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二重指数関数移動平均量取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2024-02-02 11:41:34
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概要

この戦略は,5日指数移動平均線 (EMA) と20日シンプル移動平均線 (SMA) のクロスオーバーを計算することによって取引信号を生成する. 5日 EMA が20日 SMA を越えて,5日 EMA が20日 SMA を越えて,価格変動が5%または -5%に達するとポジションを閉じる.また,トレーディングインデックスインデックス (TII) を補助指標として組み込む.

戦略原則

ダブル指数関数移動平均は広く使用される技術指標である. 5 日間のEMAは最近の価格動向を表し, 20 日間のSMAは中期価格動向を示している. 短期間のMAが長期間のMAを超えると,上向きのブレイクと上昇傾向を示し,ロングに行くのに良いタイミングを示している.逆に,下向きのクロスオーバーは潜在的な価格逆転を意味し,ポジションを退場することを検討すべきである.

この戦略は,5日間のEMAと20日間のSMAを取引信号として設定する. 5日間のEMAが20日間のSMAを横切ると長くなって,価格変動が5%または -5%に達するとポジションを閉じる.また,TIIがポジティブで上昇しているかどうかを確認し,信号の信頼性を確認する.

詳細な手順は次のとおりです

5 日間 EMA,20 日間 SMA,TII を計算する
TII がプラスで上昇している間に 5 日間の EMA が 20 日間の SMA を越えるときに購入信号を生成する.
ロングポジションを入力
価格変動が5%または -5%に達すると閉じる

利点

この戦略は2つのMAs間の黄金クロスオーバーを利用し,以下のメリットを持っています:

明確でシンプルな取引シグナルで簡単に実行できます
MAは主流で一般的な技術指標で,ゴールデンクロス信号は古典的で信頼性があります
TIIを組み込むことで不確実な信号をフィルタリングして勝利率を上げることができます
既定のストップ・ロスト/テイク・プロフィート基準は,取引リスクごとに効果的に制御します.

一般的には,この戦略にはシンプルなルールがあり,MAクロスオーバーのような成熟した技術指標を使用し,比較的包括的なリスク管理測定法があります. 量的な取引分野での学習と使用は初心者にとって適しています.

リスク

この戦略には依然としてリスクがあります

MAクロスオーバー信号が遅れる
TII指標は,レンジ・バインド市場ではうまく機能していない.
固定ストップ・ロース/テイク・プロフィート基準は任意である可能性があります.

改善策は以下の通りです.

MAパラメータを最適化して遅延を減らす
信号の信頼性を高めるために他の補助指標を追加します.
ダイナミックなストップ・ロスト/テイク・プロフィート基準を設定する.

ですから,さらに最適化できる余地があります

オプティマイゼーションの方向性

この戦略は,次の側面から改善できます.

最適なペアを見つけるために,短/長 EMA と SMA の組み合わせをテストすることによって,MA パラメータを最適化します.
MACD,KDJなどの他の指標を追加して誤った信号をフィルターします
機械学習アルゴリズムを用い歴史的なデータモデリングと統計を用いてより良いパラメータを見つけます
市場変動と楽器の特徴に基づいて動的ストップ・ロース/テイク・プロフィートを設定し,リスクをより適切に制御する.
外国為替や暗号通貨などの他の商品にも拡大します

上記の改善により,この戦略の安定性と収益性が大幅に向上できます.

結論

結論として,これは理解し,実装しやすい二重MAクロスオーバー戦略です.MA信号を利用し,TIIを使用してエラーをフィルタリングします.ストップ損失/取利益でリスクを制御します.この戦略は初心者にとって学習に適しており,最適化にも大きな余地があります.パラメータチューニング,信号フィルタリング,ダイナミックストップ損失のさらなる改善により,実践的で強力な取引戦略に変えることができます.

/*backtest
start: 2024-01-02 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA-SMA Crossover Strategy", shorttitle="EMA-SMA Cross", overlay=true)

// Define the moving averages
ema5 = ta.ema(close, 5)
sma20 = ta.sma(close, 20)
smaVolume10 = ta.sma(volume, 50)

majorLength = input(60, title="Major Length")
minorLength = input(30, title="Minor Length")
src = input(close, title="Source")

smaValue = ta.sma(src, majorLength)

positiveSum = 0.0
negativeSum = 0.0

for i = 0 to minorLength - 1
    price = na(src[i]) ? 0 : src[i]
    avg = na(smaValue[i]) ? 0 : smaValue[i]
    positiveSum := positiveSum + (price > avg ? price - avg : 0)
    negativeSum := negativeSum + (price > avg ? 0 : avg - price)

tii = 100 * positiveSum / (positiveSum + negativeSum)

// Buy condition: 5 EMA crosses above 20 SMA
buyCondition = ta.crossover(ema5, sma20) and tii > 0 and tii >= tii[1]

//and volume > smaVolume10 //

// Track entry price
var entryPrice = 0.0
if (buyCondition)
    entryPrice := close

// Calculate percentage change from entry price
priceChange = close / entryPrice - 1

// Plotting the moving averages on the chart
plot(ema5, color=color.blue, title="5 EMA")
plot(sma20, color=color.red, title="20 SMA")

// Highlighting buy signals and exit signals on the chart
// plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, style=shape.labelup, text="Buy")

// Strategy entry and exit
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Exit conditions
if (strategy.opentrades > 0)
    if (priceChange >= 0.05 or priceChange <= -0.05)
        strategy.close("Buy")

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