この記事では,超トレンド指標とストカスティックRSIフィルタを組み合わせて精度を向上させるトレンドフォロー戦略を深く分析しています.これは,支配的なトレンドを考慮し,誤った信号を削減しながら購入・売却信号を生成することを目的としています.ストカスティックRSIは,過買い・過売り状況下で誤った信号をフィルタリングします.
まず,True Range (TR) とAverage True Range (ATR) が計算される.その後,上下帯はATRを使用して計算される:
上部帯 = SMA (近期,ATR期間) + ATR マルチプリキュア * ATR 低帯域 = SMA (近期,ATR期) - ATR マルチプリキュア * ATR
上昇傾向は,低帯域の接近で確認される.下降傾向は,高帯の接近で確認される.
アップトレンドでは,スーパートレンドは下帯に設定されます.ダウントレンドでは,スーパートレンドは上帯に設定されます.
誤った信号を減らすため,スーパートレンドは移動平均値を使用してスムーズ化され,過濾されたスーパートレンドが得られます.
RSI値が計算され,ストカスティック指標が適用され,ストカスティックRSIを生成します. RSIが過買いか過売れているかを示します.
長期エントリー: 上昇傾向とストカスティックRSI < 80 のフィルタリングされたスーパートレンドの上のクロスを閉じます. 低トレンドとストカスティック・RSI > 20 のフィルタリングされたスーパートレンドの下のクロスを閉じる.
長い出口: 上向きの過濾されたスーパートレンドの下のクロスを閉じる
ショートアウト: ダウントレンドで過濾されたスーパートレンドの上のクロスを閉じる
この改善されたトレンドフォロー戦略は,単純な移動平均値に対して以下の利点を有します.
この戦略は,効果的なトレンド識別と品質のトレード信号のためのスーパートレンドとストーカスティックRSIの強みを組み合わせ,またフィルタリングメカニズムを通じて市場ノイズに堅牢な戦略を作ります.パラメータ最適化または他の指標/モデルと組み合わせることでさらなるパフォーマンス改善を達成できます.全体的に,この戦略は安定したリターンを求める人のために良いトレンドフォロー能力といくつかのリスク制御を示しています.
/*backtest start: 2024-01-09 00:00:00 end: 2024-01-16 00:00:00 period: 10m basePeriod: 1m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Improved SuperTrend Strategy with Stochastic RSI", shorttitle="IST+StochRSI", overlay=true) // Input parameters atr_length = input(14, title="ATR Length") atr_multiplier = input(1.5, title="ATR Multiplier") filter_length = input(5, title="Filter Length") stoch_length = input(14, title="Stochastic RSI Length") smooth_k = input(3, title="Stochastic RSI %K Smoothing") // Calculate True Range (TR) and Average True Range (ATR) tr = ta.rma(ta.tr, atr_length) atr = ta.rma(tr, atr_length) // Calculate SuperTrend upper_band = ta.sma(close, atr_length) + atr_multiplier * atr lower_band = ta.sma(close, atr_length) - atr_multiplier * atr is_uptrend = close > lower_band is_downtrend = close < upper_band super_trend = is_uptrend ? lower_band : na super_trend := is_downtrend ? upper_band : super_trend // Filter for reducing false signals filtered_super_trend = ta.sma(super_trend, filter_length) // Calculate Stochastic RSI rsi_value = ta.rsi(close, stoch_length) stoch_rsi = ta.sma(ta.stoch(rsi_value, rsi_value, rsi_value, stoch_length), smooth_k) // Entry conditions long_condition = ta.crossover(close, filtered_super_trend) and is_uptrend and stoch_rsi < 80 short_condition = ta.crossunder(close, filtered_super_trend) and is_downtrend and stoch_rsi > 20 // Exit conditions exit_long_condition = ta.crossunder(close, filtered_super_trend) and is_uptrend exit_short_condition = ta.crossover(close, filtered_super_trend) and is_downtrend // Plot SuperTrend and filtered SuperTrend plot(super_trend, color=color.orange, title="SuperTrend", linewidth=2) plot(filtered_super_trend, color=color.blue, title="Filtered SuperTrend", linewidth=2) // Plot Buy and Sell signals plotshape(series=long_condition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar) plotshape(series=short_condition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar) // Output signals to the console for analysis plotchar(long_condition, "Long Signal", "▲", location.belowbar, color=color.green, size=size.small) plotchar(short_condition, "Short Signal", "▼", location.abovebar, color=color.red, size=size.small) // Strategy entry and exit strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_condition) strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_condition) strategy.close("Long", when=exit_long_condition) strategy.close("Short", when=exit_short_condition)