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2つの移動平均のクロスオーバー・エントリー戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024年4月30日 17:37:53
タグ:MA5SMA

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概要

これは5日間の移動平均 (MA5) をベースとした二重移動平均クロスオーバーエントリー戦略である.この戦略の主な考え方は,MA5より上または下の一定の距離でポジションを入力し,閉じる価格がエントリー価格よりも高くなったり,エントリー価格に戻ったときにポジションを閉じることである.この戦略は,リスクを制御しながら短期トレンドを把握することを目的としている.

戦略原則

この戦略は,5日間の単純な移動平均 (SMA) を主要指標として使用する.新しいキャンドルの開通価格がMA5を超える場合,購入シナリオ1を実行する.新しいキャンドルの開通価格がMA5以下で,MA5からの距離が0.002ポイントを超えると,購入シナリオ2を実行する.販売条件では,閉じる価格が平均入場価格よりも高くまたは同等である場合,売却シナリオ1を実行する.閉じる価格が平均入場価格の0.1%未満である場合,売却シナリオ2を実行する.

利点分析

  1. この戦略は短期的な動向をベースにしており,市場の変化を迅速に把握できます.
  2. MA5からの距離の限界を設定することで,一部のノイズ信号をフィルタリングすることができます.
  3. ストップ・ロスの条件を設定することで リスクを効果的に制御できます
  4. 戦略の論理は明確で 分かりやすく 実行できます

リスク分析

  1. この戦略は単一の指標に依存し,指標の失敗のリスクに直面する可能性があります.
  2. 短期的なトレンド戦略は,頻繁に取引され,取引コストのリスクが増加する可能性があります.
  3. 固定ストップ・ロスの割合は,異なる市場環境に適応できない可能性があります.

最適化方向

  1. RSIやMACDなどの他の指標は,シグナルの信頼性を向上させると考えられる.
  2. ストップ・ロストとテイク・プロフィートの条件を最適化できる.例えば,トライリング・ストップやダイナミック・ストップ・ロストのパーセントを使用する.
  3. 戦略の適応性を高めるために,異なる市場環境に対して,異なるパラメータを設定できます.

概要

この二重移動平均クロスオーバーエントリー戦略は,短期的トレンドに基づいたシンプルな戦略である.MA5の上下を横断し,距離の値を設定することで,短期的なトレンド機会を把握することができる.同時に,固定パーセントストップロスはリスクを制御することができる.しかし,この戦略には,単一の指標と頻繁な取引に依存するなどのいくつかの制限もあります.将来,より多くの指標を導入し,ストップロスの条件と利潤を取ることが最適化され,戦略の強度と適応性が向上します.

/*backtest
start: 2023-04-24 00:00:00
end: 2024-04-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("YBS Strategy 1.1", overlay=true)

// Moving Average Settings
ma5 = ta.sma(close, 5)

// Scenario 1: Buy when a new candle opens above the MA5
buy_condition_scenario1 = open > ma5

// Scenario 2: Buy when a new candle opens below the MA5 and is at a significant distance from the MA5
distance_from_ma5 = open - ma5
buy_condition_scenario2 = open < ma5 and distance_from_ma5 > 0.002 // Define distance in points here

// Sell: Sell at the close of the candle if it's positive above the entry price, or if the price returns to the entry price
sell_condition_scenario1 = close > strategy.position_avg_price or close == strategy.position_avg_price
sell_condition_scenario2 = close <= strategy.position_avg_price * 0.999 // Close if price drops more than 0.1% from entry price

// Execute buy and sell orders
if (buy_condition_scenario1 and not (strategy.opentrades > 0))
    strategy.entry("Buy Scenario 1", strategy.long)

if (buy_condition_scenario2 and not (strategy.opentrades > 0))
    strategy.entry("Buy Scenario 2", strategy.long)

if (sell_condition_scenario1)
    strategy.close("Buy Scenario 1")

if (sell_condition_scenario2)
    strategy.close("Buy Scenario 2")
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