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VWAP 標準偏差 平均逆転取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年12月11日 15:06:33
タグ:VWAPSDMR

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概要

この戦略は,ボリューム・ウェイトド・平均価格 (VWAP) と標準偏差チャネルをベースとした平均逆転取引戦略である.この戦略は,VWAPからの価格偏差を測定し,価格が標準偏差帯を突破すると反トレンドポジションに入手し,価格がVWAPに戻るとポジションを閉じる.このアプローチは,技術分析と統計原則を組み合わせて市場平均逆転特性を活用する.

戦略の原則

基本メカニズムは,取引範囲を確立するために,VWAPと価格変動基準偏差を計算することに基づいています.具体的実施には以下が含まれます:

  1. 累積的なVWAPを計算する: 価格と量の累積産物,累積的な量で割る
  2. 計算標準偏差:閉場価格の20期標準偏差に基づいて
  3. チャンネルを構成する: VWAP から 2 つの標準偏差を足し,減算する
  4. 取引信号:
    • 長入口: 価格が下帯を下回る
    • 短いエントリー: 上位帯を超えた価格
    • 出口条件:価格がVWAP水準に戻る

戦略 の 利点

  1. 統計的基礎: 信頼性の高い平均逆転統計的原則に基づく戦略
  2. 客観的な取引信号: 客観的な判断を避け,明確な数学的指標を使用
  3. 堅牢なリスク管理: 標準偏差チャネルを通じてエントリーポイントを制限し,利益を得るためにVWAP逆転を使用する
  4. 高い適応性: 標準偏差倍数は,異なる市場条件に調整できます.
  5. 流動性の考慮: 高流動性のゾーンで取引する機関取引者にとって,VWAPは重要な基準です

戦略リスク

  1. トレンド市場リスク: 強いトレンド市場では,平均逆転仮定が失敗する可能性があります.
  2. 波動性変化リスク: 市場の波動性の変化は,大きなストップ損失につながる可能性があります.
  3. 資金管理リスク: 各取引に対して適切なポジションサイズが必要である.
  4. 変動リスク:高波動の際に重大な変動が発生する可能性があります. 緩和措置
  • トレンドフィルターを追加する
  • 標準偏差倍数を動的に調整する
  • 最大保持時間を設定する
  • % に基づく停止を導入する

オプティマイゼーションの方向性

  1. トレンド識別を追加する:
    • トレンド検出のための移動平均の組み合わせを組み込む
    • 強いトレンドの際に反トレンド取引を一時停止する
  2. パラメータを最適化:
    • 適応型標準偏差倍数を実装する
    • ストップ損失を変動に基づいて調整する
  3. リスク管理を強化する
    • 最大保持時間制限を追加する
    • 変動性フィルタを導入する
  4. 精度を向上させる
    • シグナル確認のための他の技術指標と組み合わせる
    • 音量変化を考慮してください.

概要

この戦略は,統計的原則に基づいた市場中立的戦略であり,VWAPおよび標準偏差チャネルを使用して価格偏差と逆転を記録する.この戦略は客観的で体系的な特徴を有しているが,実用的な応用ではリスク管理とパラメータ最適化に注意を払う必要がある.戦略の安定性と信頼性は,トレンドフィルターと改善されたリスク管理メカニズムを追加することによってさらに強化することができる.

/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © jklonoskitrader

//@version=5
strategy("ETHUSD VWAP Fade Strategy", overlay=true)

// Input for standard deviation multiplier
std_multiplier = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier")

// Calculate cumulative VWAP
cumulative_pv = ta.cum(close * volume) // Cumulative price * volume
cumulative_vol = ta.cum(volume)        // Cumulative volume
vwap = cumulative_pv / cumulative_vol  // VWAP calculation

// Calculate standard deviation of the closing price
length = input.int(20, title="Standard Deviation Length")
std_dev = ta.stdev(close, length)
upper_band = vwap + std_multiplier * std_dev
lower_band = vwap - std_multiplier * std_dev

// Plot VWAP and its bands
plot(vwap, color=color.blue, linewidth=2, title="VWAP")
plot(upper_band, color=color.red, linewidth=1, title="Upper Band")
plot(lower_band, color=color.green, linewidth=1, title="Lower Band")

// Strategy conditions
go_long = ta.crossunder(close, lower_band)
go_short = ta.crossover(close, upper_band)

// Execute trades
if (go_long)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (go_short)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit strategy
if (strategy.position_size > 0 and close > vwap)
    strategy.close("Long")
if (strategy.position_size < 0 and close < vwap)
    strategy.close("Short")
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