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アップトレンドとオーバーセールド インデックス・スウィング・トレーディング・システム戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023-09-11 11時35分33秒
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I11L ハイパートレンドで走る傾向と平均逆転

I11Lハイパートレンド戦略は,複数のタイムフレームにわたるモメンタムスコアリングシステムを利用し,買いすぎのレベルとトレードアップトレンドを特定する.短期間の反トレンドブランスとモメンタムブレイクから利益を得ることを目的としています.

戦略 の 効果

主要な構成要素は以下のとおりです.

  • 20 期間の EMA/SMA を比較するスコアシステム
  • 高スコアは上昇傾向を示し,低いスコアは過剰販売状態を示します
  • 入口/出口信号として使用されるスコアのクロスオーバー
  • 公開利益を守るためストップ損失を抑える
  • 入場価格に基づく固定得益目標

ロングは過売り回転で,スコアがクロスオーバーしたときに入ります.ショートも上昇傾向でスコアがクロスオーバーしたときに入ります.

トレーリングストップは利益を固定し,テイク・プロフィートはリスク/リターン倍数で終了します.

I11L システムの利点

このアプローチの主な利点は:

  • 逆転とトレンドを伴うことを組み合わせる
  • スコアリングは 変化する市場状況に適応する
  • 複数の時間枠で 転換点を特定する
  • トレーリングストップは取引管理を自動化
  • 複合化により収益が強くなっています

ダイナミック・スコア・システムでは,逆転とブレイクアウトの両方を取引するのに貴重な洞察を提供します.

潜在 的 な 弱み と 危険 性

しかし,いくつかの制限があります:

  • 過去データに対する過剰最適化
  • 遅れたスコアと遅れた信号入力
  • 設定する複数のパラメータ
  • 波動が激しい時期には 鞭打ちを受けやすい
  • 高い確率で取引をフィルタリングしない

過去のパフォーマンスメトリックは,前向きにテストされていない場合,誤解を招く可能性があります.慎重な最適化とリスク管理が必要です.

キーチューニングパラメータ

オプティマイズできる重要なインプット:

  • 評価システム内の EMA/SMA の数
  • 平均期間の長さ
  • 超売り/上昇傾向のクロスオーバーの限界値
  • ストップ損失距離から価格
  • リスク/リターンの倍数を取ること

堅牢な戦略は,高値,下値,レンジ市場におけるパフォーマンスをバランスさせる.厳格なウォークフォワードテストは曲線フィッティングを防ぐ.

概要

I11Lハイパートレンドは,過剰売り回転と上向きのブレイクアウトの取引のための体系的なプロセスを提供しています.適切な構成とリスク管理により,このモメントアプローチは長期的に優位性を提供します.

/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-04-15 00:00:00
period: 8h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// strategy("I11L Hypertrend",overlay=false, initial_capital=1000000,default_qty_value=1000000,default_qty_type=strategy.cash,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.00)
strategy.initial_capital=50000
tradingMode = input.string("Oversold or Trend", "Trading Mode", ["Oversold or Trend", "Always Buy"], tooltip="Choose the Trading Mode by trying Both in your Backtesting. I use it if one is far better then the other one.")
 
invertStrategy = tradingMode == "Trend" ? true : false
compoundingMode = input.bool(false,"Work with the total equity")
useTSL = input.bool(true,"Use a trailing SL")
useTP = input.bool(true,"Use a TP")
scoreLookbackDistance = input.int(20, step=1,title="Lookbackdistance for the Score")
scoreLoopCountTo = 20
leverage = input.float(1.0,"Leverage (x)",[20,10,5,2,1])
SL_Factor = 1 - input.float(3.0,"Risk Capital per Trade unleveraged (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.25) / 100 / leverage
TPFactor = input.float(1.2, step=0.1)

