ATRトレンドフォロー戦略


作成日: 2023-09-28 11:32:09 最終変更日: 2023-09-28 11:32:09
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概要

この戦略は,平均真波幅指数ATRに基づいてトレンドの方向を判断し,トレンドが上昇するときに多めにし,トレンドが低下するときに空白にし,トレンドを追跡するタイプの戦略である.

戦略原則

この戦略は,まず,価格の単純移動平均smaと指数移動平均emaを計算する.そして,ATR指標,つまり過去N日の平均波動範囲を計算する.

策略は,ema平均線,上線 ((ema + ATR *係数) と下線 ((ema - ATR *係数) を用いてトレンド方向を判断する.価格が上線に突入する時は,多めに;価格が下線に突入する時は,空っぽにする.

コードの主な論理:

  1. 価格のsmaとemaの平均を計算する
  2. ATRの平均波動範囲を計算する
  3. 上線と下線を計算する
  4. 価格が上昇する信号を多用する
  5. 価格が下落する見通し
  6. ストップ・ロー平仓設定:価格の下には上線平多項;価格上には下線平空項

ATRでポジションを動的に調整し,トレンドを効果的に追跡する Directions。

戦略的優位性

  1. ATRの指数は,トレンドの方向を判断し,価格のトレンドを効果的に捉えます.
  2. 平均的な設定によるストップ・ローズで,リスクを合理的にコントロールできます.
  3. 戦略の論理はシンプルで明快で,実行は簡単です.
  4. 異なる市場環境に適応する柔軟な設定可能なパラメータ

戦略リスク

  1. ATRは,市場が大きく揺れ動いた場合,無効になります.
  2. パラメータの設定を間違えた場合,ポジションの開設が頻繁になる可能性があります.
  3. 突発的な事件が急変を起こす場合,止損は有効ではない.
  4. 取引費が高い市場,調整が必要

解決策は

  1. 市場が大きく揺れると,戦略を一時停止するか,他の指標を適用する.
  2. ポジション開設頻度を減らすための最適化パラメータ
  3. 重要なデータイベントに対する ストップ・ローズ率の向上
  4. 種別ATR値の範囲を調整する

戦略最適化の方向性

  1. MACDへの加入など,トレンド指数最適化パラメータと組み合わせてトレンドを決定する
  2. フィルターを追加し,ブリン・バンドのように入場を決定します.
  3. ストップを最適化する方法,移動ストップまたはオフショット指数
  4. 特定の品種に最適化されたATR値の範囲
  5. 資金管理戦略の強化,固定金等の追加
  6. 機械学習と組み合わせた動的最適化パラメータ

要約する

このATRトレンド追跡戦略は,全体的な考えが明確で,ATR指標によってトレンドの方向性を判断し,典型的なトレンド追跡戦略の1つである.戦略の優点は,操作が簡単で,トレンドを効果的に追跡できることです.しかし,一定のリスクも存在し,異なる市場環境に対して最適化調整を行う必要がある.戦略の最大限の効果を発揮するためには.全体的に,この戦略は,量化取引ツールとして,広範囲の展開空間と使用価値があります.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2023-08-28 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Investoz

//@version=4
strategy("ATR Strategy FOREX", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

len = input(26, type=input.integer, minval=1, title="Length")
mul = input(2.618, type=input.float, minval=0, title="Length")
mullow = input(2.386, type=input.float, minval=0, title="Length")

price = sma(close, 1)
average = ema(close, len)
diff = atr(len) * mul
difflow = atr(len) * mullow

bull_level = average + diff
bear_level = average - difflow
bull_cross = crossunder(price, bear_level)
bear_cross = crossunder(bull_level, price)

FromMonth = input(defval = 8, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 18, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2008, title = "From Year", minval = 2008)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 2019)

start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)       
startTimeOk()  => true

if (startTimeOk()) and ema(close,1) > ema(close,528)
    strategy.entry("KOP", strategy.long, when=bull_cross) 
    strategy.close("KOP", when=bear_cross)  
if (startTimeOk()) and ema(close,1) < ema(close,528)
   strategy.entry("SALJ", strategy.short, when=bear_cross) 
   strategy.close("SALJ", when=bull_cross)

plot(price, title="price", color=color.black, transp=50, linewidth=2)
a0 = plot(average, title="average", color=color.red, transp=50, linewidth=1)
a1 = plot(bull_level, title="bull", color=color.green, transp=50, linewidth=1)
a2 = plot(bear_level, title="bear", color=color.red, transp=50, linewidth=1)
fill(a0, a1, color=color.green, transp=97)
fill(a0, a2, color=color.red, transp=97)
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