資源の読み込みに... 荷物...

ダイナミック・トレード理論:指数的な移動平均値と累積的なボリューム期間クロスオーバー戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2025-01-06 11:45:38
タグ:エイマCVPAVWP死亡時間

概要

この戦略は,指数関数移動平均値 (EMA) と累積量期間 (CVP) を組み合わせた取引システムである.価格EMAと累積量重量価格のクロスオーバーを分析することによって市場トレンド逆転点を捕捉する.この戦略には,取引セッションを制限するための内蔵時間フィルターが含まれ,取引期間終了時に自動ポジション閉鎖をサポートする.逆クロスオーバー出口とカスタムCVP出口という2つの異なる出口方法を提供し,強い柔軟性と適応性を提供する.

戦略原則

戦略の基本論理は次の主要な計算に基づいています

平均価格 (AVWP) を計算する: 高値,低値,閉値の算術平均をボリュームで掛けます.
累積量期間値を計算する: 設定された期間中の量重量化された価格を合計し,累積量で割る.
閉じる価格の EMA と CVP の EMA を別々に計算する.
価格EMAがCVPのEMAを超えると長信号を生成し,価格EMAがCVPのEMAを下回ると短信号を生成する.
出口シグナルは逆クロスオーバーシグナルか,カスタムCVP期間に基づくシグナルである.

戦略の利点

強力なシグナルシステム: 価格傾向とボリューム情報を組み合わせて,より正確な市場方向判断を行う.
高い適応性: EMA と CVP 期間を調整することで異なる市場環境に適応できます.
完全なリスク管理: タイムフィルタを組み込み,不適切な期間中に取引を防ぐ.
柔軟な退出メカニズム: 市場特性を考慮して選択できる2つの異なる退出方法を提供します.
良い視覚化:戦略は,シグナルマーカーとトレンドエリアの埋め込みを含む明確なグラフィックインターフェースを提供します.

戦略リスク

遅延リスク: EMA には固有の遅延があり,入入と出出のタイミングにわずかな遅延を引き起こす可能性があります.
振動リスク:横向市場では誤った信号を生む可能性があります.
パラメータの感度:異なるパラメータの組み合わせにより,性能が大きく変化する可能性があります.
流動性リスク:低流動性市場では,CVP計算が不正確である可能性があります.
タイムゾーン依存性: 戦略は,時間フィルタリングのためにニューヨーク時間を使用し,異なる市場取引時間に注意を払う必要があります.

戦略の最適化方向

波動性フィルターを導入する: 適応性を向上させるために市場波動性に基づいて戦略パラメータを調整する.
タイムフィルターを最適化: 取引セッションの制御をより正確にするために複数のタイムウィンドウを追加します.
音量品質評価を追加:低品質の音量信号をフィルターするために音量分析指標を導入します.
ダイナミックパラメータ調整:市場状況に基づいて EMA と CVP 期間を自動的に調整するための適応パラメータシステムを開発する.
市場情勢指標を追加:他の技術指標と組み合わせて取引信号を確認します.

概要

EMAとCVPの利点を組み合わせることで,トレンドを把握し,リスク管理に焦点を当てることができるトレードシステムを作成する.この戦略は高度にカスタマイズ可能で,さまざまな市場環境で使用するのに適しています.最適化提案の実施を通じて,さらなるパフォーマンス改善の余地があります.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// © sapphire_edge 

// # ========================================================================= #
// #                  
// #        _____                   __    _              ______    __         
// #      / ___/____ _____  ____  / /_  (_)_______     / ____/___/ /___ ____ 
// #      \__ \/ __ `/ __ \/ __ \/ __ \/ / ___/ _ \   / __/ / __  / __ `/ _ \
// #     ___/ / /_/ / /_/ / /_/ / / / / / /  /  __/  / /___/ /_/ / /_/ /  __/
// #    /____/\__,_/ .___/ .___/_/ /_/_/_/   \___/  /_____/\__,_/\__, /\___/ 
// #              /_/   /_/                                     /____/       
// #                                      
// # ========================================================================= #

strategy(shorttitle="⟡Sapphire⟡ EMA/CVP", title="[Sapphire] EMA/CVP Strategy", initial_capital= 50000, currency= currency.USD,default_qty_value = 1,commission_type= strategy.commission.cash_per_contract,overlay= true )

// # ========================================================================= #
// #                       // Settings Menu //
// # ========================================================================= #

// --------------------    Main Settings    -------------------- //
groupEMACVP = "EMA / Cumulative Volume Period"
tradeDirection = input.string(title='Trade Direction', defval='LONG', options=['LONG', 'SHORT'], group=groupEMACVP)
emaLength = input.int(25, title='EMA Length', minval=1, maxval=200, group=groupEMACVP)
cumulativePeriod = input.int(100, title='Cumulative Volume Period', minval=1, maxval=200, step=5, group=groupEMACVP)
exitType = input.string(title="Exit Type", defval="Crossover", options=["Crossover", "Custom CVP" ], group=groupEMACVP)
cumulativePeriodForClose = input.int(50, title='Cumulative Period for Close Signal', minval=1, maxval=200, step=5, group=groupEMACVP)
showSignals = input.bool(true, title="Show Signals", group=groupEMACVP)
signalOffset = input.int(5, title="Signal Vertical Offset", group=groupEMACVP)

