トレンド反転ボラティリティ複合戦略
ChaoZhang
概要
この戦略は,トレンド反転戦略と統計変動率戦略を組み合わせた合同戦略であり,より強力な取引信号を得ます.
戦略原則
この戦略は2つの部分から構成されています.
トレンド転換策
- 123形を用いてトレンドの逆転点を判断する.具体的には,閉盘価格が2日連続で上昇し,9日連続でストキャスティック・スローラインが50を下回った場合,看板;閉盘価格が2日連続で下落し,9日連続でストキャスティック・スラップラインが50を超えた場合,看板.
統計的な変動率戦略
- 極値法を使用して近30日間の統計変動率を計算する.変動率0.5%以上は看板,0.16%以下は下落である.
最後に,2つの戦略信号が一致するならば,つまり,両方が看板か下落であるならば,取引信号が生じます.一致しないならば,取引は行われません.
戦略的優位分析
この戦略は,信号の信頼性を向上させるための2つの異なるタイプの戦略を組み合わせたものです.
123形状判断は,トレンドの逆転点を正確に捉え,突然の価格変動に誤って導かれないようにする.
統計的な変動率は,最近の一ヶ月間の市場の変動を反映し,高い変動率,取引機会の多い時期をフィルターすることができます.
この2つの戦略は相互検証され,市場における重要な転換点をよりよく捉えることで,より正確で信頼性の高い取引シグナルが得られます.
リスク分析
123形は,偽突破の危険を完全に回避することはできません.異常な振動が発生した場合,信号を誤判する可能性があります.
統計的変動率は,歴史的データのみを考慮し,将来の変動傾向を予測することはできません.市場の変動が突然拡大または収縮した場合,誤ったシグナルが生じる可能性もあります.
両方ともパラメータ最適化に依存している.パラメータが正しく設定されていない場合,信号品質は大きく下落する.
共同戦略は信頼性を高めますが,より強力な単一の信号を逃す可能性があります.
最適化の方向
投票のメカニズムは,ブリン・バンド,KDJなどの指標を組み合わせたものです.
機械学習のアルゴリズムを追加し,より多くの歴史的データを使ってトレンドの逆転確率を判断する.
値フィルター信号を強弱に設定し,騒音干渉を避ける.
パラメータ設定を最適化し,異なる品種,周期に合わせてパラメータを調整する.
共同戦略のリスクをコントロールするための止損メカニズムの追加.
要約する
この戦略は,トレンド反転戦略と統計変動率戦略を組み合わせて,信号の質を向上させ,市場の重要な転換点でより正確な取引指示を与えることができます.しかし,誤判リスクとパラメータ最適化の問題にも注意する必要があります.より多くの指標と機械学習などの手段を組み合わせて,さらに最適化することで,より安定した信頼性の高い取引が得られます.
/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 31/07/2021
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator used to calculate the statistical volatility, sometime
// called historical volatility, based on the Extreme Value Method.
// Please use this link to get more information about Volatility.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
SV(Length,TopBand,LowBand) =>
pos = 0.0
xMaxC = highest(close, Length)
xMaxH = highest(high, Length)
xMinC = lowest(close, Length)
xMinL = lowest(low, Length)
SqrTime = sqrt(253 / Length)
Vol = ((0.6 * log(xMaxC / xMinC) * SqrTime) + (0.6 * log(xMaxH / xMinL) * SqrTime)) * 0.5
nRes = iff(Vol < 0, 0, iff(Vol > 2.99, 2.99, Vol))
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Statistical Volatility", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- Statistical Volatility ----")
LengthSV = input(30, minval=1)
TopBand = input(0.005, step=0.001)
LowBand = input(0.0016, step=0.001)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posSV = SV(LengthSV,TopBand,LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posSV == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posSV == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1 )
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1 )
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )