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3つの標準差異逆転取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年6月21日 14:44:54
タグ:SMA性感染症マルチSD

三标准差动量反转交易策略

概要

三標準差逆転取引戦略は,統計学原理に基づく量化取引方法である.この戦略は,価格が平均線周りの波動の特性を利用し,標準差を計算することによって価格の異常波動範囲を特定し,価格が極端な偏差に達すると逆転取引を行う.この方法は,短期間の市場過度に反応した後の反発行動を捕捉することを目的とし,特に波動が大きい取引種と短い時間周期に適用される.

戦略の原理

この戦略の核心原理は,移動平均線 (MA) と標準差 (SD) を利用して価格変動の上下境界を構築することです.具体的ステップは以下の通りです.

計算する指定周期 (デフォルト20) の単純な移動平均線 (SMA)
価格を計算する基準差.
標準差を3 (調整可能な倍数) で掛け,それぞれを移動平均線に足し減して上下を境界とする.
価格が下を突破すると,オバーセールとして考えられ,買い信号が発信される.
価格が上限を突破すると,オーバーバイとして考えられ,売り信号が発信される.

この方法では,価格がほとんどの場合平均値に近い変動を想定し,価格偏差平均値が3標準差に達すると平均値回帰が起こりうる可能性が高い.

戦略的優位性

統計的基礎:この戦略は,堅牢な統計的原則の上に構築され,標準差を使用して価格変動の異常度を定量化し,理論的な裏付けがあります.
適応力:動的計算による移動平均線と標準差によって,戦略は異なる市場条件の変動特性に適応することができる.
逆勢操作:市場情勢が極端に上昇したときに入場し,価格の逆転の機会を把握し,潜在的な利益の余地が大きい.
柔軟性:戦略パラメータ (例えばMAサイクル,標準差倍数) は,異なる取引種や時間枠に応じて最適化できます.
ビジュアルフレンドリー: 戦略は,チャート上で,買取信号と価格変動の範囲を明確に表示し,トレーダーは市場の状況を直感的に理解できるようにします.

戦略的リスク

偽の突破リスク:高波動市場では,価格が頻繁に突破する可能性があり,実際の反転が形成されないため,頻繁な取引と潜在的な損失を引き起こす.
トレンドマーケットの不良パフォーマンス: 強いトレンド市場では,価格は長期的に境界の外に走る可能性がある.戦略は大きなトレンドを見逃したり,頻繁に逆転操作したりする可能性がある.
パラメータ敏感性:戦略性能は,移動平均と標準差倍数の選択に非常に依存しており,パラメータ設定が正しくない場合,性能が著しく低下する可能性があります.
スリップポイントと取引コスト:短い時間周期で頻繁な取引は,利益を蝕む高いスリップポイントと取引コストに直面する可能性があります.
ブラック・スワン事件リスク:重要なニュースや市場の急激な波動時に,価格が通常の波動範囲をはるかに超えて,深刻な損失を引き起こす可能性があります.

戦略の最適化方向

トレンドフィルター導入:長期トレンド指標 (例えば,より長い周期の移動平均線) と組み合わせて,トレンド方向での取引のみを実行し,逆転操作を減らす.
ダイナミック調整標準差倍数:市場波動率に応じて標準差倍数を自動的に調整し,波動が低い時期には敏感性を高め,波動が高い時期には値を高めます.
加算指標:他の技術指標 (例えばRSIまたはMACD) と組み合わせて補助的な確認として,入口信号の信頼性を向上させる.
部分的なポジション管理を実現:信号強度や価格偏差程度に応じて入口と出口を分割し,リスク管理を最適化する.
ストップ損失と移動停止損失を組み合わせる:合理的なストップ損失の位置を設定し,利益を得るときに移動停止損失を使用し,利益を得た利益を保護する.
タイムサイクル選択を最適化する: 異なるタイムサイクルでのパフォーマンスを再評価して,その戦略に最も適した特定のタイムフレームを選択する.
変動要因を考慮する:低波動環境では,戦略パラメータを調整したり,取引を一時停止したりして,異なる市場の状況に適応する.

概要

3標準差異逆転取引戦略は,価格の極端な偏差を捕捉することによって取引機会を探求する統計原理に基づく定量化取引方法である.この戦略は,理論的基礎,適応性および柔軟性において顕著な利点を有し,特に高波動市場および短期取引に適している.しかし,ユーザーは偽突破,トレンド市場パフォーマンス,パラメータ敏感性などの潜在的リスクに注意する必要がある.傾向フィルタリング,動態パラメータ調整,および補助指標などの最適化手段を導入することで,戦略の安定性と収益性をさらに高めることができる.全体的に,これは適切な市場条件下で良い取引結果を得る可能性のある,深く研究され最適化された取引戦略の枠組みである.

/*backtest
start: 2023-06-15 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MikEy Scali 3 STD Dev Buy/Sell Strategy", overlay=true)

// Input parameters
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length", minval=1)
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(3.0, title="Standard Deviation Multiplier", step=0.1)

// Calculate the moving average and standard deviation
ma = ta.sma(src, length)
std_dev = ta.stdev(src, length)

// Calculate upper and lower bands
upper_band = ma + (std_dev * mult)
lower_band = ma - (std_dev * mult)

// Buy and Sell conditions
// Buy when the price is below the lower band (3 std devs below MA)
buyCondition = ta.crossover(src, lower_band)
// Sell when the price is above the upper band (3 std devs above MA)
sellCondition = ta.crossunder(src, upper_band)

// Plot the buy and sell signals on the chart
plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Execute buy and sell orders based on the conditions
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")

// Plot the moving average and the bands
plot(ma, color=color.blue, title="Moving Average")
plot(upper_band, color=color.red, title="Upper Band (3 STD)")
plot(lower_band, color=color.green, title="Lower Band (3 STD)")

// Optional: Plot the source
plot(src, color=color.gray, title="Source")

// Add labels for clarity
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.green, 90) : na, offset=-1, title="Buy Signal Background")
bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na, offset=-1, title="Sell Signal Background")

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