この戦略は,速いEMAの買いラインが遅いSMAの買いラインを横切ると買い信号を生成し,リスク管理のためにATRダイナミックトレーリングストップを使用する.限られた取引で買いと保持戦略を上回ることを目的としています.
速 EMA と 遅 SMA を計算します 速 EMA と 遅 SMA を計算します 速 EMA と 遅 EMA を計算します
速いEMAと遅いSMAのセールラインを計算します 速いラインがスローラインを下に突破するとセール信号を生成します
リスク管理のために,動的遅延停止として,N日間の平均ATRを係数で掛け合わせる.
バックテスト期間で戦略を開始し,購入・販売を実行します.
最適値を見つけるために 各株のパラメータを最適化します
この戦略は,リスク管理のために信号のMA交差とATRトレーリングストップの利点を組み合わせます.パラメータ最適化は,正確な取引で購入と保持よりも過剰な収益を目指して,各製品の特徴に適応します.
急速なEMAと遅いSMAのクロスオーバーは,トレンドを特定し,シグナルを生成します.
ATRのストップは市場の変動に基づいて調整され,リスクは効果的に制御されます.
各株の最適化により 収益性が向上します
シンプルな論理とルールで 実行し検証しやすい
バックテスト機能を完了して 戦略を検証する
買って持てるよりも 安定した優位性を求めています
最適化されたパラメータは将来的には機能しない可能性があります.定期的な再最適化が必要かもしれません.
EMAとSMAの交差は誤った信号または遅延信号を生成する可能性があります.
ATRストップが攻撃的すぎると ストップ・ロストの範囲が 緩くなるかもしれません
低頻度な取引は 良い機会を逃す可能性があります
貿易コストの影響を考慮する必要があります
異なるパラメータの組み合わせをテストし,最適な値を探します.
信号フィルタリングのために他の指標を導入してみてください.
ATR 期間を最適化してストップ損失感度を均衡させる.
ストップ・ロスの範囲を緩和する効果を評価する.
自動パラメータ最適化のための機械学習を考えてみましょう
貿易頻度の増加による研究効果
この移動平均トレーリングストップ戦略は,シグナルのためのMAクロスオーバーとリスク制御のためのATRストップの強みを組み合わせます.パラメータ最適化は,それぞれの株の特徴に適応します.最適化されたパラメータには保証はありませんが,全体的な論理は簡単で,買いと保持を上回る実用的です.戦略には良いインスピレーションの価値があるため,さらなる改善と検証は価値があります.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
//created by XPloRR 04-03-2018
strategy("XPloRR MA-Trailing-Stop Strategy",overlay=true, initial_capital=1000,default_qty_type=strategy.percent_of_equity,default_qty_value=100)
testStartYear = input(2005, "Start Year")
testStartMonth = input(1, "Start Month")
testStartDay = input(1, "Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2050, "Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Stop Month")
testStopDay = input(31, "Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriodBackground = input(title="Background", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
ema1Period = input(12, "Fast EMA Buy")
sma1Period = input(54, "Slow SMA Buy")
strength1 = input(52, "Minimum Buy Strength")
ema2Period = input(18, "Fast EMA Sell")
sma2Period = input(55, "Slow SMA Sell")
strength2 = input(100, "Minimum Sell Strength")
delta = input(8, "Trailing Stop (#ATR)")
testPeriod() => true
ema1val=ema(close,ema1Period)
sma1val=sma(close,sma1Period)
ema1strength=10000*(ema1val-ema1val[1])/ema1val[1]
ema2val=ema(close,ema2Period)
sma2val=sma(close,sma2Period)
ema2strength=10000*(ema2val-ema2val[1])/ema2val[1]
plot(ema1val,color=blue,linewidth=1)
plot(sma1val,color=orange,linewidth=1)
plot(ema2val,color=navy,linewidth=1)
plot(sma2val,color=red,linewidth=1)
long=crossover(ema1val,sma1val) and (ema1strength > strength1)
short=crossunder(ema2val,sma2val) and (ema2strength < -strength2)
stopval=ema(close,6)
atr=sma((high-low),15)
inlong=0
buy=0
stop=0
if testPeriod()
if (inlong[1])
inlong:=inlong[1]
buy:=close
stop:=iff((stopval>(stop[1]+delta*atr)),stopval-delta*atr,stop[1])
if (long) and (not inlong[1])
strategy.entry("buy",strategy.long)
inlong:=close
buy:=close
stop:=stopval-delta*atr
plot(buy,color=iff(close<inlong,red,lime),style=columns,transp=90,linewidth=1)
plot(stop,color=iff((short or (stopval<stop)) and (close<inlong),red,lime),style=columns,transp=60,linewidth=1)
if testPeriod()
if (short or (stopval<stop)) and (inlong[1])
strategy.close("buy")
inlong:=0
stop:=0
buy:=0