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2倍移動平均のクロスオーバー取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月27日 16:07:49
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概要

この戦略は,移動平均値の黄金十字と死亡十字をベースに購入・販売信号を生成する.特に,5日指数関数移動平均 (EMA) と34日双指数関数移動平均 (DEMA) を使用する.短期5日 EMAが長期34日 DEMAを超えると,購入信号が生成される.短期5日 EMAが長期34日 DEMAを下回ると,販売信号が生成される.

戦略の論理

  1. 5日間のEMAと34日間のDEMAを計算する
  2. 短期5日間のEMAが長期34日間のDEMAを超えると購入信号を生成する.
  3. 短期5日間のEMAが長期34日間のDEMAを下回ると売り信号を生成する.
  4. 特定の取引セッションでの取引のみのオプション
  5. ストップ・ロスの使用オプション

この戦略は,トレンドフォローと移動平均のクロスオーバー要素の両方を組み合わせて安定したパフォーマンスを発揮する. 傾向フォロー指標としての移動平均は,市場のトレンドを効果的に識別することができます. EMAとDEMAの組み合わせは,取引信号を生成するために価格データを効果的にスムーズにすることができます. 短期および長期移動平均のクロスオーバーは,主要なトレンド変化時に早期の取引信号を提供することができます.

利点分析

  1. シンプルで明快な戦略論理,理解し実行しやすい
  2. 移動平均の組み合わせ使用は,トレンド判断と価格データの平滑の両方を考慮します.
  3. 短期および長期移動平均値のクロスオーバーは,主要な転換点における早期信号を提供することができる.
  4. パラメータは,異なる製品と時間枠のための移動平均長さを調整するために最適化することができます
  5. 2つの要素を統合することで 戦略の安定性が向上する

リスク分析

  1. バランス市場では,より多くの誤った信号が発生する可能性があります.
  2. 不適切な移動平均長さは信号遅延を引き起こす可能性があります.
  3. 不適切な取引時間やストップ・ロスの設定が戦略の収益性に影響を与える可能性があります

これらのリスクは,移動平均の長さを調整し,取引時間を最適化し,合理的なストップロスを設定することで軽減できます.

オプティマイゼーションの方向性

  1. 異なる取引製品とタイムフレームの移動平均長度パラメータを調整する
  2. 最も活発な期間に取引するために取引セッションパラメータを最適化
  3. 固定ストップ損失と後続ストップ損失を比較する
  4. 異なる価格源オプションの戦略への影響のテスト

結論

この戦略は,トレンドフォローおよびデータスムージング技術と組み合わせたダブル移動平均クロスオーバーを通じて取引シグナルを生成します. これはシンプルで実践的なトレンドフォロー戦略です. パラメータチューニングと論理精製を通じて,異なる製品とタイムフレームに適応し,主要なトレンド変化の早期信号を提供し,誤った信号を避けることができます.推奨し適用する価値があります.

/*backtest
start: 2023-11-01 00:00:00
end: 2023-11-30 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
args: [["v_input_1",false]]
*/

//@version=2
strategy(title='[STRATEGY][RS]MicuRobert EMA cross V2', shorttitle='S', overlay=true)
USE_TRADESESSION = input(title='Use Trading Session?', type=bool, defval=true)
USE_TRAILINGSTOP = input(title='Use Trailing Stop?', type=bool, defval=true)
trade_session = input(title='Trade Session:',  defval='0400-1500', confirm=false)
istradingsession = not USE_TRADESESSION ? false : not na(time('1', trade_session))
bgcolor(istradingsession?gray:na)
trade_size = input(title='Trade Size:', type=float, defval=1)
tp = input(title='Take profit in pips:', type=float, defval=55.0) * (syminfo.mintick*10)
sl = input(title='Stop loss in pips:', type=float, defval=22.0) * (syminfo.mintick*10)
ma_length00 = input(title='EMA length:', defval=5)
ma_length01 = input(title='DEMA length:',  defval=34)
price = input(title='Price source:', defval=open)

//  ||--- NO LAG EMA, Credit LazyBear:  ---||
f_LB_zlema(_src, _length)=>
    _ema1=ema(_src, _length)
    _ema2=ema(_ema1, _length)
    _d=_ema1-_ema2
    _zlema=_ema1+_d
//  ||-------------------------------------||

ma00 = f_LB_zlema(price, ma_length00)
ma01 = f_LB_zlema(price, ma_length01)
plot(title='M0', series=ma00, color=black)
plot(title='M1', series=ma01, color=black)

isnewbuy = change(strategy.position_size)>0 and change(strategy.opentrades)>0
isnewsel = change(strategy.position_size)<0 and change(strategy.opentrades)>0

buy_entry_price = isnewbuy ? price : buy_entry_price[1]
sel_entry_price = isnewsel ? price : sel_entry_price[1]
plot(title='BE', series=buy_entry_price, style=circles, color=strategy.position_size <= 0 ? na : aqua)
plot(title='SE', series=sel_entry_price, style=circles, color=strategy.position_size >= 0 ? na : aqua)
buy_appex = na(buy_appex[1]) ? price : isnewbuy ? high : high >= buy_appex[1] ? high : buy_appex[1]
sel_appex = na(sel_appex[1]) ? price : isnewsel ? low : low <= sel_appex[1] ? low : sel_appex[1]
plot(title='BA', series=buy_appex, style=circles, color=strategy.position_size <= 0 ? na : teal)
plot(title='SA', series=sel_appex, style=circles, color=strategy.position_size >= 0 ? na : teal)
buy_ts = buy_appex - sl
sel_ts = sel_appex + sl
plot(title='Bts', series=buy_ts, style=circles, color=strategy.position_size <= 0 ? na : red)
plot(title='Sts', series=sel_ts, style=circles, color=strategy.position_size >= 0 ? na : red)

buy_cond1 = crossover(ma00, ma01) and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
buy_cond0 = crossover(price, ma00) and ma00 > ma01 and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
buy_entry = buy_cond1 or buy_cond0
buy_close = (not USE_TRAILINGSTOP ? low <= buy_entry_price - sl: low <= buy_ts) or high>=buy_entry_price+tp//high>=last_traded_price + tp or low<=last_traded_price - sl //high >= hh or 
sel_cond1 = crossunder(ma00, ma01) and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
sel_cond0 = crossunder(price, ma00) and ma00 < ma01 and (USE_TRADESESSION ? istradingsession : true)
sel_entry = sel_cond1 or sel_cond0
sel_close = (not USE_TRAILINGSTOP ? high >= sel_entry_price + sl : high >= sel_ts) or low<=sel_entry_price-tp//low<=last_traded_price - tp or high>=last_traded_price + sl //low <= ll or 

strategy.entry('buy', long=strategy.long, qty=trade_size, comment='buy', when=buy_entry)
strategy.close('buy', when=buy_close)
strategy.entry('sell', long=strategy.short, qty=trade_size, comment='sell', when=sel_entry)
strategy.close('sell', when=sel_close)
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