// --------------------    Time Filter Inputs    -------------------- //
groupTimeOfDayFilter = "Time of Day Filter"
useTimeFilter1  = input.bool(false, title="Enable Time Filter 1", group=groupTimeOfDayFilter)
startHour1      = input.int(0, title="Start Hour (24-hour format)", minval=0, maxval=23, group=groupTimeOfDayFilter)
startMinute1    = input.int(0, title="Start Minute", minval=0, maxval=59, group=groupTimeOfDayFilter)
endHour1        = input.int(23, title="End Hour (24-hour format)", minval=0, maxval=23, group=groupTimeOfDayFilter)
endMinute1      = input.int(45, title="End Minute", minval=0, maxval=59, group=groupTimeOfDayFilter)
closeAtEndTimeWindow = input.bool(false, title="Close Trades at End of Time Window", group=groupTimeOfDayFilter)

// --------------------    Trading Window    -------------------- //
isWithinTradingWindow(startHour, startMinute, endHour, endMinute) =>
    nyTime            = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, hour, minute)
    nyHour            = hour(nyTime)
    nyMinute          = minute(nyTime)
    timeInMinutes     = nyHour * 60 + nyMinute
    startInMinutes    = startHour * 60 + startMinute
    endInMinutes      = endHour * 60 + endMinute
    timeInMinutes    >= startInMinutes and timeInMinutes <= endInMinutes

timeCondition =  (useTimeFilter1 ? isWithinTradingWindow(startHour1, startMinute1, endHour1, endMinute1) : true)

// Check if the current bar is the last one within the specified time window
isEndOfTimeWindow() =>
    nyTime            = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, hour, minute)
    nyHour            = hour(nyTime)
    nyMinute          = minute(nyTime)
    timeInMinutes     = nyHour * 60 + nyMinute
    endInMinutes      = endHour1 * 60 + endMinute1
    timeInMinutes == endInMinutes

// Logic to close trades if the time window ends
if timeCondition and closeAtEndTimeWindow and isEndOfTimeWindow()
    strategy.close_all(comment="Closing trades at end of time window")

// # ========================================================================= #
// #                       // Calculations //
// # ========================================================================= #

avgPrice = (high + low + close) / 3
avgPriceVolume = avgPrice * volume

cumulPriceVolume = math.sum(avgPriceVolume, cumulativePeriod)
cumulVolume = math.sum(volume, cumulativePeriod)
cumValue = cumulPriceVolume / cumulVolume

cumulPriceVolumeClose = math.sum(avgPriceVolume, cumulativePeriodForClose)
cumulVolumeClose = math.sum(volume, cumulativePeriodForClose)
cumValueClose = cumulPriceVolumeClose / cumulVolumeClose

emaVal = ta.ema(close, emaLength)
emaCumValue = ta.ema(cumValue, emaLength)

// # ========================================================================= #
// #                       // Signal Logic //
// # ========================================================================= #

// Strategy Entry Conditions
longEntryCondition = ta.crossover(emaVal, emaCumValue) and tradeDirection == 'LONG'
shortEntryCondition = ta.crossunder(emaVal, emaCumValue) and tradeDirection == 'SHORT'

// User-Defined Exit Conditions
longExitCondition = false
shortExitCondition = false

if exitType == "Crossover"
    longExitCondition := ta.crossunder(emaVal, emaCumValue)
    shortExitCondition := ta.crossover(emaVal, emaCumValue)

if exitType == "Custom CVP"
    emaCumValueClose = ta.ema(cumValueClose, emaLength)
    longExitCondition := ta.crossunder(emaVal, emaCumValueClose)
    shortExitCondition := ta.crossover(emaVal, emaCumValueClose)

// # ========================================================================= #
// #                       // Strategy Management //
// # ========================================================================= #

// Strategy Execution
if longEntryCondition and timeCondition
    strategy.entry('Long', strategy.long)
    label.new(bar_index, high - signalOffset, "◭", style=label.style_label_up, color = color.rgb(119, 0, 255, 20), textcolor=color.white)

if shortEntryCondition and timeCondition
    strategy.entry('Short', strategy.short)
    label.new(bar_index, low + signalOffset, "⧩", style=label.style_label_down, color = color.rgb(255, 85, 0, 20), textcolor=color.white)

if strategy.position_size > 0 and longExitCondition
    strategy.close('Long')

if strategy.position_size < 0 and shortExitCondition
    strategy.close('Short')

// # ========================================================================= #
// #                         // Plots and Charts //
// # ========================================================================= #

plot(emaVal, title='EMA', color=color.new(color.green, 25))
plot(emaCumValue, title='Cumulative EMA', color=color.new(color.purple, 35))
fill(plot(emaVal), plot(emaCumValue), color=emaVal > emaCumValue ? #008ee6 : #d436a285, title='EMA and Cumulative Area', transp=70)

関連性

もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.

ダイナミック・トレード理論:指数的な移動平均値と累積的なボリューム期間クロスオーバー戦略

概要

戦略原則

戦略 の 利点

戦略リスク

戦略の最適化方向

概要

戦略の利点