ロングとショートのトレンドを見つけるデュアルレーザー戦略
作成日:
2023-11-06 10:01:42
最終変更日:
2023-11-06 10:01:42
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ChaoZhang
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概要
この戦略は,ブリン帯,ケントナー通路,自己適応相対的に強い指標の3つの技術指標を使用して,現在のトレンド方向を判断し,パラパラ線SAR指標と併せて入場する. 3つの指標の判断結果が一致するときに取引シグナルが生成される.戦略は,主にトレンド方向を判断し,トレンドが変化したときに間に合うように入場し,利益を目標とする.
原則
この戦略は,次の3つの技術指標の組み合わせを用いて現在の傾向を判断します.
スクエーズ・インジケーター (SQUEEZE MOMENTUM INDICATOR):ブリン帯とケントナー通路を計算し,両者が重複すると圧縮が生じ,トレンドの変化が間近であることを示す信号を与える.この指標は圧縮状態と線形回帰曲線の斜率を返します.
適応的相対的強弱指数 ((RSI VOLUME WEIGHTED):取引量加重のRSIを計算し,中線で超買超売を判断する.この指標は取引量変化を強調する.
パラパララインの停損 ((SAR):現在の価格とパラパララインSARの位置関係を判断し,SARは価格の上方で下落し,SARは価格の下方で上昇する.
戦略は,ブリン帯を使ってトレンドの方向を判断し,ケントナー通路をリファインし,RSIは,超買超売を判断し,逆転の機会を探し,SARは入場時刻を指示する.具体的論理は次のとおりである.
ブリン帯,ケントナー通路,スクエイズ指数を計算する.スクエイズ圧縮時に準備段階に入る.
取引量加重RSIを計算する. RSIは中線看板より高く,中線看板より低い.
パラパラ線SARを計算する. SARは価格の下では上昇し,価格上では下落する.
上記の3つの指標を統合します. スクィーズが圧縮されたとき,RSIは中線より高く,SARは価格の下にあるときに多頭信号を生じます. スクィーズが圧縮されたとき,RSIは中線より低く,SARは価格上にあるときに空頭信号を生じます.
信号が生成されると,前K線の3つの指標判断の結果を判断し,現在の信号判断と逆であれば,入場信号が生成する.
入場後,ストップ・ロスを設定し,ストップ・ロスを追跡する.
利点
この戦略の利点は以下の通りです.
多指数组合の看板・下落,判断は正確である. スクィーズ指数は,トレンドの変化を認識する正確さ,RSIの判断は,オーバーバイオーバーセールが明確である,SARの指示は,入場タイミングの精度である.
目標のロジックはシンプルでわかりやすく,理解しやすい.
マルチ指標認証により,偽突破をフィルタリングできます.
利潤を固定し,リスクを制御する Stop Loss Stop Stop メカニズムが設定されています.
観測データは充実しており,信頼性が高い.
リスク
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
多頭と空頭の入場論理は似ており,同時に反射信号を発信する可能性があるため,フィルタリングが必要である.
3つの指標はパラメータ最適化により,過適合する可能性がある.
取引頻度が高いため,ポジション数を合理的に管理する必要があります.
ストップダメージ設定は近すぎて破られやすい.
解決策は次の通りです
信号の振動を避けるために,指標結果の持続周期を決定する.
ウォーク・フォワード・アナリシスを用いて,パラメータを調整し,過適合を防止する.
ピラミッドのサイズを設定し,単方向の保有量を制御します.
異なる止損区間をテストし,止損位置を最適化する.
最適化の方向
この戦略は以下の方向から最適化できます.
指数パラメータを最適化し,パラメータの安定性を高める.動的な最適化パラメータを考慮することができる.
ポジション制御の論理を追加する.例えば,大小ポジション,均等ポジションなど.
波動停止,線形停止,ゼロポジションなど,さまざまな損失をテストする.
固定ポジション,固定資金利用率などのマネーマネジメント機能を追加します.
