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プレミアム・ダブル・トレンド・フィルター・MA比率戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年12月28日 17:37:14
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概要

この戦略は,ボリンジャーバンドフィルターとダブルトレンドフィルターインジケーターを組み合わせたダブル移動平均比率指標に基づいています.トレンドフォローのための鎖出口メカニズムを採用しています.この戦略は,移動平均比率指標を通じて中長期のトレンド方向性を特定することを目的としています.トレンド方向性が明確であるときにより良いエントリーポイントで市場に参入します.また,利益を得たり,損失を減らすために利益を得たり,ストップ損失出口メカニズムを設定します.

戦略の論理

速移動平均 (10 日) とスロー移動平均 (50 日) を計算すると,その比率は価格移動平均比率と呼ばれる.この比率は中長期のトレンド変化を効果的に特定することができます.
価格移動平均比率をパーセンチルに変換します.これは過去期の現在の比率の相対的な強さを表します.このパーセンチルは振動値として定義されます.
オスイレーターが入札値 (10) を超えると,ロング信号が発信されます.売れ値 (90) を超えると,ショート信号がトレンドを誘発します.
信号フィルタリングのためにボリンガー帯幅指数と組み合わせます. BB幅が縮小すると取引します.
ダブルトレンドフィルターインジケーターを使用し,逆トレードを避けるために,価格が上昇傾向のチャネルで長く,ダウントレンドで短い場合にのみ使用します.
チェーンの退出戦略は,利益を取ること,ストップ損失,および組合せ退出を含む.複数の退出条件は,最大利益退出に優先順位を設定することができます.

利点

二重トレンドフィルターは,逆トレードを回避し,主要なトレンドを特定する信頼性を保証します.
MA比指標は,単一のMAよりも傾向の変化を検出します.
BB幅は,より信頼性の高いシグナルのために,低波動性の期間を効果的に位置付けます.
チェーンアウトメカニズムは全体的な利益を最大化します

リスクと解決策

バランス市場では誤った信号と逆転が多く,傾向が不明である. 解決策は,より緊密な信号のためにBB幅フィルターと組み合わせることです.
MAは遅延効果があり,トレンド逆転を即座に検出できず.解決策は,MAパラメータを適切に短縮することです.
ストップロスは,価格ギャップで瞬時にヒットし,大きな損失を引き起こす可能性があります. 解決策はストップロスのパラメータを緩やかに設定することです.

オプティマイゼーションの方向性

最適な組み合わせを見つけるための徹底的なテストを通じて,MA期間のパラメータ最適化,振動器の値,BBパラメータ
精度を高めるため,KD,MACDなどのトレンド逆転を判断する他の指標を組み込む.
動的パラメータ最適化のための歴史的データによる機械学習モデル訓練

概要

この戦略は,中期から長期間のトレンドを決定するために,ダブルMA比指標とBBを統合している.これは,チェーンされた利益獲得メカニズムでトレンド確認後の最高の時点で市場に参入する.非常に信頼性と効率性がある.パラメータ最適化,トレンド逆転指標を追加し,機械学習を通じてさらなる改善を達成することができる.

/*backtest
start: 2023-12-20 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Premium MA Ratio Strategy", overlay = true)

// Input: Adjustable parameters for Premium MA Ratio
fast_length = input(10, title = "Fast MA Length")
slow_length = input(50, title = "Slow MA Length")
oscillator_threshold_buy = input(10, title = "Oscillator Buy Threshold")
oscillator_threshold_sell = input(90, title = "Oscillator Sell Threshold")

// Input: Adjustable parameters for Bollinger Bands
bb_length = input(20, title = "Bollinger Bands Length")
bb_source = input(close, title = "Bollinger Bands Source")
bb_deviation = input(2.0, title = "Bollinger Bands Deviation")
bb_width_threshold = input(30, title = "BB Width Threshold")
use_bb_filter = input(true, title = "Use BB Width Filter?")

// Input: Adjustable parameters for Trend Filter
use_trend_filter = input(true, title = "Use Trend Filter?")
trend_filter_period_1 = input(50, title = "Trend Filter Period 1")
trend_filter_period_2 = input(200, title = "Trend Filter Period 2")
use_second_trend_filter = input(true, title = "Use Second Trend Filter?")

