます.
- 傾向を特定するより信頼できる方法を見つけるために,より多くの指標の組み合わせをテストします.
- パラメータの範囲を調整して最適なパラメータを見つけます
- 信号フィルタを最適化して 騒音削減と遅延のバランスをとる
- 自動で取引ルールを生成する 機械学習方法を試してみてください
最適化中に,バックテストと紙取引は,信号の品質と安定性を評価するために広く利用されるべきである. ライブ取引では,十分に検証された最適化のみが適用されるべきである.
結論
基本的には,トレンドフォローする戦略は良好である.トレンドを測定するために複数の指標を使用し,偽信号を減らすためにフィルターを設定し,トレンドをフォローするためにストップとターゲットを自動的に調整することができます.適切なパラメータチューニングにより,中期から長期間のトレンドをスムーズに把握できます.次のステップは最適なパラメータを見つけ,戦略を検証し改善し続けることです.
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © RafaelZioni
//@version=4
strategy(title = " BTC 15 min", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 20, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="all", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
price = close
length8 = input(30,title = 'length of channel')
upmult = input(title = 'upper percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)
lowmult = input(title = 'lower percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)
basis = sma(close, length8)
vup = upmult * price / 100
vlow = lowmult * price / 100
upper = basis + vup
lower = basis - vlow
plot(basis, color=color.red)
//
fastLength = input(3, title="Fast filter length ", minval=1)
slowLength = input(21,title="Slow filter length", minval=1)
source=close
v1=ema(source,fastLength)
v2=ema(source,slowLength)
//
leng=1
p1=close[1]
len55 = 10
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
HTF = input("1D", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )
vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)
d=(vrsi[1]-pp[1])
len100 = 10
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange
//
tf10 = input("1", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])
length = input(50, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)
hma(_src, _length)=>
wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
hma3(_src, _length)=>
p = length/2
wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)
b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)
linear_reg = linreg(close_price, len, 0)
buy=crossover(linear_reg, b)
sell=crossunder(linear_reg, b) or crossunder(close[1],upper)
//
src2=low
src3=high
Min =input(15)
leni = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ?
Min / timeframe.multiplier * 7 :
timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ?
60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
l1 = wma(src2,leni)
h1 = wma(src3,leni)
//
m=(h1+l1)/2
//
len5 = 100
src5=m
//
multi = 2
mean = ema(src5, len5)
stddev = multi * stdev(src5, len5)
b5 = mean + stddev
s5 = mean - stddev
var bool long = na
var bool short = na
long :=crossover(src5, s5)
short := crossunder(src5, b5)
var float last_open_long = na
var float last_open_short = na
last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])
entry_value =last_open_long
entry_value1=last_open_short
r=100
//
highb = highest(entry_value1, r)
lowb = lowest(entry_value, r)
d5 = highb - lowb
me = (highb + lowb) / 2
h4 = highb - d5 * 0.236
c3 = highb - d5 * 0.382
c4 = highb - d5 * 0.618
l4 = highb - d5 * 0.764
//
col2 = close >= me ? color.lime : color.red
p5 = plot(upper, color=col2)
p2 = plot(lower, color=col2)
fill(p5, p2,color=col2)
// Conditions
longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := crossover(zx,0) or buy
shortCond := sell
// Count your long short conditions for more control with Pyramiding
sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])
if longCond
sectionLongs := sectionLongs + 1
sectionShorts := 0
sectionShorts
if shortCond
sectionLongs := 0
sectionShorts := sectionShorts + 1
sectionShorts
// Pyramiding
pyrl = 1
// These check to see your signal and cross references it against the pyramiding settings above
longCondition = longCond and sectionLongs <= pyrl
shortCondition = shortCond and sectionShorts <= pyrl
