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トレーリングストップ損失戦略の移動平均クロスオーバー

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年5月29日 17:02:19
タグ:SMARSIATR

概要

この戦略は,価格動向を把握するために,異なる期間の2つのシンプル・ムービング・アベア (SMA) を使用し,トレード・シグナルとリスク管理を最適化するために,相対強度指数 (RSI) と平均本格範囲 (ATR) 指標を組み込む.短期SMAが長期SMAを超えると購入信号が生成され,逆が起きたとき販売信号が生成される.この戦略は,トレリング・ストップ・ロスの方法を採用し,収益をより良く保護し,リスクを制御するために価格動向に基づいて収益とストップ・ロスのレベルを動的に調整する.

戦略原則

2つのSMAを計算します 10と30でデフォルトします
短期SMAが長期SMAを超えると購入信号,長期SMAが長期SMAを下回ると売却信号を生成する.
購入時に,現在の閉店価格に基づいてストップ・ロスを設定し, 閉店価格より2ユニット以下と6ユニット以上にデフォルトします.
持有期間中に,価格変動に基づく利益をより良く保護するために,動的に利益の引き上げレベルを調整します.
14 期間の RSI と ATR インディケーターを使用して,市場の動向と変動を評価し,取引信号を最適化します.

戦略の利点

単純化: 戦略は,クラシックな移動平均のクロスオーバー原則に基づいており,論理が明確で,理解し実行するのが簡単です.
トレンドフォロー: 異なる期間の2つのSMAを使用して,戦略は中長期市場傾向を効果的に把握し,さまざまな市場環境に適応します.
ダイナミックストップ・ロスト・アンド・テイク・プロフィート: トレイリング・ストップ・ロスト・メソッドは,価格変動に基づいて,ダイナミックにプロフィート・テイク・ロスト・レベルを調整し,リスクを制御しながら利益を保護します.
複数の指標の相乗効果: RSI と ATR 指標を組み合わせることで,市場の動向と変動のより包括的な評価が可能になり,取引信号の信頼性が向上します.

戦略リスク

パラメータ最適化リスク:SMA期間,取利益,ストップ損失レベル,その他のパラメータは,異なる市場や楽器のために最適化する必要があります. パラメータの設定が正しくない場合,戦略のパフォーマンスが低下します.
変動する市場リスク: 変動する市場環境では,頻繁に取引信号が発信されることで,過剰取引や急激な資本枯渇が起こる可能性があります.
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

ダイナミックパラメータ最適化:SMA期間などのキーパラメータをダイナミックに調整し,市場の変化に基づいて利益/ストップ損失レベルを取ることで戦略の適応性を向上させる.
シグナルフィルタリング: 取引シグナルを二次的に確認するための追加的な技術指標または市場情勢指標を導入し,誤った判断や過剰取引を減らす.
ポジションサイズ: 市場変動と口座リスク容量に基づいてポジションサイズを動的に調整し,単一の取引リスクを制御します.
複数のツールの相乗効果: 戦略を複数の関連ツールを適用し, 全体のポートフォリオリスクを低減するために, ハージングのためにツールの間の相関関係を使用する.

概要

トレイリングストップロスの移動平均クロスオーバー戦略は,古典的な技術分析原則に基づいた定量的な取引戦略である.異なる期間を持つ2つのSMAを使用して市場のトレンドを把握し,トレーリングストップロスの方法を使用してリスクを動的に制御する.この戦略は,市場状況のより包括的な評価のためにRSIとATR指標も組み込む.この戦略は明確な論理を持ち,実行が簡単であるが,パラメータ最適化,不安定市場リスク,トレンド逆転リスクなどの問題を実用的なアプリケーションで考慮することが不可欠である.将来の最適化は,ダイナミックパラメータ最適化,信号フィルタリング,ポジションサイズ化,および戦略の安定性と収益性を向上させるためのマルチインストゥルメントシネージに焦点を当てることができる.

/*backtest
start: 2023-05-23 00:00:00
end: 2024-05-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// suitable for : AMZN - 30 minutes, MSFT - 30 minutes, NVDA -15 minutes

strategy("AAPL-SIMPLE_SMA", overlay=true)

// Create Indicator's

// Create Indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)
qty = 1

// Specify crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)

// // Execute trade if condition is True
if (longCondition)
    stopLoss = close -2
    // stopLoss=1
    takeProfit = close +6

    action = "buy"
    strategy.entry("long", strategy.long, qty=qty)
    // strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
    strategy.exit("exit", "long",  limit=takeProfit)
    alert('{"TICKER":"'+syminfo.ticker+'","ACTION":"'+action+'","PRICE":"'+str.tostring(close)+'","STOPLOSS":"'+str.tostring(stopLoss)+'","TAKEPROFIT":"'+str.tostring(takeProfit)+'","QTY":"'+str.tostring(qty)+'"}')




plot(shortSMA)
plot(longSMA, color=color.purple)

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トレーリングストップ損失戦略の移動平均クロスオーバー

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戦略原則

戦略 の 利点

戦略リスク

戦略の最適化方向

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戦略の利点