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ATR と EMA をベースとした動的取利益とストップ損失適応戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年5月28日 14:15:56
タグ:ATRエイマ

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概要

この戦略は,市場変動に適応するために動的にお利益とストップロスのレベルを調整するために,ATR (Average True Range) とEMA (Exponential Moving Average) という2つの指標を使用する.この戦略の主な考え方は,市場変動を測定し,変動の大きさに基づいて利益とストップロスのレベルを設定するためにATR指標を使用することです.同時に,EMA指標は取引方向を決定するために使用されます.価格がEMAを超えるとロングポジションが開かれ,価格がEMAを下回るとショートポジションが開かれます.この戦略は市場の変動の変化に応じて自動的に利益とストップロスのレベルを調整し,動的なリスク管理の目的を達成することができます.

戦略原則

  1. 市場変動の大きさを測定するためのATR指標を計算する.
  2. 動的ストップ損失レベルをATR値と入力倍数パラメータに基づいて計算する.
  3. EMA インディケーターをフィルター条件として使用します.価格が EMA を突破するとロングポジションを開き,価格が EMA を突破するとショートポジションを開きます.
  4. ポジションを保持している間,価格変動と動的ストップ損失レベルの変化に基づいて,継続的に利益とストップ損失レベルを調整します.
  5. 価格がダイナミックストップ・ロスのレベルに達すると ポジションを閉じてリバース・ポジションを開きます

戦略 の 利点

  1. 高い適応力: ダイナミックな取利益とストップ損失レベル調整によって,戦略は異なる市場条件下で変動の変化に適応し,リスクを制御することができます.
  2. 強いトレンドフォロー能力: EMA指標は,市場のトレンドを効果的に把握できる取引の方向性を決定するために使用されます.
  3. 調整可能なパラメータ:ATR期間と複数のパラメータを調整することで,戦略のリスクと収益性は柔軟に制御できます.

戦略リスク

  1. パラメータ設定リスク: ATR 期間と複数のパラメータの設定は,戦略のパフォーマンスに直接影響します. パラメータの設定が正しくない場合,戦略の失敗につながる可能性があります.
  2. 振動する市場リスク:振動する市場では,ポジションの頻繁な開閉は,大きなスライドと取引手数料の損失につながる可能性があります.
  3. トレンド逆転リスク: 市場のトレンドが逆転すると,戦略は連続した損失を経験する可能性があります.

戦略の最適化方向

  1. 傾向判断の正確性を向上させるために,MACDやRSIなどのより多くの技術指標を導入する.
  2. 利回り・ストップ・ロスの計算方法を最適化し,トライリング・ストップ・ロスの方法や動的比率・ストップ・ロスの方法を導入する.
  3. 戦略の安定性と収益性を向上させるため,ATR期間と複数のパラメータの最適な組み合わせを見つけるためにパラメータを最適化します.
  4. ポジション管理モジュールを追加し,市場の変動と口座リスクレベルに基づいてポジションサイズを動的に調整します.

概要

この戦略は,ATRとEMA指標を利用し,市場変動の変化に適応するために動的に利益とストップロスのレベルを調整し,取引方向性を決定するためにEMA指標を使用する.この戦略は強力な適応性とトレンドフォロー機能を有しているが,パラメータ設定,振動する市場,トレンド逆転で一定のリスクに直面する可能性がある.将来,戦略のパフォーマンスは,より多くの技術指標を導入し,利益とストップロスのアルゴリズムを最適化し,パラメータ最適化,ポジション管理モジュールを追加することによって改善することができる.

/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title='UT MB&SS Bot', overlay=true)

// Inputs
a = input(1, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(10, title='ATR Period')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
stoploss = input(2.0, title='Stop Loss (ATR Multiples)')

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

var xATR_trailing_stop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.min(nz(xATR_trailing_stop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATR_trailing_stop := src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? math.max(nz(xATR_trailing_stop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATR_trailing_stop[1], 0) and src > nz(xATR_trailing_stop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATR_trailing_stop)
below = ta.crossover(xATR_trailing_stop, ema)

buy = src > xATR_trailing_stop and above
sell = src < xATR_trailing_stop and below

barbuy = src > xATR_trailing_stop
barsell = src < xATR_trailing_stop

plotshape(buy, title='Buy', text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(sell, title='Sell', text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)

barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)

stop_level = pos == 1 ? xATR_trailing_stop - stoploss * xATR : xATR_trailing_stop + stoploss * xATR
stop_level := math.max(stop_level, nz(stop_level[1]))

if pos == 1
    strategy.exit('Exit Long', 'UT Long', stop=stop_level)
else if pos == -1
    strategy.exit('Exit Short', 'UT Short', stop=stop_level)





if buy
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if sell
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)
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