資源の読み込みに... 荷物...

平均線突破戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-23 14:46:37
タグ:

概要

平均線突破戦略は,トレンドを追跡する典型的な定量的な取引戦略である.この戦略は,移動平均値とその標準偏差帯を使用して,市場のトレンドを判断し,価格が標準偏差帯を突破すると取引信号を生成する.

戦略原則

この戦略は,まずN日 (デフォルト50日) の単純な移動平均SMAを計算し,その後,このサイクルのSMAに基づいて価格の標準偏差StdDevを計算する.SMAを中心軸とし,上下列をStdDevの2倍とする.

市場に入るとストップ・ロスを設定し,プロフィートポイントを設定します.特に,ロングに行く後,ストップ・ロスのラインはエントリー時の閉じる価格 (100 - ストップ・ロスの割合);ショートに行く後,プロフィートラインはエントリー時の閉じる価格 (100 + プロフィートパーセント) です.

利点分析

この戦略には以下の利点があります.

強いトレンド追跡能力.標準偏差チャネルを使用して,動的に市場の変動を追跡することができます.
強い引き下げ制御能力.移動停止損失を使用することで,単一の損失を効果的に制御することができます.
パラメータの最適化も省きます.

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

傾向の逆転リスク傾向を追跡する戦略は損失や逆転に傾向があります
パラメータ感度リスク移動平均期数や標準偏差倍数などのパラメータの選択は,戦略の業績により大きな影響を与える.
ストップ・ロスは,追加損失を引き起こすにはあまりにも攻撃的です. ストップ・ロスのポイントの設定が正しくない場合,追加の損失を引き起こす可能性があります.

対応するリスクに対する解決策は次のとおりです

偽のブレイクを避けるため,変動指標を組み合わせる.
パラメータを最適化して最適なパラメータの組み合わせを見つけます
過剰な攻撃を防ぐためにストップ損失メカニズムを調整します.

オプティマイゼーションの方向性

戦略のさらなる最適化にはまだ余地があります.

過度に敏感な曲線を避けるため,複数のタイムフレーム移動平均を検証するために使用する.
傾向や差異を判断するためにMACDなどの他の指標を組み込む.
パラメータを動的に最適化するための機械学習アルゴリズムを導入します

概要

一般的に,移動平均回帰突破戦略は,非常に実践的な定量的な取引戦略である.トレンドを追跡し,引き下げを制御する,シンプルな実装の利点があり,定量的な取引のニーズを満たしている.同時に,パラメータ選択やストップ損失設定などの問題にも注意を払うべきである.マルチタイム軸分析とパラメータ最適化により,より良い戦略パフォーマンスを得ることができる.

/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Standard Deviation Bands with Buy/Sell Signals", overlay=true)

// Input for the number of standard deviations
deviationMultiplier = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier")

// Input for the length of the moving average
maLength = input.int(50, title="Moving Average Length")

// Input for the stop loss percentage
stopLossPercentage = input.float(12, title="Stop Loss Percentage")

// Calculate the moving average
sma = ta.sma(close, maLength)

// Calculate the standard deviation of the price
priceDeviation = ta.stdev(close, maLength)

// Calculate the upper and lower bands
upperBand = sma + (priceDeviation * deviationMultiplier)
lowerBand = sma - (priceDeviation * deviationMultiplier)

// Plot the bands
plot(upperBand, color=color.green, title="Upper Band")
plot(lowerBand, color=color.red, title="Lower Band")

// Plot the moving average
plot(sma, color=color.blue, title="SMA", linewidth=2)

// Buy Signal
buyCondition = ta.crossover(close, lowerBand)
sellCondition = ta.crossunder(close, upperBand)

// Calculate stop loss level
stopLossLevelBuy = close * (1 - stopLossPercentage / 100)
stopLossLevelSell = close * (1 + stopLossPercentage / 100)

// Create Buy and Sell Alerts
alertcondition(buyCondition, title="Buy Signal", message="Buy Signal - Price Crossed Below Lower Band")
alertcondition(sellCondition, title="Sell Signal", message="Sell Signal - Price Crossed Above Upper Band")

// Plot Buy and Sell Arrows on the chart
plotshape(buyCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Buy Signal Arrow")
plotshape(sellCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Sell Signal Arrow")

// Exit Long and Short Positions
var float stopLossBuy = na
var float stopLossSell = na

if ta.crossover(close, sma)
    stopLossBuy := stopLossLevelBuy
if ta.crossunder(close, sma)
    stopLossSell := stopLossLevelSell

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Buy", from_entry = "Buy", stop = stopLossBuy)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Take Profit Sell", from_entry = "Sell", stop = stopLossSell)

もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.