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移動平均値と平均値の真の範囲に基づいたトレンド追跡戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-12 11:14:01
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概要

この戦略は,トレンド追跡取引の市場傾向方向を決定するために移動平均値と平均値の真の範囲を使用します.

原則

この戦略は,市場動向を決定するために,レン期間の移動平均値 (MA) とレン期間の真の平均値の2倍を用いています.具体的規則は以下のとおりです.

最低値が移動平均値と真平均範囲 (低値 > ma + atr) よりも大きい場合,上昇傾向とみなされます. 高値が移動平均より小さい場合 平均値の真の範囲 (高値 < ma - atr) をマイナスすると,それは下向きの傾向として判断されます.

他の場合には,前の判決は維持されます.

上向きの傾向が決まったら 特定の割合でロングをします ダウントレンドが決まったら 特定の割合で ショートする

閉じる条件は,指定された取引終了日に達することです.

利点分析

この戦略の利点は次のとおりです.

  1. 一般的な傾向の方向性を決定するために移動平均を使用し,短期的な市場変動に惑わされないようにします.
  2. リスク制御に有利な動的ストップ損失を設定するために,平均の真の範囲を使用する.
  3. 高い利益の可能性を伴う傾向の機会を適時に把握できる.
  4. シンプルで操作しやすいルール

リスク分析

この戦略が直面する主なリスクは以下のとおりです.

  1. 市場が急激に波動する中で 複数の損失を受ける傾向があります
  2. トレンドの逆転点を効果的に判断できず,高値を追いかけて低値を殺すリスクがあります.
  3. 平均の真範囲のパラメータの設定が正しくない場合,出口ポイントが緩すぎたり,厳しくすぎたりすることがあります.

解決策:

  1. 移動平均のパラメータを適切に調整し,より安定したパラメータを使用します.
  2. 信号を他の指標で確認して 高値を追いかけて低値を殺すのを避けましょう
  3. 適正なパラメータを設定するために,真平均範囲パラメータを最適化しテストする.

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下の側面から最適化できます.

  1. より安定したパラメータの組み合わせを見つけるために,異なる移動平均系をテストします.
  2. 信号の信頼性を判断するために他の補助指標を追加します.
  3. 最適なパラメータを見つけるために,平均の真の範囲パラメータをテストします.
  4. 資本の利回りを高めるためのレバレッジを通じて資本の活用を最適化します
  5. 機械学習と他の方法を組み合わせて ダイナミックパラメータ最適化を実現する.

概要

この戦略の全体的な考え方は明確で理解しやすい.トレンド方向を決定するために移動平均を使用し,ストップを設定するために平均真の範囲を使用します.トレンドを効果的に追跡することができます.しかし,一定のリスクがあり,パラメータ設定のさらなる最適化および他の判断指標を追加する必要があります.一般的に,この戦略はトレンド追跡取引のための実行可能なアプローチを提供します.

/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//2019
//Noro

//@version=4
strategy(title = "Noro's MA+ATR Strategy", shorttitle = "MA+ATR 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 = "Capital, %")
len = input(30, minval = 2, title = "MA Length")
src = input(ohlc4, title = "MA Source")
limitmode = input(false)
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")

//MA + BG
atr = sma(tr, len) * 2
ma = sma(src, len)
plot(ma, color = color.blue, linewidth = 4)
trend = 0
trend := low > ma + atr ? 1 : high < ma - atr ? -1 : trend[1]
col = trend == 1 ? color.lime : color.red
bgcolor(col, transp = 70)

//Trading
lot = 0.0
lot := strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if trend == 1 and limitmode == false
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot)
if trend == -1 and limitmode == false
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot)
if trend == 1 and limitmode
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot)
if trend == -1 and limitmode
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot)
// if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
//     strategy.close_all()
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