// Input: Adjustable parameters for Exit Strategies
use_exit_strategies = input(true, title = "Use Exit Strategies?")
use_take_profit = input(true, title = "Use Take Profit?")
take_profit_ticks = input(150, title = "Take Profit in Ticks")
use_stop_loss = input(true, title = "Use Stop Loss?")
stop_loss_ticks = input(100, title = "Stop Loss in Ticks")
use_combined_exit = input(true, title = "Use Combined Exit Strategy?")
combined_exit_ticks = input(50, title = "Combined Exit Ticks")

// Input: Adjustable parameters for Time Filter
use_time_filter = input(false, title = "Use Time Filter?")
start_hour = input(8, title = "Start Hour")
end_hour = input(16, title = "End Hour")

// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)

// Calculate the premium price moving average ratio
premium_ratio = fast_ma / slow_ma * 100

// Calculate the percentile rank of the premium ratio
percentile_rank(src, length) =>
    rank = 0.0
    for i = 1 to length
        if src > src[i]
            rank := rank + 1.0
    percentile = rank / length * 100

// Calculate the percentile rank for the premium ratio using slow_length periods
premium_ratio_percentile = percentile_rank(premium_ratio, slow_length)

// Calculate the oscillator based on the percentile rank
oscillator = premium_ratio_percentile

// Dynamic coloring for the oscillator line
oscillator_color = oscillator > 50 ? color.green : color.red

// Plot the oscillator on a separate subplot as a line
hline(50, "Midline", color = color.gray)
plot(oscillator, title = "Oscillator", color = oscillator_color, linewidth = 2)

// Highlight the overbought and oversold areas
bgcolor(oscillator > oscillator_threshold_sell ? color.red : na, transp = 80)
bgcolor(oscillator < oscillator_threshold_buy ? color.green : na, transp = 80)

// Plot horizontal lines for threshold levels
hline(oscillator_threshold_buy, "Buy Threshold", color = color.green)
hline(oscillator_threshold_sell, "Sell Threshold", color = color.red)

// Calculate Bollinger Bands width
bb_upper = sma(bb_source, bb_length) + bb_deviation * stdev(bb_source, bb_length)
bb_lower = sma(bb_source, bb_length) - bb_deviation * stdev(bb_source, bb_length)
bb_width = bb_upper - bb_lower

// Calculate the percentile rank of Bollinger Bands width
bb_width_percentile = percentile_rank(bb_width, bb_length)

// Plot the Bollinger Bands width percentile line
plot(bb_width_percentile, title = "BB Width Percentile", color = color.blue, linewidth = 2)

// Calculate the trend filters
trend_filter_1 = sma(close, trend_filter_period_1)
trend_filter_2 = sma(close, trend_filter_period_2)

// Strategy logic
longCondition = crossover(premium_ratio_percentile, oscillator_threshold_buy)
shortCondition = crossunder(premium_ratio_percentile, oscillator_threshold_sell)

// Apply Bollinger Bands width filter if enabled
if (use_bb_filter)
    longCondition := longCondition and bb_width_percentile < bb_width_threshold
    shortCondition := shortCondition and bb_width_percentile < bb_width_threshold

// Apply trend filters if enabled
if (use_trend_filter)
    longCondition := longCondition and (close > trend_filter_1)
    shortCondition := shortCondition and (close < trend_filter_1)

// Apply second trend filter if enabled
if (use_trend_filter and use_second_trend_filter)
    longCondition := longCondition and (close > trend_filter_2)
    shortCondition := shortCondition and (close < trend_filter_2)

// Apply time filter if enabled
if (use_time_filter)
    longCondition := longCondition and (hour >= start_hour and hour <= end_hour)
    shortCondition := shortCondition and (hour >= start_hour and hour <= end_hour)

// Generate trading signals with exit strategies
if (use_exit_strategies)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, when = shortCondition)
    
    // Define unique exit names for each order
    buy_take_profit_exit = "Buy Take Profit"
    buy_stop_loss_exit = "Buy Stop Loss"
    sell_take_profit_exit = "Sell Take Profit"
    sell_stop_loss_exit = "Sell Stop Loss"
    combined_exit = "Combined Exit"
    
    // Exit conditions for take profit
    if (use_take_profit)
        strategy.exit(buy_take_profit_exit, from_entry = "Buy", profit = take_profit_ticks)
        strategy.exit(sell_take_profit_exit, from_entry = "Sell", profit = take_profit_ticks)
    
    // Exit conditions for stop loss
    if (use_stop_loss)
        strategy.exit(buy_stop_loss_exit, from_entry = "Buy", loss = stop_loss_ticks)
        strategy.exit(sell_stop_loss_exit, from_entry = "Sell", loss = stop_loss_ticks)
    
    // Combined exit strategy
    if (use_combined_exit)
        strategy.exit(combined_exit, from_entry = "Buy", loss = combined_exit_ticks, profit = combined_exit_ticks)

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