chooseDate = input.string(title="Select Date", defval="All available Records", options=["Start-2012","2012-Now","All available Records"],tooltip="Seperation works best for 8hr cfd markets, you might want to finetune your Settings in the past and see if the future results (2010 to now) are better then random")
dateFrom = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("01 Jan 1970 00:00") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("01 Jan 2012 00:00") : timestamp("01 Jan 1970 00:00")
dateTo = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("31 Dec 2011 23:59") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("31 Dec 2170 23:59") : timestamp("31 Dec 2170 23:59")
inDateRange = (time >= dateFrom) and (time < dateTo)

var disableAdditionalBuysThisDay = false
var minuteOfLastSell = 0


if(dayofmonth != dayofmonth[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := false


longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    if(useTSL)
        math.max(high * SL_Factor, longStopPrice[1])
    else
        strategy.position_avg_price*SL_Factor
else
    0

if(strategy.position_size != strategy.position_size[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := true

//Trade Logic
//isOversold
SCORE = 0
loopCount = 1
for i=0 to scoreLoopCountTo
    trendLengthAdjusted = loopCount
    loopCount := loopCount + 1 
    if(ta.ema(close,trendLengthAdjusted) / ta.sma(close,trendLengthAdjusted) > 1)
        SCORE := SCORE + 1
 
SCORE_ema50 = ta.ema(SCORE,scoreLookbackDistance)
SCORE_sma50 = ta.sma(SCORE,scoreLookbackDistance)
isOversold = ta.crossover(SCORE_sma50 / SCORE_ema50,1.0)
isTrend = ta.crossover(SCORE_ema50 / SCORE_sma50,1.0)


isBuy = isTrend or isOversold or tradingMode == "Always Buy"


if(isBuy and not(disableAdditionalBuysThisDay) and inDateRange)
    if(compoundingMode)
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.equity / close) * leverage)
    else
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.initial_capital / close) * leverage)


if(strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("TSL", "Buy", stop=longStopPrice)
    if(useTP) 
        strategy.close("Buy",  when=close > strategy.position_avg_price * (1 + (1 - SL_Factor) * TPFactor), comment="TP")


findTrendOrOversold(i) => ta.ema(close,i) / ta.sma(close,i)

plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(1) - 1),color = findTrendOrOversold(1) > 1 ? #6efa7b44 : #ff222244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(2) - 1),color = findTrendOrOversold(2) > 1 ? #73fa7a44 : #ff302244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(3) - 1),color = findTrendOrOversold(3) > 1 ? #78fb7944 : #ff3a2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(4) - 1),color = findTrendOrOversold(4) > 1 ? #7cfb7844 : #ff432244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(5) - 1),color = findTrendOrOversold(5) > 1 ? #81fb7744 : #ff4b2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(6) - 1),color = findTrendOrOversold(6) > 1 ? #85fc7644 : #ff522344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(7) - 1),color = findTrendOrOversold(7) > 1 ? #89fc7644 : #fe592444)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(8) - 1),color = findTrendOrOversold(8) > 1 ? #8dfc7544 : #fe602544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(9) - 1),color = findTrendOrOversold(9) > 1 ? #91fc7444 : #fe662744)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(10) - 1),color = findTrendOrOversold(10) > 1 ? #95fd7344 : #fe6b2944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(11) - 1),color = findTrendOrOversold(11) > 1 ? #99fd7344 : #fd712b44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(12) - 1),color = findTrendOrOversold(12) > 1 ? #9dfd7244 : #fd762d44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(13) - 1),color = findTrendOrOversold(13) > 1 ? #a1fd7144 : #fd7b3044)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(14) - 1),color = findTrendOrOversold(14) > 1 ? #a4fe7144 : #fd803244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(15) - 1),color = findTrendOrOversold(15) > 1 ? #a8fe7044 : #fc853544)
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plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(17) - 1),color = findTrendOrOversold(17) > 1 ? #affe6f44 : #fc8f3c44)
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plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(20) - 1),color = findTrendOrOversold(20) > 1 ? #b9ff6e44 : #fb9c4744) 

plot(invertStrategy ? SCORE_ema50 / SCORE_sma50 : SCORE_sma50 / SCORE_ema50, color=(invertStrategy and isTrend) or (not(invertStrategy) and isOversold) ? color.green : color.gray, linewidth=2)
plot(1,color=color.white)
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