機械学習のアルゴリズムと組み合わせた動的なエントラとアウトアウトを実現する.
市場におけるシステムリスクの低減を図るため,ヘッジメカニズムを増やし,空調を多めに行う.
投票制度の構築や判断の正確性の向上などについて検討する.
要約する
この戦略は,全体的な考え方が明確で,多指標の看板・看板判断でトレンドの方向を判断し,ブリン帯通路圧縮時に敏捷に介入し,止メカニズム制御のリスクを止めて,比較的安定したトレンド追跡戦略である.パラメータ最適化,リスク管理機構の改善により,よりよい反測指標と实体効果を得ることができる.この戦略は,傾向がより顕著な品種に適用され,比較的安定した日線のような大周期で操作することも考えられる.全体的に,この戦略は,強力な実用価値を持っている.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © XaviZ
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//#####################N§£I/~~~~~~»*?~»o§æN##################
//@version=4
strategy(title="M-SQUEEZE", overlay = true)
//study(title="M-SQUEEZE", overlay = true)
src = input(close, "SOURCE", type = input.source)
// ███▓▒░░ VARIABLES ░░▒▓███
var bool longCond = na, var bool shortCond = na
var int CondIni_long0 = 0, var int CondIni_short0 = 0
var int CondIni_long = 0, var int CondIni_short = 0
var float last_open_longCondition = na, var float last_open_shortCondition = na
var int last_longCondition0 = na, var int last_shortCondition0 = na
var int last_longCondition = na, var int last_shortCondition = na
var bool long_tp = na, var bool short_tp = na
var int last_long_tp = na, var int last_short_tp = na
var bool Final_Long_tp = na, var bool Final_Short_tp = na
var bool SMI_longCond = na, var bool SMI_shortCond = na
var bool RSI_longCond = na, var bool RSI_shortCond = na
var bool ADX_longCond = na, var bool ADX_shortCond = na
var bool SAR_longCond = na, var bool SAR_shortCond = na
var bool Final_longCondition0 = na, var bool Final_shortCondition0 = na
var bool Final_longCondition = na, var bool Final_shortCondition = na
// ███▓▒░░ SQUEEZE MOMENTUM INDICATOR ░░▒▓███
Act_SMI = input(true, "SQUEEZE MOMENTUM INDICATOR")
BB_length = input(85, title="BOLLINGER BANDS LENGTH", minval = 1)
BB_mult = input(2.1, title="BOLLINGER BANDS MULTI-FACTOR", minval = 0.1, step = 0.1)
KC_length = input(38, title="KELTNER CHANNEL LENGTH", minval = 1)
KC_mult = input(2.0, title="KELTNER CHANNEL MULTI-FACTOR", minval = 0.1, step = 0.1)
SQUEEZE_M(_src,_BB_length,_BB_mult,_KC_length,_KC_mult)=>
// Calculate BB
basis = sma(_src, _BB_length)
dev = _BB_mult * stdev(_src, _BB_length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// Calculate KC
ma = sma(src, _KC_length)
rangema = sma(tr, _KC_length)
upperKC = ma + rangema * _KC_mult
lowerKC = ma - rangema * _KC_mult
// Squeeze
sqzOn = lowerBB > lowerKC and upperBB < upperKC
sqzOff = lowerBB < lowerKC and upperBB > upperKC
nosqz = sqzOn == false and sqzOff == false
// Linear Regression curve
val = linreg(_src - avg(avg(highest(high, _KC_length), lowest(low, _KC_length)), sma(close, _KC_length)), _KC_length, 0)
[nosqz,val]
[NOSQZ,VAL] = SQUEEZE_M(src,BB_length,BB_mult,KC_length,KC_mult)
barcolor(iff(VAL > 0, iff(VAL > nz(VAL[1]), color.lime, color.green), iff(VAL < nz(VAL[1]), color.red, color.maroon)))
// ███▓▒░░ SAR ░░▒▓███
Act_SAR = input(true, "PARABOLIC SAR")
Sst = input (0.73, "SAR STAR", step=0.01, minval = 0.01)
Sinc = input (0.5, "SAR INC", step=0.01, minval = 0.01)
