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閉じる価格差に基づく短期取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日時: 2023-09-28 15:08:39
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概要

この戦略は,短期取引を実施することを目的として,連続して2日間の閉じる価格の差を分析して将来の価格動きを判断する.この戦略はシンプルで直感的で,実行が容易で,短期トレーダーに適しています.

戦略の論理

この戦略の主な論理は,今日の閉店価格と昨日の閉店価格を比較することです.

  1. 今日の閉店価格と昨日の閉店価格の違いを計算します.
  2. 格差が設定された値を超えると,今日の価格が昨日の価格に比べて上昇した.
  3. 差がマイナス値を下回るなら,昨日の価格に比べて下がったので,ショートします.
  4. そうでなければ,昨日の立場を維持します.

この戦略では,合理的な値を設定することが重要です. 値が大きすぎると,より小さな価格変動を見逃します. 値が小さすぎると,通常の波動のために過剰な不合理な取引を引き起こします. 戦略は,デフォルト値0.004とステップ0.001の調整可能な値設計を採用します. 適切な値は,歴史的なデータに基づいてバックテストを通じて選択できます.

要するに,この戦略は,連続した2日間の価格変化を記録し,平値の正常変動をフィルタリングすることによって将来の価格動向を判断し,したがって短期取引を行います.戦略のアイデアはシンプルで直感的で,理解し実行するのが簡単です.

戦略 の 利点

  • シンプルで直感的なアイデア,理解し実行しやすい
  • 複雑な技術指標がない 経験の限界が低い
  • 閉店価格を活用し,ノイズを効果的にフィルタリングし,信号安定性を高めます
  • 調整可能な値設計により,最適なパラメータを見つけることができます.
  • 短期取引に適しており,価格変動を迅速に把握できます
  • 異なる市場環境で実行できます

戦略 の リスク

  • 閉店価格の価格格差の確率は,価格変化を見逃す可能性があります.
  • 重要な情報を見逃す可能性があります
  • 適切な値設定が正しくない場合,過剰な誤った取引信号が生じる.
  • 短期取引が頻繁で,取引コストが高くなる可能性があります.
  • パラメータを注意深く監視し,適時に調整する必要がある

これらのリスクに対処するために,以下を考慮してください.

  1. 信号の正確性を高めるため,取引量などの他の指標を組み合わせる
  2. 単一の損失を制御するストップ損失論理を追加
  3. 信号品質を向上させるパラメータを最適化
  4. 取引頻度を減らすために取引サイクルを適切に延長する
  5. ポジション管理を強化し,収益性を向上させる

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下の側面で最適化できます.

  1. 複数のタイムフレームのバックテスト- パラメータをバックテストし,最適な時間枠とパラメータを選択するために,異なる時間枠 (毎日,4時間,1時間,など) を使用します.

  2. 波動性指標を組み合わせる- 動的値をより良く設定するために,ATRなどの価格変動を考慮する指標を追加します.

  3. ストップ・ロスト論理を追加する- 単一の損失を制御するために合理的なストップ損失点を設定します.

  4. ポジション管理を最適化する- 初期ポジションのサイズと追加ルールを最適化し,ストップロスを確保しながら収益性を高めます

  5. 取引コストを考慮する- 取引コストを追加します. リベート取引に近い.

  6. 機械学習を導入する- 機械学習アルゴリズムを適用して より多くの機能を抽出し より強力な取引信号を構築します

結論

この戦略は,短期間の取引戦略を設計するためにシンプルで直感的なアプローチを使用して,閉じる価格差に基づいて将来の価格動向を判断する.この戦略は,短期間の取引に容易かつ適しています.しかし,いくつかの損失リスクがある可能性があります.様々な最適化方法が戦略の安定性と収益性を向上させることができます.基本的な戦略として,さらなる研究のためのアイデアと参照を提供することができます.

/*backtest
start: 2023-08-28 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Daily Close Comparison Strategy (by ChartArt) repainting results", shorttitle="CA_-_Daily_Close_Strat", overlay=false)

// ChartArt's Daily Close Comparison Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on February 28, 2016.
//
// This strategy is equal to the very
// popular "ANN Strategy" coded by sirolf2009,
// but without the Artificial Neural Network (ANN).
//
// Main difference besides stripping out the ANN
// is that I use close prices instead of OHLC4 prices.
// And the default threshold is set to 0 instead of 0.0014
// with a step of 0.001 instead of 0.0001.
//
// This strategy goes long if the close of the current day
// is larger than the close price of the last day.
// If the inverse logic is true, the strategy
// goes short (last close larger current close).
//
// This simple strategy does not have any
// stop loss or take profit money management logic.
//
// List of my work: 
// https://www.tradingview.com/u/ChartArt/
// 
//  __             __  ___       __  ___ 
// /  ` |__|  /\  |__)  |   /\  |__)  |  
// \__, |  | /~~\ |  \  |  /~~\ |  \  |  
// 
// 

threshold = input(title="Price Difference Threshold repainting results", type=float, defval=0.004, step=0.001)

getDiff() =>
    yesterday=security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
    today=security(syminfo.tickerid, 'D', close)
    delta=today-yesterday
    percentage=delta/yesterday
    
closeDiff = getDiff()
 
buying = closeDiff > threshold ? true : closeDiff < -threshold ? false : buying[1]

hline(0, title="zero line")

bgcolor(buying ? green : red, transp=25)
plot(closeDiff, color=silver, style=area, transp=75)
plot(closeDiff, color=aqua, title="prediction")

longCondition = buying
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
もっと

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