動的リスク調整レバレッジ取引システム


作成日: 2023-10-16 16:00:52 最終変更日: 2023-10-16 16:00:52
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動的リスク調整レバレッジ取引システム

概要

この取引システムは,動的リスク調整レバレッジ取引システムと名付けられており,現在の市場波動率をその歴史的平均値に照らして取引を管理することを目的としている.このシステムは,ATR (平均リアルレンジ) の指標に基づいて目標開設数の計算を行い,それに応じてレバレッジを調整する.このシステムは,ピラミッド加仓開設方式を採用し,同時に複数の取引を許可する.

戦略原則

具体的には以下の通りです.

  1. 14日ATR周期のATR値を計算し,それを現在のクローズアップ価格で割り,標準化する.

  2. 標準化されたATRの100日単調移動平均 ((SMA) を計算する.

  3. 標準化されたATRと100日SMAの比率を計算する.

  4. 比率の逆数 ((2 /比率) に基づいて目標レバレッジを決定する.

  5. ターゲットレバレッジを5で計算して,ターゲット開設数を計算します.

  6. 目標開設量と現在の開設量をグラフに描画する.

  7. 購入の機会があるかどうか ((現在の開口数が目標数より少ない場合) または平仓の機会があるかどうか ((現在の開口数が目標数より多い場合) をチェックする.

  8. 購入の機会があれば,多項書を作成し,取引をopenTradesの配列に追加します.

  9. もし平仓のチャンスがあり,openTradesの配列に取引がある場合は,最新の取引を平らにして配列から削除します.

このシステムは,ポジションの数とレバレッジを動的に調整して市場動向を捉え,ポジションの開設状況をアレイで追跡し,単一取引の開設価格をよりよく制御することを目的としています.

優位分析

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. 動的にレバレッジとポジションの数を調整し,市場の変動率の変化に応じてリスクのを調整できます.変動率が低いときは,レバレッジとポジションの数を増加させ,変動率が高いときは,レバレッジとポジションの数を減少させ,リスクを効果的に制御します.

  2. ATR指数を使用して,市場変動を反映するターゲットポジションの数を計算し,ポジションを動的に調整する合理的な指標の選択である.

  3. ピラミッドの加仓で複数のポジションを同時に開設することで,トレンドで利益を得ることができます.

  4. 各開設取引を配列で記録することで,単一の取引の開設を明確に制御し,不要な逆操作を回避できます.

  5. この戦略はパラメータが少なく,実装・操作が簡単です.

  6. 戦略は明確で分かりやすい. コードの構造は合理的で, 簡単に最適化したり, 繰り返したりできます.

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクがあります.

  1. ATR指標は,過去の一段の変動のみを反映し,将来の変動率の変化は予測できないため,不適切なレバレッジ調整を引き起こす可能性があります.

  2. ピラミッドの加減は,トレンドが逆転したときに損失の蓄積につながる可能性があります.

  3. 配列記録の開仓は,単純な開仓操作にのみ適用され,開仓論理がより複雑であれば,より複雑なデータ構造が必要となる.

  4. 目標のレバレッジとポジションの数の設定は,品種特性に合わせて調整する必要があり,特定の固定パラメータに限定されるべきではありません.

  5. 単一の指標は誤解を招く可能性があり,他の変動率指標や機械学習アルゴリズムを組み合わせて安定性を向上させることも考えられます.

最適化の方向

この戦略は以下の点で最適化できます.

  1. 損失が止まるポイントに達したときに積極的に止まる.

  2. 指標パラメータを最適化し,異なるATR周期パラメータの効果をテストする.

  3. 固定数量開設など,異なる開設戦略を試し,その効果をテストする.

  4. ブリン帯WIDTH,KD,RSIなど,他の変動率の指標を追加し,組み合わせで使用する.

  5. シンプレックス・スムージングの代わりに,機械学習による波動率の予測.

  6. ポジション開設数を最適化するための計算方法は,ATR倍数または波動率関数などの方法を使用できます.

  7. 戦略分析の最適化のために,開設価格,開設時間などの詳細を記録します.

  8. パラメータ最適化機能が追加され,最適のパラメータ組み合わせを自動最適化します.

要約する

この戦略は,ATRの動的調整レバレッジと開設数に基づいて,トレンドでリスク口調整を行うことで,一定の優位性を持っています.しかし,パラメータ設定の困難さ,指標最適化スペースなどの問題もさらに最適化の価値があります.全体的に言えば,この戦略の考え方は明確で,操作しやすく,最適化しやすく,深入な研究適用の価値があります.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2022-10-09 00:00:00
end: 2023-10-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("I11L - Risk Adjusted Leveraging", overlay=false, pyramiding=25, default_qty_value=20, initial_capital=20000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity,process_orders_on_close=false, calc_on_every_tick=false)

atr = ta.atr(14) / close
avg_atr = ta.sma(atr,100)
ratio = atr / avg_atr

targetLeverage = 2 / ratio
targetOpentrades = 5 * targetLeverage

plot(targetOpentrades)
plot(strategy.opentrades)
isBuy = strategy.opentrades < targetOpentrades
isClose = strategy.opentrades > targetOpentrades + 1

var string[] openTrades = array.new_string(0)

if(isBuy)
    strategy.entry("Buy"+str.tostring(array.size(openTrades)),strategy.long)
    array.push(openTrades, "Buy" + str.tostring(array.size(openTrades)))

if(isClose)
    if array.size(openTrades) > 0
        strategy.close(array.get(openTrades, array.size(openTrades) - 1))
        array.pop(openTrades)
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