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AI駆動波動性価格システム ダイバージェンス・トレーディング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年12月27日 13:51:33
タグ:VPSRSIATRワオアール

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概要

この戦略は,主にVPS (ボラティリティ価格システム) のダイバージェンス指標とWOWのトレンドメソッドを統合した人工知能技術を組み込んだ高度なトレンドフォロー取引システムである.この戦略は,RSIダイバージェンスを組み合わせて潜在的な価格逆転点を検出する一方で,市場波動性とトレンド強さを特定するためにVPSを使用する.この戦略は,トレンドモメンタムとダイバージェンス分析の両方を活用することによって,市場予測の精度を向上させ,長期と短期の両方に正確なエントリー信号を提供することができる.

戦略の原則

この戦略は,以下の3つの基本要素に基づいています.

  1. WOW トレンド インディケーター トレンド 変化 の 確認 (上昇 傾向 から 下落 傾向 に 移る または その 逆)
  2. 波動性とトレンド強さを検証するためのVPS条件
  3. 潜在的逆転点を特定するためのRSI分散分析

このシステムは,市場状況を評価するために,まずATRに基づいて動的なサポートとレジスタンスチャネルを計算し,VPS長度パラメータ (デフォルト11) と組み合わせて市場状況を評価します.価格がオーバーバイト (78) またはオーバーセール (27) レベルを突破すると,システムは取引信号を起動します.さらに,戦略は価格とVPS指標の間の差異を監視し,取引の方向性をさらに確認します.

戦略 の 利点

  1. 多次元分析: 傾向追跡,変動,分散分析を組み合わせることで,より包括的な市場視点を提供します
  2. 強力な適応性: 市場変動に自動的に適応する動的ATRチャネルを使用する
  3. 総合的なリスク管理: 既定の利益目標に基づいて自動的なポジション閉鎖を伴う,内蔵された利益とストップ・ロスのメカニズム
  4. シグナル確認メカニズム: 複数の条件が同時に取引トリガーに満たされるよう要求し,偽信号を減らす
  5. 双方向取引能力: 市場変動を完全に利用し,長期および短期間の取引機会の両方を把握できる

戦略リスク

  1. 市場騒音:横向または低変動環境で誤った信号を生む可能性があります.
  2. パラメータ感度: 戦略のパフォーマンスが指標パラメータ設定に大きく依存する (例えば,VPS長さ,過剰購入/過剰販売レベル)
  3. 滑り込みリスク: 短時間で (例えば5分) 重要な滑り込み影響に直面する可能性があります.
  4. シグナル遅延:複数の確認メカニズムにより,エントリータイミングが比較的遅くなる可能性があります.
  5. 資金管理: 固定資本の配分方法は,さまざまな市場条件下で異なる結果をもたらす可能性があります.

戦略の最適化方向

  1. ダイナミックパラメータ調整: 適応パラメータメカニズムを導入し,市場状況に基づいて,VPS長度と過剰購入/過剰販売の値をダイナミックに調整する
  2. 市場環境フィルタリング: 不利な市場状況下で取引を一時停止するための市場環境認識モジュールを追加する
  3. ストップ・ロスの最適化: ATR をベースとしたより柔軟なストップ・ロスのメカニズムを設計し,リスク制御の精度を向上させる
  4. 期間の最適化: 異なる取引セッションのための戦略パラメータと取引規則を調整
  5. 資本管理の最適化: 市場変動と利益/損失状況に基づいて取引規模を調整するために動的ポジション管理を導入する

概要

これは,複数の技術指標と分析方法を統合した包括的な取引戦略である.人工知能技術と伝統的な技術分析を組み合わせることで,戦略は堅牢性を維持しながら高い取引精度を提供することができる.主な利点は,多層の信号確認メカニズムと包括的なリスク管理システムにある.最適化の主な分野は動的パラメータ調整と市場環境認識である.継続的な最適化と改善を通じて,この戦略は,異なる市場条件で安定したパフォーマンスを維持する可能性がある.

/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("AI+VPS Vijay Prasad Strategy", overlay=true)

// --- VPS Divergence Strategy Inputs ---
vps_length = input.int(11, title="VPS Length")
vps_overbought = input.int(78, title="VPS Overbought Level")  // Overbought level for VPS
vps_oversold = input.int(27, title="VPS Oversold Level")  // Oversold level for VPS

// Calculate VPS (Relative Strength Index alternative) - here using a custom divergence condition
vps = ta.rsi(close, vps_length)

// Plot VPS on the chart
plot(vps, title="VPS", color=color.blue, linewidth=2)
hline(vps_overbought, "Overbought", color=color.red, linewidth=1)
hline(vps_oversold, "Oversold", color=color.green, linewidth=1)

