資源の読み込みに... 荷物...
  1. スクエア
  2. 適応型リスク管理戦略 双向移動平均金十字に基づいた

適応型リスク管理戦略 双向移動平均金十字に基づいた

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年9月26日 16:17:20
タグ:SMAマルチ

img

概要

この戦略は,適応型リスク管理とダイナミックなポジションサイジングを組み合わせたダブル・ムービング・平均値の黄金十字に基づいた取引戦略である.この戦略は,50日および200日間のシンプル・ムービング・平均値 (SMA) を用いてトレンドを特定し,50日間のMAが200日間のMAを超えると購入信号を生成する.同時に,この戦略は,総口座資本の2.5%をベースとしたリスク管理方法を採用し,各取引のポジションサイズをダイナミックに計算し,利益を保護するために,百分比ベースのストップ・ロスを使用する.

戦略の原則

  1. エントリー・シグナル:50日間のMAが200日間のMA (ゴールデン・クロス) を超えると買い信号が発信される.
  2. リスク管理:各取引は,口座総資本の2.5%を超えないリスクを負う.
  3. ポジションサイズ:各取引のポジションサイズは,リスク額とストップロスの距離に基づいて動的に計算されます.
  4. ストップ・ロスの設定:ストップ・ロスの価格が200日間MAより1.5%低くなっています.
  5. 取引終了条件:取引は,価格が200日MMAを下回ると終了します.

戦略 の 利点

  1. トレンドフォロー: 強い上昇傾向を把握し,利益の機会を増やすために黄金十字を使用します.
  2. リスク管理: 割合に基づくリスク管理を用いて,各取引のリスク露出を効果的に制御する.
  3. ダイナミック・ポジショニング: 市場の変動,リスクと報酬のバランスに基づいてポジションサイズを自動的に調整する.
  4. 柔軟なストップ・ロース: 市場変動に自動的に調整される相対的なストップ・ロースを使用し,十分な価格動向を許可しながら利益を保護します.
  5. クリア・エグジット: 客観的な判断による不決を避けるために,クリア・エグジットの条件を設定する.

戦略リスク

  1. 誤ったブレイク: 変動する市場では頻繁に誤った信号を誘発し,連続した小損失を引き起こす可能性があります.
  2. 遅延: 移動平均値は本質的に遅延する指標であり,初期トレンドの重要な動きを見逃す可能性があります.
  3. 大幅なギャップ: 大幅なダウンギャップは,事前設定された2.5%のリスク限界を超えた実際の損失をもたらす可能性があります.
  4. 過剰取引:範囲限定市場では,頻繁なMAクロスオーバーが不必要な取引コストを増加させる可能性があります.
  5. 単一技術指標: 移動平均値だけに頼るということは,他の重要な市場情報を無視する可能性があります.

戦略の最適化方向

  1. フィルタリング メカニズムを導入: より信頼性の高い取引信号をフィルタリングするために,ボリューム,波動性,または他の指標を追加することを検討します.
  2. エントリータイムを最適化:他の技術指標 (RSI,MACDなど) を組み込み,トレンドを確認し,誤ったブレイクを減らす.
  3. ダイナミックパラメータ調整: 戦略の適応性を向上させるために,異なる市場サイクルに基づいて,MA期間を自動的に調整します.
  4. 利潤のメカニズムを追加します 市場が急激に動いているときに より多くの利益を得るために ダイナミックな利潤の条件を設定します
  5. リスクの多様化: システムリスクを減らすため,複数の関連性のない市場に戦略を適用することを検討する.

概要

この二重移動平均金十字に基づいた適応型リスク管理戦略は,従来の技術分析方法と近代的なリスク管理技術を組み合わせ,トレーダーに比較的堅牢な取引システムを提供している.中長期のトレンドを把握するだけでなく,安定したリターンを求める投資家に適したリスクを効果的に制御する.しかし,この戦略を使用する際には,トレーダーは依然として市場の変化を注意深く監視し,最高のリスク・リターン比を達成するために実際の取引パフォーマンスに基づいてパラメータを継続的に最適化する必要があります.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-09-24 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Golden Cross with 1.5% Stop-Loss & MA Exit", overlay=true)

// Define the 50-day and 200-day moving averages
ma50 = ta.sma(close, 50)
ma200 = ta.sma(close, 200)

// Entry condition: 50-day MA crosses above 200-day MA (Golden Cross)
goldenCross = ta.crossover(ma50, ma200)

// Exit condition: price drops below the 200-day MA
exitCondition = close < ma200

// Set the stop-loss to 1.5% below the 200-day moving average
stopLoss = ma200 * 0.985  // 1.5% below the 200-day MA

// Risk management (1.5% of total equity)
riskPercent = 0.025  // 1.5% risk
equity = strategy.equity
riskAmount = equity * riskPercent

// Calculate the distance between the entry price (close) and the stop-loss
stopDistance = close - stopLoss

// Calculate position size based on the risk amount and stop-loss distance
if (goldenCross and stopDistance > 0)
    positionSize = riskAmount / stopDistance
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)

// Exit the trade when the price crosses below the 200-day moving average
if (exitCondition)
    strategy.close("Long")

// Plot the moving averages on the chart for visualization
plot(ma50, color=color.blue, linewidth=2, title="50-day MA")
plot(ma200, color=color.red, linewidth=2, title="200-day MA")
関連性
もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.