// Get the price of the last opened long or short
last_open_longCondition = float(na)
last_open_shortCondition = float(na)
last_open_longCondition := longCondition ? open : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? open : nz(last_open_shortCondition[1])
// Check if your last postion was a long or a short
last_longCondition = float(na)
last_shortCondition = float(na)
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])
in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition
// Take profit
isTPl = true
//isTPs = input(false, "Take Profit Short")
tp = input(2, "Exit Profit %", type=input.float)
long_tp = isTPl and crossover(high, (1 + tp / 100) * last_open_longCondition) and longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_tp = isTPs and crossunder(low, (1 - tp / 100) * last_open_shortCondition) and
//shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1
// Stop Loss
isSLl = input(true,"buy Loss Long")
//isSLs = input(false, "buy Loss Short")
sl = 0.0
sl := input(5, " rebuy %", type=input.float)
long_sl = isSLl and crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and
longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_sl = isSLs and crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and
//shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1
//
// Conditions
longCond5 = bool(na)
shortCond5 = bool(na)
longCond5 := longCondition
shortCond5 := long_tp
//
sectionLongs5 = 0
sectionLongs5 := nz(sectionLongs5[1])
sectionShorts5 = 0
sectionShorts5 := nz(sectionShorts5[1])
if longCond5
sectionLongs5 := sectionLongs5 + 1
sectionShorts5 := 0
sectionShorts5
if shortCond5
sectionLongs5 := 0
sectionShorts5 := sectionShorts5 + 1
sectionShorts5
//
pyr5 = 1
longCondition5 = longCond5 and sectionLongs5 <= pyr5
shortCondition5 = shortCond5 and sectionShorts5 <= pyr5
// Get the price of the last opened long or short
last_open_longCondition5 = float(na)
last_open_shortCondition5 = float(na)
last_open_longCondition5 := longCondition5 ? open : nz(last_open_longCondition5[1])
last_open_shortCondition5 := shortCondition5 ? open : nz(last_open_shortCondition5[1])
last_longCondition5 = float(na)
last_shortCondition5 = float(na)
last_longCondition5 := longCondition5 ? time : nz(last_longCondition5[1])
last_shortCondition5 := shortCondition5 ? time : nz(last_shortCondition5[1])
in_longCondition5 = last_longCondition5 > last_shortCondition5
in_shortCondition5 = last_shortCondition5 > last_longCondition5
//
filter=input(true)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk = input(100)
leverage = input(1)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)
//
l =(v1 > v2 or filter == false ) and longCondition or long_sl
//
//l = longCondition or long_sl
s=shortCondition5
if l
strategy.entry("buy", strategy.long,c)
if s
strategy.entry("sell", strategy.short,c)
per(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=5, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=50, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=50, minval=1)
tp10=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp20=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)
strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp10), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp20), loss = los)
もっと
- ノロの価格チャネルスキルピング戦略
- 平均逆転傾向は,HAモメンタムブレイクに基づいた戦略に従っている.
- モメントトラッキング アダプティブ統計仲裁戦略
- デリバティブベースのトレンド戦略
- ADX,BB %B,AO,EMAに基づく4つの要素によるモメンタムトラッキング取引戦略
- RSI-MA トレンド 戦略をフォローする
- ADX、RSI モメント インディケーター 戦略
- ATR ストップ・ロスのEMA戦略
- 内部価格チャネルをベースとした上下見戦略
- EMA と SuperTrend が 戦略 を フォロー する トレンド を 組み合わせる
- ATRチャネル平均逆転量的な取引戦略
- 2倍移動平均のクロスオーバー戦略
- 内部バー範囲のブレイク戦略
- 2つの移動平均ボリンガーバンドトレンド追跡戦略
- トレーディング戦略に従って移動平均トレンド
- イチモク・トレンド 戦略をフォローする
- MACD トレンド 戦略をフォローする
- Octa-EMA と Ichimoku クラウド 量的な取引戦略
- スムーズな移動平均リボン戦略
- 52週間の高低ボックス取引戦略