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デリバティブベースのトレンド戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月11日 16:28:20
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概要

この戦略は,トレンドを確立するために異なる期間の移動平均を組み合わせ,可能な逆転を予測するために有限差派生式近似を使用します. 変動が少ない通貨ペアの毎時間チャートで最もうまく機能します.

戦略の論理

この戦略は20期,40期,80期間の単純な移動平均を同時に使用する.閉値がこれらの3つの移動平均値を超えると,上昇傾向と定義される.閉値がこれらの3つの移動平均値を下回ると,下落傾向と定義される. 最低値がこれらの3つの移動平均値を超えたとき,または最高値がこれらの3つの移動平均値を下回ったときのみ傾向が確認される.

この戦略は,可能な逆転点を予測するために,40期間の単純な移動平均の第1派生式の有限差派生式近似を用います.第1派生式が正であれば,安定した上昇傾向を示し,第1派生式が負であれば,安定した下落傾向を示します.

特別取引規則は次のとおりです.

  1. 快線が中間線上にあるとき,中間線が緩い線上にあるとき,第1派生値が0を超えると,ロングをします.

  2. 素直線が中間線以下で 中間線がスローライン以下で 最初の導関数 <0 となった場合 ショート

  3. 第1派生金 <= 0 のとき,ロングポジションを閉じる.

  4. 第1派生金 >= 0 のとき,ショートポジションを閉じる.

利点分析

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. 傾向を決定するために複数の移動平均値を使用することで,傾向判断がより信頼性が高くなります.

  2. デリバティブで逆転点を予測することで,時宜のストップ・ロースとより小さな引き下げが可能になります.

  3. 論理はシンプルで分かりやすいし 初心者にも適しています

  4. トレンドの逆転だけで 罠にはまりません 勝率も高くなります

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

  1. 移動平均の組み合わせは,範囲限定市場において誤った信号を与える可能性があります.

  2. デリバティブの逆転信号は遅れてしまい,完全に損失を回避することはできません.

  3. 誤ったストップ損失設定は損失を増やす可能性があります.

移動平均のパラメータを最適化し ストップロスを調整し 他の指標と組み合わせて 戦略を改善できます

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下の側面で最適化できます.

  1. 移動平均期間を最適化し,異なる市場状況に適した状態にする.

  2. EMAのような移動平均を試す

  3. 動的ストップを設定するために変動指標を使用する.

  4. 誤った信号を避けるため,他の指標を組み合わせて確認します.

結論

この移動平均組合せトレンド戦略は,トレンド方向を決定するために複数の移動平均値と,逆転を予測するために派生物を使用し,リスクを効果的に制御し,中期取引に適しています.この戦略はシンプルで最適化が簡単で,初心者がトレンドフォロー戦略を学び,実践するのに理想的です.さらなる最適化は,より良い結果のために,パラメータを異なる製品により適応できるようにします.

/*backtest
start: 2022-12-04 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Big 3",overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
 
// enter on Arrows
// take profit on touch with 80 SMA, gray, or at discretion
 
fast = sma(close,20)
mid = sma(close,40)
slow = sma(close,80)
 
plot(fast,linewidth=1)
plot(mid,linewidth=2)
plot(slow,linewidth=4)
 
isUptrend = close > fast and close > mid and close > slow
isDowntrend = close < fast and close < mid and close < slow
 
confirmed = (low > fast and low > mid and low > slow) or (high < fast and high < mid and high < slow)
deriv = 3 * mid[0] - 4 * mid[1] + mid[2]

stableUptrend = (fast > mid) and (mid > slow) and (deriv > 0)
stableDowntrend = (fast < mid) and (mid < slow) and (deriv < 0)
 
barcolor(isUptrend ? green : isDowntrend ? red : gray)
plotshape(not confirmed[1] and confirmed and isUptrend ? close : na,style=shape.arrowup,location=location.belowbar,color=green)
plotshape(not confirmed[1] and confirmed and isDowntrend ? close : na,style=shape.arrowdown,location=location.abovebar,color=red)

stop = na
//stop = input(1000, "Stop")


strategy.entry("long", strategy.long, when=(stableUptrend), stop=stop)
strategy.close("long", when=(deriv <= 0))

strategy.entry("short", strategy.short, when=(stableDowntrend), stop=stop)
strategy.close("short", when=(deriv >= 0))
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