Smax = input (0.06, "SAR MAX", step=0.01, minval = 0.01)
SAR = sar(Sst, Sinc, Smax)
plot(SAR, style = plot.style_cross, title = "SAR")
// ███▓▒░░ RSI VOLUME WEIGHTED ░░▒▓███
Act_RSI = input(true, "RSI VOLUME WEIGHTED")
RSI_len = input(22, "RSI LENGHT", minval = 1)
RSI_obos = input(45,title="RSI CENTER LINE", type=input.integer, minval = 1)
WiMA(_src, _length)=>
var float MA_s=0.0
MA_s:=(_src + nz(MA_s[1] * (_length-1)))/_length
MA_s
RSI_Volume(fv, length)=>
up=iff(fv>fv[1],abs(fv-fv[1])*volume,0)
dn=iff(fv<fv[1],abs(fv-fv[1])*volume,0)
upt=WiMA(up,length)
dnt=WiMA(dn,length)
100*(upt/(upt+dnt))
RSI_V = RSI_Volume(src, RSI_len)
// ███▓▒░░ STRATEGY ░░▒▓███
SMI_longCond := (Act_SMI ? (VAL > 0 and (VAL > nz(VAL[1])) and not NOSQZ) : RSI_longCond)
RSI_longCond := (Act_RSI ? (RSI_V > RSI_obos) : SAR_longCond)
SAR_longCond := (Act_SAR ? (SAR < close) : SMI_longCond)
SMI_shortCond := (Act_SMI ? (VAL < 0 and (VAL < nz(VAL[1])) and not NOSQZ) : RSI_shortCond)
RSI_shortCond := (Act_RSI ? (RSI_V < RSI_obos) : SAR_shortCond)
SAR_shortCond := (Act_SAR ? (SAR > close) : SMI_shortCond)
longCond := SMI_longCond and RSI_longCond and SAR_longCond
shortCond := SMI_shortCond and RSI_shortCond and SAR_shortCond
CondIni_long0 := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni_long0[1]
CondIni_short0 := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni_short0[1]
longCondition0 = (longCond and CondIni_long0[1] == -1)
shortCondition0 = (shortCond and CondIni_short0[1] == 1)
CondIni_long := longCond[1] ? 1 : shortCond[1] ? -1 : CondIni_long[1]
CondIni_short := longCond[1] ? 1 : shortCond[1] ? -1 : CondIni_short[1]
longCondition = (longCond[1] and CondIni_long[1] == -1)
shortCondition = (shortCond[1] and CondIni_short[1] == 1)
// ███▓▒░░ ALERTS & SIGNALS ░░▒▓███
plotshape(longCondition, title = "Long Signal", style = shape.triangleup, location = location.belowbar, color = color.blue, transp = 0, size = size.tiny)
plotshape(shortCondition, title = "Short Signal", style = shape.triangledown, location = location.abovebar, color = #FF0000, transp = 0, size = size.tiny)
//alertcondition(longCondition, title="Long Alert", message = "LONG")
//alertcondition(shortCondition, title="Short Alert", message = "SHORT")
// ███▓▒░░ BACKTESTING ░░▒▓███
testStartYear = input(2018, "BACKTEST START YEAR", minval = 1980, maxval = 2222)
testStartMonth = input(01, "BACKTEST START MONTH", minval = 1, maxval = 12)
testStartDay = input(01, "BACKTEST START DAY", minval = 1, maxval = 31)
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2222, "BACKTEST STOP YEAR", minval=1980, maxval = 2222)
testStopMonth = input(12, "BACKTEST STOP MONTH", minval=1, maxval=12)
testStopDay = input(31, "BACKTEST STOP DAY", minval=1, maxval=31)
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriod = time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition0 and testPeriod)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = shortCondition0 and testPeriod)