資源の読み込みに... 荷物...
  1. スクエア
  2. アダプティブ・ムービング・平均クロスオーバーとストップ・ロスのストラテジー

アダプティブ・ムービング・平均クロスオーバーとストップ・ロスのストラテジー

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2024-07-29 14:27:58
タグ:SMAマルチエイマATRSLTP

img

概要

アダプティブ・ムービング・アベレージ・クロスオーバー (Adaptive Moving Average Crossover with Trailing Stop-Loss Strategy) は,複数の技術指標を組み合わせた定量的な取引アプローチである.この戦略は,主に取引エントリのための高速および遅いシンプル・ムービング・アベレージ (SMA) の間のクロスオーバー信号に依存し,リスク管理のために適応型トレーリング・ストップ・ロスを採用している.この戦略には,変動性に基づくポジションサイジングや適応型ストップ・ロスのレベルなどの高度な機能も組み込まれ,さまざまな市場条件における適応性と強度を強化する.

戦略の原則

この戦略の基本論理には,次の主要な要素が含まれます.

  1. 移動平均クロスオーバー:異なる期間を持つ2つの単純な移動平均値 (SMA) - 速いSMA (デフォルト5期) と遅いSMA (デフォルト50期) を利用する.速いSMAが遅いSMAを超えると長いエントリー信号が起動する.

  2. ポジションサイジング: 戦略は,口座残高と現在の価格に基づく動的ポジションサイジング方法を採用している.また,投資された資本の割合を調整できる"信頼性"因子も導入している.

  3. トレイリング・ストップ・ロス: 割合に基づくストップ・ロスメカニズムを実装する.ストップ・ロスのレベルは価格上昇とともに上昇し,利益をロックし,引き下げを制限する.

  4. 適応性: fancy_testsオプションが有効になっている場合,ストラテジーは標準偏差に基づいて動的ストップ損失パーセントを使用し,ストップ損失レベルが市場の変動に適応できるようにします.

  5. エクジットロジック:この戦略は,固定得益ポイントを設定することなく,ポジションを閉じる際のストップ・ロスを主に利用する.

戦略 の 利点

  1. トレンドフォロー:移動平均のクロスオーバーを使用することで,戦略は中長期のトレンドを把握し,強いトレンド市場での実質的な利益に有利です.

  2. リスク管理: ストップ・ロスのメカニズムは,利益が稼働できるようにしながら下向きのリスクを効果的に制御します.

  3. 適応性:ストップ・ロスのレベルを調整するために波動性因子を組み込むことで,戦略は異なる市場環境によりうまく適応することができます.

  4. 資本管理: ダイナミックなポジションサイズ設定は,口座が成長するにつれて取引規模を増加させ,口座の引き上げ時にリスクの露出を自動的に減らすのに役立ちます.

  5. 柔軟性: 戦略は移動平均期とストップロスの割合などの複数の調整可能なパラメータを提供し,ユーザーは異なる市場と個人リスクの好みに基づいて最適化することができます.

戦略リスク

  1. 誤ったブレイク: 変動または不安定な市場では,移動平均値の誤ったブレイクが頻繁に発生し,複数のストップロスの出口につながる可能性があります.

  2. 遅延: 移動平均値は本質的に遅延する指標であり,非常に不安定な市場では十分に早く反応しない可能性があります.

  3. オーバートレード: パラメータの設定が正しくない場合,頻繁なエントリーとアウトアウトが起こり,取引コストが増加する可能性があります.

  4. 引き下げリスク: ストップロスの遅れにもかかわらず,戦略は急速に逆転する市場で依然として大きな引き下げに直面する可能性があります.

  5. 単方向取引: 戦略は現在,ロングポジションのみを取っており,ダウントレンドで機会を逃したり,損失を負う可能性があります.

戦略の最適化方向

  1. 多期分析: 誤った信号を減らすために,長期移動平均などの長期トレンド指標を導入する.

  2. ショートセールスロジックを追加: ショートセールスをサポートする戦略を拡張し,包括性と利益の機会を向上させる.

  3. 入場タイミングを最適化:他の技術指標 (RSI,MACDなど) を組み合わせて取引信号をフィルターし,入場精度を向上させることを検討します.

  4. ダイナミックパラメータ最適化:市場の変動に基づいて動向平均期間のダイナミック調整などの適応パラメータ調整メカニズムを実装する.

  5. 利得取りのメカニズムを導入する 遅延停止に加えて,技術指標や固定目標に基づく利得取りのルールを追加することを検討する.

  6. ポジション管理を改善する.ケリー基準や他のリスク対等方法に基づくような,より洗練されたポジションサイズ戦略を実施する.

  7. 基本フィルターを追加する: 株式取引では,基本指標を追加的な取引フィルタリング条件として組み込むことを検討する.

結論

アダプティブ・ムービング・平均クロスオーバー (Adaptive Moving Average Crossover with Trailing Stop-Loss Strategy) は,複数の定量的な取引概念を統合した包括的なアプローチである.移動平均クロスオーバーを通じてトレンドを把握し,トレーリング・ストップを使用してリスクを管理し,ダイナミックなパラメータ調整を通じて適応性を向上させる.固有のリスクと制限が存在している一方で,慎重なパラメータ最適化とさらなる戦略改善は,それを強力な取引システムに変えることができる可能性がある.戦略のモジュール設計は,将来の拡張と最適化のための堅牢な基盤を提供します.リスク管理を強調しながらトレンド市場で一貫した収益を求めるトレーダーにとって,この戦略は優れた出発点を提供します.

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © chinmay.hundekari

//@version=5
//@version=5
strategy("test", overlay = true)

// Calculate two moving averages with different lengths.
SLMA = input.int(50,"SMA",minval=10,step=1)
FSMA = input.int(5,"SMA",minval=1,step=1)
fancy_tests = input.bool(true,"Enable Fancy Changes")
longLossPerc = input.float(2, title="Trailing Stop Loss (%)",
     minval=0.0, step=0.1) * 0.01
stdMult = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier",
     minval=0.0, step=0.01)

float fastMA = ta.sma(close, FSMA)
float slowMA = ta.sma(close, SLMA)
float closMA = ta.sma(close, 25)

confidence = 1.0
if (fancy_tests)
    longLossPerc := stdMult * ta.stdev(ohlc4, 20)/close
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
balanceInContracts = balance* confidence/close

// Enter a long position when `fastMA` crosses over `slowMA`.
if ta.crossover(fastMA, slowMA)
    strategy.entry("BUY", strategy.long, qty=balanceInContracts)
//longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
//Trailing Stop loss Code
longStopPrice = 0.0
percLoss = longLossPerc
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    //if (strategy.openprofit_percent/100.0 > longLossPerc)
    //    percLoss := math.min(strategy.openprofit_percent/200.0, longLossPerc)
    stopValue = close * (1 - percLoss)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("STP", stop=longStopPrice)
plot(strategy.position_size > 0 ? longStopPrice : na,
     color=color.red, style=plot.style_cross,
     linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// Enter a short position when `fastMA` crosses under `slowMA`.
//if ta.crossunder(fastMA, closMA)
//    strategy.close_all("SEL")//strategy.entry("sell", strategy.short)

// Plot the moving averages.
plot(fastMA, "Fast MA", color.aqua)
plot(slowMA, "Slow MA", color.orange)
plot((confidence)*(close), "Confidence", color=color.green, linewidth=2)
関連性
もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.