指数移動平均クロスオーバー戦略
作成日:
2023-10-17 16:55:10
最終変更日:
2023-10-17 16:55:10
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ChaoZhang
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概要
これは,2つの異なる時間周期の指数移動平均を交差した空白の自動取引戦略である.これは簡単な技術指標を使用し,初心者学習と実践に適しています.
原則
この策略は,2つの指数移動平均を用いており,一つは大時間周期の平均値であり,もう一つは現在の周期の平均値である.現在の周期の平均値が大周期の平均値を通過するときは,多行し,現在の周期の平均値が大周期の平均値を通過するときは,空行する.
具体的には,戦略はまず2つの平均線参数を定義します.
- tf - 大時間周期,デフォルト日線
- len - 平均線周期長,デフォルト 3
そして2つのEMAをそれぞれ計算します.
- ma1 - 大周期日線上の3日EMA
- この周期の3日間のEMA
取引の論理について:
- この2つの値が1より大きいとき,
- そして,この2つの値が1より小さいとき,
異なる時間周期の均線の交差によってトレンドの方向を判断し,自動取引を行う.
利点
この戦略の利点は以下の通りです.
- 原則はシンプルで,理解し,実行しやすいので,初心者向けに最適です.
- 取引を順調に進め,トレンドに従うことで,よりよい利益を得ることができます.
- 指数移動平均を使用し,価格変化に敏感になり,トレンド転換をタイムリーに捉えることができます.
- 各周期均線の組み合わせにより,それぞれの優位性を発揮し,システムの安定性を高めることができる.
- パラメータの多さなく,テスト・最適化が簡単で,実体操作が便利である.
リスク
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
- 市場が揺れ動いたため,監禁される可能性もある.
- 双均線交差が滞り,部分的な機会が逃れることもある.
- 横断乱序を有効にフィルターできない場合.
- 単純な平均線に基づいているだけで,複雑な市場に適応するのは難しい.
リスクは,ストップ・ロスを設定し,パラメータの組み合わせを最適化したり,他の指標を加えたりすることによって軽減できます.
最適化の方向
この戦略は以下の点で最適化できます.
- 異なる大周期平均線パラメータをテストし,最適な組み合わせを見つけます.
- 偽信号を避けるために,取引量指標のフィルタリングを増やします.
- トレンド指数と組み合わせて,ポジションの強さと運用効率を向上させる.
- 単一損失を制御するために自律的な止損点を設定します.
- ポジション管理の最適化,市場に応じてポジションのサイズ調整.
- 機械学習モデルを組み込み,戦略を賢くする.
要約する
この指数移動平均交差戦略は,シンプルな指標捕捉のトレンドを適用し,初心者の学習の実践に適しています.最適化スペースは広く,より多くの技術指標とモデルを導入して改善し,より強力な効果を持つ量化取引戦略を開発することができます.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Noro's Singapore Strategy", shorttitle = "Singapore str", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot")
tf = input("D", title = "Big Timeframe")
len = input(3, minval = 1, title = "MA length")
src = input(close, title = "MA Source")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//MAs
ma1 = request.security(syminfo.tickerid, tf, sma(src, len))
ma2 = sma(src, len)
plot(ma1, linewidth = 2, color = blue, title = "Big TF MA")
plot(ma2, linewidth = 2, color = red, title = "MA")
//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size != size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if ma2 > ma1
strategy.entry("L", strategy.long, needlong ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if ma2 < ma1
strategy.entry("S", strategy.short, needshort ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
strategy.close_all()