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二重EMAと価格変動指数に基づく量的な取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-18 11:26:49
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概要

この戦略は"移動平均指標と価格変動の組み合わせ戦略"と呼ばれる.両指数的な移動平均値 (DEMA) と価格変動指数を組み合わせて包括的な取引信号を生成する.

原則

戦略は2つの部分からなる.

DEMA指標.この指標は,20日および2日指数関数移動平均を計算する.価格は上から2日線を突破するか,下から20日線を突破したときの取引信号を生成する.
(最高価格 - 最低価格) / 閉値変動指数.この指数は,一期間の価格変動範囲を反映する.ここでは,過去20バーの変動指数の16日間の単純な移動平均を計算する.現在のバーの変動がこの平均値よりも高くまたは低くなる場合,取引信号を生成する.

この2つの部分からの信号が組み合わせられ,DEMAと波動指数が同時に信号を出せば,最終的なロングまたはショート取引オーダーが生成されます.

利点分析

この戦略には以下の利点があります.

複数の指標を組み合わせることで誤った信号が減少し信号の信頼性が向上します
20日線は中期から長期間の傾向を効果的に特定し,2日線は短期間の変動を把握し,組み合わせを異なる市場環境に適応させることができます.
変動指数は市場の変動と取引機会を効果的に反映できる.
パラメータを調整することで異なる製品やサイクル市場に適応できます

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

低波動性傾向では,波動性指数は間違った信号を生む可能性があります.他の流動性指標でフィルタリングすることが役立ちます.
急速な片方市場では,ダブルEMAが遅れることがあります.パラメータを適切に短縮したり,他の指標と組み合わせたりすると役立ちます.
複数の指標の複雑性が高まるため,過度に最適化されるリスクも高まります.全面的なバックテストとパラメータ安定性テストが必要です.

オプティマイゼーションの方向性

戦略は,次の側面でも最適化できます.

ストップ・ロスのメカニズムを追加することで,オーダー毎の損失を効果的に制御できます.
適応性を高めるために,異なる製品とサイクルのためのパラメータを最適化します.
シグナル品質を改善するために流動性や変動性の指標を増加させる.
機械学習アルゴリズムを追加してダイナミックパラメータと重量調整を実現する

結論

双 EMA と変動指数を組み合わせることで,この戦略は,トレンドと変動市場の両方でも良い取引性能を達成できる.さらに最適化と改善を求めるリスクもある.しかし,全体的に戦略のアイデアは明確で,実用的な価値がある.

/*backtest
start: 2023-11-17 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 12/04/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
//  This histogram displays (high-low)/close
//  Can be applied to any time frame.
//
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xXA = ta.ema(xPrice, Length)
    nHH = math.max(high, high[1])
    nLL = math.min(low, low[1])
    nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
    iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
    pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
    pos


HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength) =>
    pos = 0.0
    xPrice = (high-low)/close
    xPriceHL = (high-low)
    xPrice1 = input_percentorprice ? xPrice * 100: xPriceHL
    xPrice1SMA = ta.sma(math.abs(xPrice1), input_smalength)
    pos := xPrice1SMA[input_barsback] > math.abs(xPrice1) ? 1 :
    	     xPrice1SMA[input_barsback] < math.abs(xPrice1) ? -1 : nz(pos[1], 0)
    pos

strategy(title='Combo 2/20 EMA & (H-L)/C Histogram', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ (H-L)/C Histogram  ═════●'
input_barsback = input(20, title="Look Back", group=I2)
input_percentorprice = input(false, title="% change", group=I2)
input_smalength = input(16, title="SMA Length", group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosHLCH = HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosHLCH == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosHLCH == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
    strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
    strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)

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