ボリューム比率に基づくトレンド戦略
作成日:
2023-09-14 19:53:55
最終変更日:
2023-09-14 19:53:55
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ChaoZhang
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この記事では,取引比率に基づいてトレンドの方向を判断する量化戦略について詳しく説明する.この戦略は多空取引平均線を計算することによって,買入販売シグナルを生成する.
戦略の原則
この戦略の核心指標は空中取引量である.具体的には以下の計算手順が適用されます.
その日の取引量 (Volume) を計算する.
K線が多頭であると判断すると,取引量を多方取引量 (Bull Volume) として記録する.
K線が空頭であると判断すると,取引量を空方取引量 (Bear Volume) として記す.
多方形と空方形の取引量の移動平均をそれぞれ計算する.
多方移動平均線上の空側移動平均線を横断すると,買入シグナルが生じ,その反対に売出シグナルが生じます.
また,価格変化率の指標でフィルタリングを行い,価格が明確なトレンドを示したときにのみ取引する.
シグナル設定によるストップ・ロズ・ストップポイントで,利潤をロックする.
このように,取引量の空白比率によってトレンドの方向を判断し,価格変化率指標でフィルタリングを補助することで,信号の質を向上させることができます. 止損ストップの設定は,各取引ごとに制御可能な損失を可能にします.
2 戦略的優位性
この戦略の最大の利点は,取引量を使ってトレンドの方向を判断することであり,これは最も基本的なトレンド判断方法の1つです.取引量は市場参加者の行動を反映することができます.
また,取引量指標は,突破信号を早期に反映し,より敏感である.価格指標のみを使用するよりも,トレンドの転換を早期に捕捉することができる.
最後に,価格変化率の指標と組み合わせたフィルタリングにより,信号の質も向上しました.
3 潜在的リスク
この戦略にはいくつかの利点があるものの,現場で注意すべきリスクは以下の通りです.
まず,誤信号を避けるために,注意深く交差量指標のパラメータを設定してください.
2つ目は,単一の指標のみを頼りにして,価格の破綻が容易である.複数の指標の組み合わせを検証する必要があります.
最後に,ストップがあまりにも近く設定された場合,ストップが突破される危険性があります.
内容と要約
この記事では,取引比率判断のトレンドを利用する量化戦略について詳しく説明する.これは多空取引平均線を計算することで取引信号を生成する.この戦略は,一定の先行性を持っているが,他の指標と連携して検証する必要がある.さらに,適切なパラメータ設定と厳格な資金管理は,その実用性の鍵である.全体的に,この戦略は,取引比率判断のトレンドを利用するユニークな考え方を提供しているが,さらなる改善が必要である.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Based on Volume Flow v3 indicator by oh92
strategy("Volume Flow BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
maType = input(title="Moving Average Type", options=["Simple", "Exponential", "Double Exponential"], defval="Simple")
length = input(6, title="MA Length")
x = input(3.1, title="Factor For Breakout Candle")
// Basic Volume Calcs //
vol = volume
bull = close>open?vol:0
bear = open>close?vol:0
// Double EMA Function //
dema(src, len) => (2 * ema(src, len) - ema(ema(src, len), len))
// BULL Moving Average Calculation
bullma = maType == "Exponential" ? ema(bull, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bull, length) :
sma(bull, length)
// BEAR Moving Average Calculation //
bearma = maType == "Exponential" ? ema(bear, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bear, length) :
sma(bear, length)
///////////// Rate Of Change /////////////
source = close
roclength = input(12, minval=1)
pcntChange = input(2, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = bullma > bearma and isMoving()
short = bullma < bearma and isMoving()
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(900.0, title='Take Profit %') / 100
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
///////////// Plotting /////////////
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)
plot(bullma, color=color.lime, linewidth=1, transp=0, title="Bull MA", transp=10)
plot(bearma, color=color.red, linewidth=1, transp=0, title="Bear MA", transp=10)