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5日間の移動平均帯域とGBSの買い/売るシグナルに基づいた定量的な取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024-02-05 10:50:35
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概要

この戦略は,5日間の移動平均帯とGBS購入/販売信号を組み合わせて,トレンド方向を特定し,取引信号を生成する.移動平均帯はトレンド方向と主要なサポート/レジスタンスレベルを判断するために使用され,GBS購入/販売信号はトレンド方向の下の正確なエントリータイミングを見つけるために使用される.この戦略は中期トレンド取引に適しており,レンジ限定市場で過剰な収益を達成することができます.

戦略の原則

  1. 5日間の高値と低値の単純な移動平均を計算して, 5日間の移動平均の帯を得ます.
  2. 閉じる価格が移動平均帯を突破すると,トレンド逆転を示します.
  3. 上昇傾向が確認された場合,GBSの買い信号が発信された場合,ロングポジションがとられる.下落傾向が確認された場合,GBSの売り信号が発信された場合,ショートポジションがとられる.
  4. ストップ・ロスト/収益脱出メカニズムを設定し,抽出が一定の値を超えると脱出する

戦略 の 利点

  1. 移動平均帯は主要なトレンド方向を正確に判断します
  2. GBSの買い/売るシグナルは,比較的高い得率を持っています
  3. ストップ・ロスのメカニズムはリスクを効果的に制御し,損失を制限します

リスク と 解決策

  1. バランスバインド市場では偽のブレイクが頻繁に起こり,取引の誤りが生じます.
    • 解決策: 移動平均の帯域を拡大し,明確なトレンドでのみ運用を確保する
  2. 単一指標に基づくリスク
    • 解決法:他の指標 (MACD,RSI) から検証を追加して,逆転信号を逃さないようにします.
  3. バックテストの過適性リスク
    • 解決策: バックテストの時間枠を拡大し,異なる製品とパラメータの結果を比較する

戦略の最適化のための方向性

  1. パラメータの最適組み合わせを見つけるためのパラメータ最適化
  2. 他の指標からの検証信号を追加する
  3. 適応性のある移動平均のメカニズムの開発
  4. ストップ・ロスのレベルを市場状況に基づいて調整する
  5. 戦略を自動的に最適化するために機械学習アルゴリズムを追加します

結論

この戦略は,移動平均帯とGBS購入/販売信号を統合し,市場のノイズをフィルターするために明確なトレンド方向を特定した後,高い信頼性で動作します.中期利益をロックし,タイミングで退出することができます. 戦略は資本利用においてシンプルで効率的で,量子トレーダーに安定した利益を提供します. 継続的な最適化と繰り返しは,勝利率と収益性をさらに改善することができます.

/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("5MABAND + GBS Buy & Sell Strategy", overlay=true)

// Command 1 - 5MABAND Calculation
length = input(5, title="Number of Candles for Average")
avgHigh = ta.sma(high, length)
avgLow = ta.sma(low, length)

// Plotting 5MABAND Bands
plot(avgHigh, color=color.green, title="5MABAND High Line", linewidth=1)
plot(avgLow, color=color.red, title="5MABAND Low Line", linewidth=1)

// Command 2 - GBS concept Buy Entry
gbsBuyCondition = close > open and high - close < close - open and open - low < close - open and close - open > close[1] - open[1] and close - open > close[2] - open[2] and close - open > close[3] - open[3] and close[1] < avgHigh and close[2] < avgHigh and close[3] < avgHigh and open[1] < avgHigh and open[2] < avgHigh and open[3] < avgHigh

// Command 3 - GBS Concept Sell Entry
gbsSellCondition = open - close > open[1] - close[1] and open - close > open[2] - close[2] and open - close > open[3] - close[3] and open[1] > avgLow and open[2] > avgLow and open[3] > avgLow and open - close > open - low and open - close > high - open

// Command 6 - 5MABAND Exit Trigger
exitTriggerCandle_5MABAND_Buy = low < avgLow
exitTriggerCandle_5MABAND_Sell = high > avgHigh

// Exit Signals for 5MABAND
exitBuySignal_5MABAND = close < avgLow
exitSellSignal_5MABAND = close > avgHigh

// Execute Buy and Sell Orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = gbsBuyCondition)
strategy.close("Buy", when = exitBuySignal_5MABAND)

strategy.entry("Sell", strategy.short, when = gbsSellCondition)
strategy.close("Sell", when = exitSellSignal_5MABAND)

// Exit Buy and Sell Orders for 5MABAND
strategy.close("Buy", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Buy)
strategy.close("Sell", when = exitTriggerCandle_5MABAND_Sell)
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