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価格チャネルロボットホワイトボックス戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-28 17:51:14
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概要

価格チャネルロボットホワイトボックス戦略は,価格チャネル指標に基づいた単純な機械的取引戦略である.入口と出口点を決定するために,価格チャネルの上下限を使用する.戦略は上昇傾向で長く,下落傾向で短くなります.

戦略の論理

価格チャネルロボットホワイトボックス戦略の基本的な論理は

  1. 価格チャネルの上限と下限として定義された最近のレンバーの最高高値と最低低値を計算するために,最高値と最低値関数を使用します.
  2. 価格チャネルの平均価格を計算する: (最高高 + 最低低) /2
  3. 価格チャネルの上限を超えるとロング
  4. 価格チャネルの下限を下回るとショート
  5. 価格チャネルの中央価格に値下がりしたときの閉じるポジション

戦略には,いくつかの設定可能なパラメータもあります:

  • 価格チャネルの長さ len: デフォルト 50バー
  • 取引方向:長,短は別々に設定できます
  • 取引規模: 口座資本の100%
  • ストップ損失: 中間価格をストップ損失として使用するオプション
  • 取引時間: 設定された日付範囲内での取引のみ

これらのパラメータを調整することで 戦略は異なる製品や市場環境に より良く適応できます

利点分析

価格チャネルロボットのホワイトボックス戦略には以下の利点があります.

  1. シンプルな論理,理解し実行しやすい
  2. 傾向と逆転を決定するために価格チャネル指標を完全に利用する
  3. より適性のある高度な設定可能なパラメータ
  4. 損失を制限するための内蔵ストップ損失メカニズム
  5. 主要な出来事の影響を避けるためのサポートタイムフィルター

要約すると シンプルで実用的なトレンドフォロー戦略で パラメータ調整後には 良い結果が得られます

リスク分析

価格チャネルロボットのホワイトボックス戦略には,いくつかのリスクもあります.

  1. 価格チャネルインジケーターは,パラメータレンに敏感で,異なるタイムフレームと製品のために必要な独立したテストと最適化
  2. ストップ・ロスの追跡は,早めに停止されるリスクがあり,ストップ・ロスの距離は市場の変動に基づいて調整する必要があります.
  3. 範囲限定市場や横向市場での過度の意味のない取引,取引コストの増加とスライプ

これらのリスクを軽減するために,次の側面で最適化する必要があります:

  1. パラメータを自動最適化するために,ウォーク・フォワード分析を使用する
  2. 停止損失価格を停止するバッファゾーンを追加して,停止されないようにします.
  3. 横向市場での取引を避けるためにトレンドフィルターを追加

オプティマイゼーションの方向性

価格チャネルロボットホワイトボックス戦略のさらなる最適化には余地があります.

  1. 逆トレンド取引を避けるため,より長い時間枠のトレンド判断を追加する
  2. パラメータを設定し,アービタージ機会を利用するために,関連製品間の価格差を使用する
  3. 停止損失価格にランダムなバッファを追加して,停止の可能性を減らす
  4. 市場変動に基づいて価格チャネルパラメータ len を動的に調整する
  5. 特定の製品のための戦略を最適化するためにディープラーニング方法を使用したトレーニングエージェント

これらの最適化技術は,戦略の安定性と収益性をさらに向上させるのに役立ちます.

概要

価格チャネルロボットホワイトボックス戦略は,シンプルで実用的なトレンドフォロー戦略である. 取引決定を行うために価格チャネル指標を使用してトレンド方向と逆転点を特定する. 戦略は理解し,実装しやすく,パラメータ調整後に適正なリターンを達成することができます. パラメータを最適化し,ストップロスをすることによって緩和する必要がある特定のリスクもあります. 全体的に,戦略には幅広い応用見通しと最適化の可能性があり,探求し実践する価値があります.


/*backtest
start: 2023-02-21 00:00:00
end: 2024-02-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro

//@version=4
strategy(title = "Robot WhiteBox Channel", shorttitle = "Robot WhiteBox Channel", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0, commission_value = 0.1)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
needstop = input(true, defval = true, title = "Stop-loss")
lotsize = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot, %")
len = input(50, minval = 1, title = "Price Channel Length")
showll = input(true, defval = true, title = "Show lines")
showbg = input(false, defval = false, title = "Show Background")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//Price Channel
h = highest(high, len)
l = lowest(low, len)
center = (h + l) / 2

//Lines
pccol = showll ? color.black : na
slcol = showll ? color.red : na
plot(h, offset = 1, color = pccol)
plot(center, offset = 1, color = slcol)
plot(l, offset = 1, color = pccol)

//Background
size = strategy.position_size
bgcol = showbg == false ? na : size > 0 ? color.lime : size < 0 ? color.red : na
bgcolor(bgcol, transp = 70)

//Trading
truetime = time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
lot = 0.0
lot := size != size[1] ? strategy.equity / close * lotsize / 100 : lot[1]
if h > 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, stop = h, when = strategy.position_size <= 0 and truetime)
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, stop = l, when = strategy.position_size >= 0 and truetime)
    strategy.entry("S Stop", strategy.long, 0, stop = center, when = strategy.position_size[1] <= 0 and needstop)
    strategy.entry("L Stop", strategy.short, 0, stop = center, when = strategy.position_size[1] >= 0 and needstop)
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
    strategy.close_all()
    strategy.cancel("Long")
    strategy.cancel("Short")

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