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クラウドベースのボリンガー帯双動平均量的な傾向戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年12月27日 15:54:08
タグ:マルチBB

概要

この戦略は,イチモク・クラウドをベースとした定量的な取引システムである.主にリーディング・スペンAとリーディング・スペンBの間のクロスオーバー信号を使用して,市場のトレンド方向を決定し,取引信号を生成する.この戦略は,市場トレンドのターニングポイントを効果的に把握するためにドンチアンチャネル計算原理を組み込み,ダイナミックな価格範囲評価方法を採用する.

戦略の原則

戦略の基本論理は次の主要な要素に基づいています

変換線: 9 期間のドンチアンチャネルの中間値を迅速な応答指標として使用する
ベースライン: 中期トレンド指標として26期間のドンチアン運河の中間値を用い
リードスパンA: 変換線とベースラインの平均として計算される
リードスパンB: 長期トレンド指標として52期間のドンキアン・チャネル・メディアンを用いる
遅延期間: 閉店価格を26期後退させます.

取引シグナルは,次の条件で起動する.

長信号: リードスパン A がリードスパン B を横切るとき
短信号: リードスパン A がリードスパン B の下を通るとき

戦略の利点

多次元的な傾向確認: 市場傾向の包括的な評価のために,異なる時期の指標を組み合わせます.
高い信号信頼性: クラウドクロスオーバーを信号トリガーとして使用し,誤った信号を効果的にフィルタリングします
堅牢なリスク管理: クラウド構造は本質的にサポートとレジスタンスレベルを提供し,自然なストップ・ロストポイントを提供しています
高い適応性: 戦略パラメータは,異なる市場の特徴に応じて調整できます.

戦略リスク

遅延リスク: 長期計算を使用すると,入出信号が遅れる可能性があります.
横向的な市場リスク: 変動する市場で頻繁に誤ったブレイクシグナルを生む可能性があります.
パラメータの敏感性:異なるパラメータの組み合わせが戦略のパフォーマンスに重大な変化をもたらす可能性があります.
引き上げリスク: 傾向の逆転時に大きな引き上げに直面する可能性があります.

戦略の最適化方向

容量指標を組み込む: 傾向の妥当性を確認するために容量変化を組み合わせる
パラメータ選択を最適化する: 異なる市場サイクル特性に基づいてパラメータを動的に調整する
補助指標を追加する: RSI や MACD のような指標を補完的な確認信号として追加する
ストップ・ロスのメカニズムの改善: トレイリング・ストップなどのより柔軟なストップ・ロスの戦略を設計する

概要

この戦略は,クラシックな技術分析ツールを組み合わせ,多次元的なトレンド分析を通じて市場機会を把握する定量的な取引システムである. 固有の遅れがあるが,全体的に良い信頼性と適応性を示している. 継続的な最適化と改善を通じて,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: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
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/
// © mrbakipinarli

//@version=6
strategy(title="Ichimoku Cloud Strategy", shorttitle="Ichimoku Strategy", overlay=true)

// Inputs for Ichimoku Cloud
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title="Conversion Line Length")
basePeriods = input.int(26, minval=1, title="Base Line Length")
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title="Leading Span B Length")
displacement = input.int(26, minval=1, title="Lagging Span")

// Functions
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))

// Ichimoku Components
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = math.avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

// Plotting Ichimoku Components
plot(conversionLine, color=color.new(#2962FF, 0), title="Conversion Line")
plot(baseLine, color=color.new(#B71C1C, 0), title="Base Line")
plot(close, offset = -displacement + 1, color=color.new(#43A047, 0), title="Lagging Span")
p1 = plot(leadLine1, offset = displacement - 1, color=color.new(#A5D6A7, 0), title="Leading Span A")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement - 1, color=color.new(#EF9A9A, 0), title="Leading Span B")

// Kumo Cloud
plot(leadLine1 > leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Upper Line", display = display.none) 
plot(leadLine1 < leadLine2 ? leadLine1 : leadLine2, offset = displacement - 1, title = "Kumo Cloud Lower Line", display = display.none) 
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color.rgb(67, 160, 71, 90) : color.rgb(244, 67, 54, 90))

// Trading Logic
longCondition = ta.crossover(leadLine1, leadLine2)
shortCondition = ta.crossunder(leadLine1, leadLine2)

if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

関連性

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クラウドベースのボリンガー帯 双動平均量的な傾向戦略

概要

戦略の原則

戦略 の 利点

戦略リスク

戦略の最適化方向

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戦略の利点