二重移動平均価格ブレイクアウト戦略
作成日:
2023-11-21 15:33:52
最終変更日:
2023-11-21 15:33:52
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ChaoZhang
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概要
この戦略は,価格のトレンドとブレイクを判断するために2つの移動平均を使用します.価格が上から軌道に乗るときは空き,価格が下から軌道に乗るときは余分に空き,リスクを管理するためにストップダストの出口を設定します.
戦略原則
- sma() 関数を使用して,短期および長期の2つの移動平均を計算し,それぞれ取引戦略の上下軌道として用いられる.
- 買取価格と売出価格を計算する.買取価格は下線に1より小さい係数で,売出価格は上線に1より大きい係数で掛ける.
- 価格が上を走る時,市場価格で空仓を開く.価格が下を走る時,制限価格で多仓を開く.
- 年,月,日付の範囲を設定して,戦略の取引周期を制御します.
- 返済が終了し,日付の範囲を超えると,すべてのポジションをクリアします.
優位分析
この戦略の利点は以下の通りです
- 市場騒音をフィルタリングし,トレンドを識別する双線システムを使用します.
- 価格突破の判断により,偽信号を減らすことができます.
- 市場への衝撃のコストを削減する為,限価券を利用する.
- 取引サイクルを簡単に調整し,戦略上のリスクをコントロールできます.
リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
- 双線突破は連続的な損失のリスクを容易にする. 損失を制御するために止損エクジットを設定できます.
- 取引標識の入札時,過度の取引のリスクが生じやすい。上下線間隔を適切に緩めることができる。
- 制限価格のリストは,購入の機会の一部を逃す可能性があります. 市場価格のリストを使用することを検討してください.
最適化の方向
この戦略は以下の点で最適化できます.
- 異なる長さの移動平均の組み合わせをテストし,最適なパラメータを見つけます.
- Volumesの指標を追加して取引量突破を判断する.
- 自動ストップ機能の追加で,ストップ価格をリアルタイムで調整する.
- 機械学習のモデルを導入し,トレンドを判断する.
要約する
この戦略の全体的な考え方は明確で分かりやすく,トレンドを識別し,価格を突破し,入場タイミングを判断し,ノイズをフィルターして安定した利益を達成し,改善を最適化する余地があります.全体的に,実戦価値のある再現可能な量化取引戦略です.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-11-13 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=3
strategy(title = "Noro's Shift MA Strategy v1.0", shorttitle = "Shift MA str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot, %")
per = input(3, defval = 1, minval = 1, maxval = 1000, title = "Length")
src = input(ohlc4, title = "Source")
buylevel = input(-5.0, defval = -5.0, minval = -100, maxval = 0, title = "Buy line (lime)")
selllevel = input(0.0, defval = 0.0, minval = -100, maxval = 100, title = "Sell line (red)")
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")
//SMAs
sma = sma(src, per)
buy = sma * ((100 + buylevel) / 100)
sell = sma * ((100 + selllevel) / 100)
plot(buy, linewidth = 2, color = lime, title = "Buy line")
plot(sell, linewidth = 2, color = red, title = "Sell line")
//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if (not na(close[per])) and size == 0
strategy.entry("L", strategy.long, lot, limit = buy)
if (not na(close[per]))
strategy.entry("Close", strategy.short, 0, limit = sell)
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
strategy.close_all()