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ロンドンのSMAクロスETH逆転取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年1月18日 16:08:26
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概要

この戦略は"London Session SMA Cross ETH Reversal Trading Strategy"と呼ばれる.この戦略の主な考え方は,ロンドンセッション中の高流動性を利用し,SMAラインの黄金十字とデッドクロス信号と組み合わせて,主流のデジタル通貨取引ペアであるETH/USDTで逆転取引を行うことです.

戦略原則

この戦略の主な論理は,まずロンドンセッションの取引時間を決定し,次に特定のサイクルのSMAラインを計算し,最後に,価格がロンドンセッション中にSMAと黄金クロスまたはデッドクロスを持っているかどうかを判断することです.具体的には,戦略はまずロンドンセッションの開始および終了時間を定義し,その後SMAラインの長さパラメータを50期に設定します.この根拠に基づいて,戦略は50期SMAラインを計算するためにta.sma (タ) 関数を使用します.次に,戦略は,現在の価格がロンドンセッションとバックテストの時間範囲内にあるかどうかを判断します.これらの2つの条件が満たされている場合,価格と金線が黄金クロスまたはデッドクロスを持っているかどうかを決定するためにta.crossover (タ) とta.crosstest (タ) を使用します.黄金クロスが発生すると,長行;死線が発生すると,短行.

この戦略の主な利点は,ロンドンセッションの高流動性を取引に使用し,より良いエントリー機会を得ることができるということです.同時に,SMAラインの黄金十字とデッドクロス信号は,古典的で効果的な技術指標信号です.したがって,この組み合わせは,誤った信号を一定程度フィルターし,戦略の安定性と収益性を向上させることができます.

戦略 の 利点

  1. ロンドンセッションの高流動性を活用して より良いエントリー機会を得ること
  2. SMA線の黄金十字と死十字は,古典的で効果的な技術指標信号です.
  3. 組み合わせた使用は信号の質を向上させ,誤った信号をフィルターすることができます.
  4. 短期取引に適したリバース取引方法を採用する
  5. 高資本利用率で利回りはレバレッジで増やすことができます

リスク と 解決策

この戦略にはいくつかのリスクもあります.主に以下のようなリスクがあります.

  1. 傾向の市場では,ゴールデンクロスとデッドクロス信号が頻繁にヒットすることがあります
  2. 誤ったSMA周期設定により誤った信号が多すぎる可能性があります.
  3. リバース・トレーディングは,レンジ・バインド・マーケットに閉じ込められる傾向があります.

これらのリスクを制御し,解決するために,次の方法が使用できます.

  1. トレンドコンソリデーション中に使用しないように傾向指標を組み込む
  2. 最適な取引サイクルを見つけるために SMA パラメータを最適化
  3. 単一の損失を制御するストップ損失を設定する

オプティマイゼーションの方向性

戦略の次の側面を最適化することができる:

  1. RSI,KD など,他の指標を組み合わせて導入して,信号品質を改善するための多指標フィルタリングルールを形成することができる.
  2. SMAラインのサイクルのパラメータは,最適な取引サイクルを見つけるために最適化することができます.
  3. 長時間サイクル移動平均は,SMAに基づいて導入され,複数の移動平均の交差組合せを形成することができる.
  4. 取引セッションを最適化して,どのセッションが最もうまくいくかをテストします.
  5. 機械学習アルゴリズムを導入し,信号を訓練しフィルタリングする

結論

一般的に,この戦略は,高流動性セッションでの取引と移動平均のクラシック技術指標のクロスの組み合わせを通じて,比較的シンプルで実践的な短期間の逆転取引戦略を実現する.この戦略の利点は,高い資本利用率,単純な技術指標,簡単な実装を含む.しかし,特定のリスクもあります.よりよい安定した収益性を得るために,パラメータ,ストップ損失,取引セッションをテストし最適化する必要があります.

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London SMA Strategy ", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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