移動平均線追跡戦略


作成日: 2023-10-20 17:02:52 最終変更日: 2023-10-20 17:03:32
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移動平均線追跡戦略

概要

移動平均追跡策略は,単純移動平均に基づいてトレンド追跡策略である.この策略は,200日間の長さのシンプル移動平均を使用して,価格のトレンド方向を判断し,価格が移動平均の上を通るときに多行し,価格が移動平均を下を通るときに空きをして,トレンドの追跡を実現する.

戦略原則

この戦略は以下の原則に基づいています.

  1. 200日間のシンプル・モビング・アベアンのスローMAを用いて,価格の傾向の方向を判断する.
  2. 市場が上昇し始めていると判断して,さらに多くを行う.
  3. 閉盤価格がスローMAを下回ったとき,市場が下落し始めたと考え,空白する.
  4. last_longとlast_shortの変数を使って,最後に多量と空間の時間を記録する.
  5. last_longとlast_shortの交差を判断するクロスオーバー関数を使用して取引信号を生成する.
  6. 回測時間帯で,多行信号を受信すると多行 (long_signal) され,空調信号を受信すると空調 (short_signal) される.

この戦略は主に移動平均によってトレンドの方向を判断し,均線が転じるときにタイムリーに反転操作を行い,トレンドを追跡して利益を得る.

優位分析

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. 戦略はシンプルで明快で,理解し,実行しやすい.
  2. 長周期移動平均を用いて,ノイズを効率的にフィルターし,主要トレンドをロックできます.
  3. タイムリーな反転操作により,トレンドの転換点で大きな価格変動を捉えることができます.
  4. 移動平均の1つの指標だけで,複数の指標の組み合わせの複雑さを取り除く.
  5. 入り出入りのルールは明確で,人の介入は不要です.

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. 長期平均線は短期的な調整に無感で,短線のチャンスを逃す可能性があります.
  2. 大周期的なトレンドの頂底の識別能力は弱く,反転損失が起こりやすい.
  3. 被害のない仕組みは,より大きな撤退をもたらす可能性があります.
  4. パラメータは固定され,異なる品種と市場環境への適応力は弱である.
  5. 戦略テストは,過去のデータのみに基づいて行われると,過適合の危険性があります.

リスクに合わせて,以下のような面で最適化や改善を行うことができます.

  1. 短期平均線を組み合わせて,長期短期トレンドを考慮する.
  2. 偽の突破を避けるために,量と価格の組み合わせ条件を追加します.
  3. トレンド指標のフィルターを追加し,トレンド転換の識別能力を向上させる.
  4. ダイナミック・ストップ・メカニズムを導入し,単一損失を抑制する.
  5. パラメータ最適化方法を用いて,パラメータの適応性を向上させる.
  6. 戦略の安定性を確認するために,異なる市場環境で複製テストを行います.

最適化の方向

この戦略は,以下の点でさらに最適化できます.

  1. 移動平均の周期パラメータを最適化して,最適なパラメータの組み合わせを探します. ウォーク・フォワード・アナリストなどのパラメータ最適化方法を使用できます.

  2. 短期移動平均を追加し,多平均線戦略を形成し,長期の短期的なトレンドを追跡する.

  3. MACDなどのトレンド指数と組み合わせることで,トレンド転換を識別する能力を向上させる.

  4. ストップ・メカニズムの加入,例えば,ストップ・トラッキング,ストップ・リストの設置など,単一損失を制御する.

  5. 複製テストを行い,異なる品種と異なる時期で戦略をテストし,安定性を向上させる.

  6. 戦略のパラメータ自在化と戦略の最適化を実現するために,機械学習などの方法を使用します.

要約する

移動平均線追跡戦略は,シンプルで実用的なトレンド追跡戦略であり,アイデアは明確で,実行しやすい.トレンドの機会を捉えることができる.しかし,この戦略には,短期的な調整に無感性,リスク管理能力が弱いなどのいくつかの問題があります.我々は,多くの点で最適化して,戦略をより堅牢に,パラメータをより最適化して,リスク管理をより完善にすることができます.全体的に,移動平均線追跡戦略は,良い応用価値があり,量化取引の重要な戦略思考です.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2023-09-19 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("MA X 200 BF", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2012, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

///////////// MA 200 /////////////
slowMA = sma(close, input(200))

/////////////// Strategy ///////////////
long = close > slowMA
short = close < slowMA

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

/////////////// Execution /////////////// 
if testPeriod()
    strategy.entry("Long Entry",  strategy.long, when=long_signal)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, when=short_signal)
    strategy.exit("Long Ex", "Long Entry")
    strategy.exit("Short Ex", "Short Entry")

/////////////// Plotting /////////////// 
plot(slowMA, color = long ? color.lime : color.red, linewidth=2)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)
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