// Define Buy and Sell Conditions based on Overbought/Oversold VPS
vps_buy_condition = vps < vps_oversold  // Buy signal when VPS is oversold
vps_sell_condition = vps > vps_overbought  // Sell signal when VPS is overbought

// Define Bullish and Bearish Divergence conditions
bullish_divergence = (low[1] < low[2] and vps[1] > vps[2] and low < low[1] and vps > vps[1])
bearish_divergence = (high[1] > high[2] and vps[1] < vps[2] and high > high[1] and vps < vps[1])

// Combine Buy and Sell signals: 
// Buy when VPS is oversold or Bullish Divergence occurs
vps_buy_condition_final = vps_buy_condition or bullish_divergence
// Sell when VPS is overbought or Bearish Divergence occurs
vps_sell_condition_final = vps_sell_condition or bearish_divergence

// Plot Buy and Sell Signals
plotshape(series=vps_buy_condition_final, title="VPS Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, text="BUY")
plotshape(series=vps_sell_condition_final, title="VPS Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, text="SELL")

// VPS Divergence Highlight
bgcolor(bullish_divergence ? color.new(color.green, 90) : na)  // Highlight background for Bullish Divergence
bgcolor(bearish_divergence ? color.new(color.red, 90) : na)  // Highlight background for Bearish Divergence

// Strategy: Buy and Sell with target
if vps_buy_condition_final
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if vps_sell_condition_final
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Capital settings for the strategy (for backtesting purposes)
capital_per_trade = input.float(1000, title="Capital per Trade (INR)", minval=1)
buy_target_inr = 1500  // Profit target for Buy in INR
sell_target_inr = 1000  // Profit target for Sell in INR

trade_value = close * (capital_per_trade / close)  // Value of one contract at current price

// Profit threshold calculation
buy_profit_target = buy_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Buy
sell_profit_target = sell_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Sell

// Exit based on profit targets
if strategy.position_size > 0
    profit_inr = (close - strategy.position_avg_price) * strategy.position_size
    if profit_inr >= buy_target_inr
        strategy.close("Buy", comment="Profit Target Reached")

if strategy.position_size < 0
    profit_inr = (strategy.position_avg_price - close) * -strategy.position_size
    if profit_inr >= sell_target_inr
        strategy.close("Sell", comment="Profit Target Reached")

// --- WoW Trends + VPS (Vijay Prasad Strategy) Logic ---
Periods = input.int(title="ATR Period", defval=10)
src = input.source(close, title="Source")
Multiplier = input.float(title="ATR Multiplier", step=0.1, defval=1.7)
changeATR = input.bool(title="Change ATR Calculation Method ?", defval=true)
showsignals = input.bool(title="Show Buy/Sell Signals ?", defval=true)

// --- ATR Calculation ---
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - (Multiplier * atr)
up1 = na(up[1]) ? up : up[1]
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = na(dn[1]) ? dn : dn[1]
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn

// --- WoW Trends Logic ---
var trend = 1
trend := na(trend[1]) ? 1 : trend
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend

// --- VPS Logic (Vijay Prasad Strategy) ---
vpsVolatilityCondition = (high - low) > (1.5 * ta.sma(ta.tr, 20))  // VPS condition based on volatility
vpsTrendCondition = trend == 1  // VPS condition to check if trend is up
vpsSignal = vpsVolatilityCondition and vpsTrendCondition  // Combine both VPS conditions

// --- Buy/Sell Signal Logic ---
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1  // Signal to Buy (when trend switches to up)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1  // Signal to Sell (when trend switches to down)

// --- Combined Buy/Sell Signal Logic (WoW Trends + VPS) ---
combinedBuySignal = buySignal and vpsSignal
combinedSellSignal = sellSignal and vpsSignal

// --- Plot WoW Trends Lines using plot() ---
plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", color=color.green, linewidth=2)
plot(trend == -1 ? dn : na, title="Down Trend", color=color.red, linewidth=2)

// --- Plot VPS Signals ---
plotshape(vpsSignal and showsignals, title="VPS Signal", text="VPS", location=location.abovebar, style=shape.triangledown, size=size.small, color=color.blue, textcolor=color.white)

// --- Plot Combined Buy/Sell Signals ---
plotshape(combinedBuySignal and showsignals, title="Combined Buy Signal", text="BUY", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.small, color=color.green, textcolor=color.white)
plotshape(combinedSellSignal and showsignals, title="Combined Sell Signal", text="SELL", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.small, color=color.red, textcolor=color.white)

// --- Strategy Entries ---
if (combinedBuySignal)
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if (combinedSellSignal)
    strategy.entry("SELL", strategy.short)

// --- Highlight Bars for Buy/Sell Signals ---
barcolor(combinedBuySignal ? color.green : na, offset=-1)
barcolor(combinedSellSignal ? color.red : na, offset=-1)
関連性
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