1. スクエア
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逆転 と 傾向 に 基づく 戦略 を 組み合わせる 強力 な システム

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年10月27日 16:22:08
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概要

ダブルディップリバースブレイクアウトシステムは,定量取引におけるリバースとトレンドフォロー戦略の要素を組み合わせます.前回の閉場価格と比較して連続したダウン日を検知することで買い信号を生成し,価格がT3移動平均線を超えると売り信号を生成し,リスクを管理しながら収益性の高い取引を可能にします.

機能 する 方法

このシステムは2つの構成要素で構成されています.

  1. 123 逆転

閉じる価格の変化を過去N日間で観察する.今日の閉じる値が昨日より高く,昨日は前日より低くなった場合,連続して2日ダウンをシグナル化し,購入信号を誘発する.また,STOCHインジケーターを使用します.今日のSTOCHの高速線がスローラインよりも低いとき,購入信号の有効性をさらに確認します.

  1. T3 移動平均

T3線は,特殊な式を使用して指数的な移動平均値に基づいて計算される.パラメータを調整することによって,移動平均値の価格変化への感受性を制御する.価格がT3線を超えると販売信号が生成される.

このシステムは上記の2つの信号を組み合わせ, 123 リバーサル・バイ・シグナルと T3 セール・シグナルが同時に発生するときにのみ実際の取引信号を生成します.

利点分析

  • 底部漁業の逆転取引や反傾向の反転に有効
  • 移動平均値は,利益を固定し,リスクを管理するのに役立ちます
  • 二重信号メカニズムは信号の有効性を向上させ,偽信号を減少させる.
  • トレンドフォローと逆転戦略の両方の強みを組み合わせます
  • 調整可能なパラメータは,異なる市場条件に柔軟性を与えます

リスク分析

  • 逆転信号は誤りで,取引が損する可能性があります.
  • パラメータの調節が不適切で,コストが上昇する過剰取引を引き起こす可能性があります.
  • 移動平均からのセールシグナルは,利益傾向から早急に脱出する可能性があります.
  • ストップ・ロスト・ハントのようなリスクは 不安定な市場でも残ります
  • パラメータは異なる機器に最適化する必要があります

リスクに対処するには,次のことを行うことができます.

  1. シグナル有効性を向上させるため,逆転パラメータを調整する
  2. 保持期間を延長するために移動平均のパラメータを調整する
  3. 損失を制限するためにストップ・ロスを追加する
  4. 異なる計測器のパラメータを個別に最適化する

増進 の 機会

この戦略はいくつかの点で改善できる.

  1. シグナル有効性を確保するためにフィルターを追加する

    偽の取引を避けるために,フリターとしてボリュームブレイクなどの追加指標を追加できます.

  2. 変化する市場のためにパラメータを調整する

    各パラメータの組み合わせをバックテストし,最も高いリターンを与えるセットを選択します.動的パラメータチューニングも使用できます.

  3. 適応最適化のための機械学習を組み込む

    大規模な歴史的データセットを収集し,最適なエントリー/出口点を予測するために MLモデルを訓練し,パラメータを動的に最適化します.

  4. 異なる計測器のパラメータを個別に最適化する

    楽器には異なる特性があるため,最適なパラメータも異なる.バックテストと調節パラメータはそれぞれに独立している.

結論

ダブルディップリバーサルブレイクアウトシステムは,トレンドフォローとリバーサルトレードをシネージ的に組み合わせます.ディープの後低値で購入し,移動平均を使用してトレンドから利益を得ることができます.リバーサルとトレンドシグナルの効果的な組み合わせは,利益をロックしながらリバーサル機会をキャピタライズします.いくつかのリスクにもかかわらず,戦略はパラメータ最適化,フィルターなどを追加することで,異なる市場状況に合わせて改善できます.量的な取引のための効果的な洞察を提供し,さらなる強化に値します.

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 16/09/2021
// 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 plots the moving average described in the January, 1998 issue
// of S&C, p.57, "Smoothing Techniques for More Accurate Signals", by Tim Tillson.
// This indicator plots T3 moving average presented in Figure 4 in the article.
// T3 indicator is a moving average which is calculated according to formula:
//     T3(n) = GD(GD(GD(n))),
// where GD - generalized DEMA (Double EMA) and calculating according to this:
//     GD(n,v) = EMA(n) * (1+v)-EMA(EMA(n)) * v,
// where "v" is volume factor, which determines how hot the moving average’s response
// to linear trends will be. The author advises to use v=0.7.
// When v = 0, GD = EMA, and when v = 1, GD = DEMA. In between, GD is a less aggressive
// version of DEMA. By using a value for v less than1, trader cure the multiple DEMA
// overshoot problem but at the cost of accepting some additional phase delay.
// In filter theory terminology, T3 is a six-pole nonlinear Kalman filter. Kalman
// filters are ones that use the error — in this case, (time series - EMA(n)) — 
// to correct themselves. In the realm of technical analysis, these are called adaptive
// moving averages; they track the time series more aggres-sively when it is making large
// moves. Tim Tillson is a software project manager at Hewlett-Packard, with degrees in
// mathematics and computer science. He has privately traded options and equities for 15 years.  
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
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


T3A(Length, b) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xe1 = ema(xPrice, Length)
    xe2 = ema(xe1, Length)
    xe3 = ema(xe2, Length)
    xe4 = ema(xe3, Length)
    xe5 = ema(xe4, Length)
    xe6 = ema(xe5, Length)
    c1 = -b*b*b
    c2 = 3*b*b+3*b*b*b
    c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b
    c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b
    nT3Average = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
    pos:= iff(nT3Average > close, -1,
           iff(nT3Average < close, 1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & T3 Averages", 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, "---- T3 Averages ----")
LengthT3 = input(5, minval=1)
b = input(0.7, minval=0.01,step=0.01) 
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posT3A = T3A(LengthT3, b)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posT3A == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posT3A == -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 )
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