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短期中長期の三重移動平均傾向 戦略に従う

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年5月11日 (火) 12:04:27
タグ:SMAエイマリスク

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概要

短期中長期三重移動平均値トレンドフォロー戦略 (Short-Medium-Long Triple Moving Average Trend Following Strategy) は,市場動向を把握し,取引信号を生成するために,異なる期間の移動平均値の組み合わせを利用する定量投資戦略である.この戦略は,3日間の低価格短期移動平均値,3日間の高価格短期移動平均値,3日間の閉値中期移動平均値に基づいている.閉値の相対位置をこれらの3つの移動平均値と比較することによって,戦略はトレンド方向を決定し,取引信号を発行する.閉値が3日間の低価格移動平均値を下回り,30日間の閉値平均値を超えると,ロングポジションが入力される.閉値が3日間の高価格移動平均値を超えると,ポジションは閉じる.

戦略原則

この戦略の基本原理は,動向平均の傾向特性と異なる期間の動向平均間の交差関係を活用して市場動向を把握することです.短期低値と高値の動向平均は短期価格変動に迅速に対応することができ,中期30日閉値の動向平均はより高い水準でトレンド方向を反映します.

閉じる価格が3日間の低価格移動平均を下回り,30日間の閉じる価格移動平均を超えると,短期的な引き下げを示しますが,中期的な上昇傾向を示し,長いエントリーを示します.閉じる価格が3日間の高価格移動平均を下回ると,短期的な上昇勢力が枯渇し,ポジション退出を促します.短期的および中期的な移動平均を組み合わせることで,戦略はトレンドの初期段階に入り,トレンド終了前に退出することができます.

戦略 の 利点

  1. 強いトレンドキャプチャ能力. 戦略は,異なる期間の短期および中期移動平均を組み合わせて,中期から長期間の市場トレンドを効果的にキャプチャし,トレンドをフォローします.
  2. 適時利益を得る. 30日間の中期移動平均をトレンド方向を決定するために,3日間の短期移動平均を適時利益を実現するために使用することで,過剰な保有は避けられます.
  3. シンプルなパラメータ,理解し最適化が簡単. 戦略は3つの移動平均値のみを使用し,明確な論理とパラメータを最適化しテストするのが簡単です.
  4. 高い適応性. 短期および中期移動平均の組み合わせは,異なる変動サイクルを持つ市場に適応し,トレンドと変動市場の両方に一定の適応性を有します.

戦略リスク

  1. 頻繁に取引する.この戦略は,さまざまな市場で頻繁に取引信号を生成し,取引コストを増加させる可能性があります.
  2. 突発的な出来事のリスク.市場が深刻な異常変動を経験した場合,移動平均システムは失敗し,重大な引き下げを引き起こす可能性があります.
  3. パラメータの無効化リスク:市場動向のリズムが変化すると,元のパラメータは有効性を失って再最適化が必要になる可能性があります.
  4. ポジション管理の欠如 戦略にはポジション管理と資本管理の規則が定められていないため,リスク管理の能力が制限されている.

戦略の最適化方向

  1. ポジション管理を追加します. リスク・リターン比を改善するために,トレンド強度,波動性,および他の指標に基づいて動的ポジション調整を実施できます.
  2. 他のトレンド指標と組み合わせる.他のトレンドベースの指標,例えばMACDとDMIは,トレンド判断の正確性を向上させるために補完として導入することができる.
  3. パラメータを最適化する. 移動平均の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る.
  4. ストップ・ロスを組み込む.取引毎の最大損失を制御し,戦略の安定性を高めるために合理的なストップ・ロスのレベルを設定する.
  5. 適正なフィルタリング: ATR などの変動性フィルタリングメカニズムを追加することを検討することで,さまざまな市場で取引頻度を減らす.

概要

短期中長期三重移動平均値トレンドフォロー戦略 (Short-Medium-Long Triple Moving Average Trend Following Strategy) は,異なる期間の移動平均値を用いてトレンドを把握する定量的な取引戦略である.トレンドの初期段階に入れて,その終わり前には,価格の位置を3日間の低価格移動平均値,3日間の高価格移動平均値,および30日間の移動平均値と比較することによって退出する.この戦略の論理はシンプルで理解しやすい.適応性が強い.しかし,頻繁な取引やポジション管理の欠如などのリスクも伴います.ポジション管理,ストップ損失と利益の取得,パラメータ最適化などの分野では将来の改善が可能です.

/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Estratégia de Médias Móveis - Entrada/Saída Simples", shorttitle="MM3", overlay=true)

// Parâmetros de entrada para a data de início e final do backtest
var start_date_input = input(title="Data de Início", defval=timestamp("01 Jan 2020 00:00 +0000"))
var end_date_input = input(title="Data Final", defval=timestamp("01 Jan 2021 00:00 +0000"))

// Convertendo as datas de entrada para formato de tempo
start_date = timestamp(year(start_date_input), month(start_date_input), dayofmonth(start_date_input), 0, 0)
end_date = timestamp(year(end_date_input), month(end_date_input), dayofmonth(end_date_input), 23, 59)

// Definindo as Médias Móveis
min_ma_3 = ta.sma(low, 3)
max_ma_3 = ta.sma(high, 3)
close_ma_30 = ta.sma(close, 30)

// Condição de Entrada: Fechamento abaixo da Média de 3 Mínimas e acima da Média de 30 Fechamentos
entry_condition = close < min_ma_3 and close > close_ma_30

// Condição de Saída: Fechamento acima da Média de 3 Máximas
exit_condition = close > max_ma_3

// Sinal de Compra: Entrada na próxima vela após a condição de entrada ser verdadeira
if (entry_condition )
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Sinal de Venda: Saída na próxima vela após a condição de saída ser verdadeira
if (exit_condition)
    strategy.close("Buy")

// Plotando as Médias Móveis e os Sinais de Entrada/Saída
plot(min_ma_3, color=color.red, linewidth=2, title="Média de 3 Mínimas")
plot(max_ma_3, color=color.blue, linewidth=2, title="Média de 3 Máximas")
plot(close_ma_30, color=color.orange, linewidth=2, title="Média de 30 Fechamentos")
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