Kanfman 適応型移動平均トレンドフォロー戦略
ChaoZhang
概要
この策略は,KAMA線が上昇すると多し,KAMA線が低下すると空きである.この策略は,移動平均のトレンド追跡機能とKAMA線のダイナミック調整特性を統合し,取引信号の質を向上させることを目的としています.
戦略原則
この戦略の核心指標は,カフマン自律移動平均 (KAMA) である.KAMAは,市場の波動の大きさに応じて,自分の加重因子を動的に調整し,その結果,曲線の感度が向上する.具体的には,市場の波動が大きくなると,KAMAの曲線はより平らになり,市場の波動が小さくなると,KAMAの曲線はより感度が高くなる.このように,一部のノイズをフィルターし,同時に新しいトレンドの転換を間に合うように捉えることができる.
策略はまずKAMAの値を計算する。それからKAMA線の空白状態を判断する:クローズ価格がKAMA線を横切ると買入シグナルが生じる;クローズ価格がKAMA線を横切ると売出シグナルが生じる。これらの取引シグナルに基づいてポジションを開き多空する。
優位分析
この戦略の最大の利点は,KAMA指数を使ってトレンド判断することです.KAMA指数は,それ自体が非常に強力なトレンド追跡能力を有しており,市場状況に合わせてパラメータを動的に調整することができ,より信頼性の高い取引シグナルを生成します.KAMA指数は,単純移動平均と指数移動平均と比較して,トレンドをよりよく識別し,偽信号を減らすことができます.
また,この戦略は,KAMAの空白状態のみを使用してトレンドの方向を判断する.追加のフィルタリング条件が設定されていないため,戦略の論理が簡素化され,パラメータが少なくなり,過度に最適化のリスクが軽減され,パラメータの安定性とクロスマーケットの適応性が得られます.
リスク分析
この戦略の主なリスクは,KAMA自体が遅れの指標として,取引信号が生じる時に市場トレンドが逆転している可能性があることにある.これは,ストップダウスのリスクにつながる.また,KAMA曲線の中に短期的な揺れが起こり,これは,いくつかの頻繁に誤った信号を生じさせる可能性がある.
リスクを軽減するために,波動率指標,取引量指標など他の指標と組み合わせて取引信号を確認することを考えることができます.パラメータを適切に調整することもできます.IdentificationはKAMA曲線をより滑らかにします.
最適化の方向
この戦略の最適化には多くの余地があり,以下のような点から始めることができます.
MACD,振動指数などの他の指標と組み合わせた信号フィルタリングにより,信号品質が向上する.
移動ストップまたは余剰曲線ストップを使用して単一損失を制御するストップ戦略を追加する
KAMAのトレンドを効率的に捉えるための最適化パラメータ
多周期分析を追加し,より高い周期で大きなトレンドの方向を決定します.
機械学習の方法を使用してパラメータを自動的に最適化し,パラメータを異なる品種に適応させる
要約する
この戦略は,全体的な考えが明確で,KAMA指標によってトレンド方向を判断し,トレンド追跡能力が強く,論理が単純で,パラメータが少ないなどの利点があります. しかし,トレンドの逆転を遅刻で認識するリスクもあります. この戦略をさまざまな方法で最適化して,効果がより良く,適応性がより広くすることができます.
/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2019
//@version=3
strategy(title = "Noro's KAMA Strategy", shorttitle="KAMA str", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot")
length = input(3, minval = 1)
fast = input(2, minval = 1)
slow = input(30, minval = 1)
src = input(title = "Source", defval = close)
type = input(defval = "Trend", options = ["Trend", "Crossing"], title = "Type")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//KAMA
volatility = sum(abs(src-src[1]), length)
change = abs(src[1]-src[length])
er = iff(volatility != 0, change/volatility, 0)
fastSC = 2/(fast+1)
slowSC = 2/(slow+1)
sc = pow((er*(fastSC-slowSC))+slowSC, 2)
bid = hl2
kama = 0.0
kama := nz(kama[1])+(sc*(bid-nz(kama[1])))
plot(kama, color = black, title = "KAMA", trackprice = false, style = line, linewidth = 3)
//Signals
up = false
dn = false
up := (type == "Crossing" and kama > kama[1]) or (type == "Trend" and close > kama)
dn := (type == "Crossing" and kama < kama[1]) or (type == "Trend" and close < kama)
//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if up
strategy.entry("L", strategy.long, needlong ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if dn
strategy.entry("S", strategy.short, needshort ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))