概要

この戦略は,価格の歴史的な波動区間に基づいて取引信号を決定する. それは,特定の周期内の最高価格と最低価格の差値を計算し,移動平均を使用して波動区間を形成する. 価格が,この区間の上下軌道を破るとき,取引信号を生成する.

戦略原則

この戦略の核心指標は,価格の歴史的変動率である.具体的には以下の計算方法が用いられる.

1. 過去のN根Barの最高値と最低値の差を計算し,HLとして記します.

2. 過去のN根Barの最高値と最低値の平均値avg ((H,L) を計算する

3. 波動率 = HL / avg (H,L)

Nは"Volatility Length"のパラメータである。

波動率を計算すると,

軌道上 = 現時点のclose + 現時点のclose * 変動率

下線 = 現在のclose - 現在のclose * 変動率

上下線はWMA均線で平滑処理され,パラメータは"Average Length"である。

価格が上昇すると,多めに;価格が低下すると,空っぽに.

平仓信号は"Exit Type"のパラメータによって与えられている.

1. Exit TypeがVolatility MAであるとき,価格はWMA平均線平準ポジションを破った.

2. Exit TypeがRange Crossoverになったとき,価格は上下軌道平準状態に戻った.

戦略的優位性

• 価格の変動率を使用し,トレンドの動きを捉える
• WMA均線処理により,区間が安定し,信頼性が向上する
• 突破的な入場は,トレンドの転換点を把握するのに便利です.
• 平均線または上下線を突破すると,タイムストーピング
• パラメータの最適化スペースが広く,異なる市場に対応できる

戦略リスク

• 区間突破は急落の危険性がある
• トレンドが逆転すると,大きな損失を被る可能性があります.
• WMA平均線は時としてトレンド転換を認識するのに不十分です.
• パラメータを最適化するには,多くの試行錯誤が必要です.
• 資金管理に重点を置く

リスクは以下のような方法で軽減できます

• バージョンを安定し,信頼性を高めるため,パラメータを最適化
• 他の指標の判断に加えれば 逆転を避ける
• SIZEを縮小し,資金管理を重視する
• 再入学制度への参加を検討

最適化の方向

この戦略は以下の点で最適化できます.

1. パラメータ最適化

異なるLengthパラメータをテストして,最適なパラメータの組み合わせを見つけます.

2. 判断の他の指標に追加

例えば,価格が突破して軌道に乗ったとき,MACDも同時に金叉を打った場合,入場はもっとやる。

3. 損失を抑える方法を最適化

単純な区間突破ストップではなく,弾力的な追跡ストップに最適化できます.

4. 再入学メカニズムを追加

ストローアウトの後に,トレンドが継続する場合は,再エントリー条件を設定して,トレンドを再び追跡することができる.

5. ポジション管理の最適化

市場変動に応じてポジションを動的に調整する.

要約する

この戦略は,全体的に傾向的な状況に適しており,波動率の軌道と下軌道を用いてトレンドの方向と強さを判断し,WMA平均線と連携してより信頼性の高い取引区画を形成し,突破買い売りポイントを生成する.しかし,トレンドの判断が遅れている,止損方法が改善されるなど,いくつかの問題もあります.我々は,実物データに対して大量にリテックおよび最適化を行い,数値設定と戦略のルールを調整し,誤入誤出の確率を低下させ,戦略が異なる市場で優れたパフォーマンスを発揮できるようにする.同時に,厳格な資金管理は,戦略が長期的に利益を得られるかどうかの鍵でもある.