この戦略は"二項分布に基づく価格極端逆転戦略"と呼ばれる.二項分布関数を用いて価格逆転の確率を推定し,二重EMAシステムを設定して取引信号を生成する.
論理的には
過去20バーの近距離バーの数と 過去100バーの近距離バーの割合を計算します
累積分布関数 (CDF) を計算するために,周期数と確率 p を二項分布関数に接続します.
CDFに10日間および20日間の EMAを適用します.高速 EMAがスロー EMAを上回ると,価格の極端な逆転の高い確率を示し,購入信号を生成します.
低速EMAが低速EMAを下回ると 短期的には価格がピークに達し 売り信号が発信されます
この戦略の利点は,確率的方法によって価格の極端な逆転タイミングを推定することです. しかし,過剰な誤った信号を避けるために,パラメータは市場調整された最適化が必要です.
結論として,統計技術は価格行動パターンを客観的に明らかにするのに役立ちます.しかし,最終的には,トレーダーは技術指標を補完ツールとして使用するために,まだ鋭い市場判断を必要とします.
/*backtest
start: 2022-09-06 00:00:00
end: 2023-05-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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// © pieroliviermarquis
//@version=4
strategy("Binomial Strategy", overlay=false, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value= 100, slippage=1, initial_capital= 10000, calc_on_every_tick=true)
factorial(length) =>
n = 1
if length != 0
for i = 1 to length
n := n * i
n
binomial_pdf(success, trials, p) =>
q = 1-p
coef = factorial(trials) / (factorial(trials-success) * factorial(success))
pdf = coef * pow(p, success) * pow(q, trials-success)
binomial_cdf(success, trials, p) =>
q = 1-p
cdf = 0.0
for i = 0 to success
cdf := cdf + binomial_pdf(i, trials, p)
up = close[0] > close[1] ? 1 : 0
//long-term probabilities
lt_lookback = 100
lt_up_bars = sum(up, lt_lookback)
prob = lt_up_bars/lt_lookback
//lookback for cdf
lookback = 20
up_bars = sum(up, lookback)
cdf = binomial_cdf(up_bars, lookback, prob)
//ema on cdf
ema1 = ema(cdf, 10)
ema2 = ema(cdf, 20)
plot(cdf*100)
plot(ema1*100, color=color.red)
plot(ema2*100, color=color.orange)
buy = ema1 > ema2
sell = ema1 < ema2
//////////////////////Bar Colors//////////////////
var color buy_or_sell = na
if buy == true
buy_or_sell := #3BB3E4
else if sell == true
buy_or_sell := #FF006E
barcolor(buy_or_sell)
///////////////////////////Orders////////////////
if buy
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="")
if sell
strategy.close("Long", comment="Sell")