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2重移動平均価格突破戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年11月21日 15:33:52
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概要

この戦略は,価格の動向と突破を決定するために2つの移動平均値を使用します.価格が上方レールを破るとショートで,価格が下部レールを破るとロングです.リスクを制御するためにストップ損失出口を設定します.

原則

  1. 短期間および長期間の2つの移動平均値を取引戦略の上下線として計算するために sma (sma) 関数を使用します.
  2. 購入価格と販売価格を計算する.購入価格は,下列レールを1未満の係数で掛け,販売価格は上列レールを1以上の係数で掛け.
  3. 価格が上線を突破すると,市場オーダーでショートポジションを開く.価格が下線を突破すると,リミットオーダーでロングポジションを開く.
  4. 戦略の取引サイクルを制御するために,年,月,日付の範囲を設定します.
  5. バックテストが終了し,日付範囲を超えるとすべてのポジションを閉じる.

利点

この戦略には以下の利点があります.

  1. ダブルレールの利用は市場の騒音をフィルターし,動向を特定することができます.
  2. 価格の突破率を使用して 入場タイミングを決定すると 誤った信号が減少します
  3. 制限オーダーを使うことで 市場への影響コストが減ります
  4. 戦略リスクの制御のために 取引サイクルを簡単に調整できます

リスク

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

  1. ダブルレールの突破は,継続的な損失リスクを容易に引き起こします.損失を制御するためにストップ損失出口を設定できます.
  2. 取引目標が統合に入ると,取引が多すぎるリスクがあります.上下線間の距離は適切に拡大できます.
  3. 制限オーダーは購入機会を逃す可能性があります.代わりに市場オーダーを使用することを検討してください.

最適化

この戦略は,次の側面で最適化できます.

  1. 最適なパラメータを見つけるために 移動平均長さの異なる組み合わせをテストします
  2. 取引量における突破を決定するために,ボリューム指標を増加させる.
  3. ストップ・ロスの価格をリアルタイムで調整する 適応型ストップ・ロスのメカニズムを 強化する
  4. 傾向の方向性を決定するために 機械学習モデルを増やします

概要

この戦略の全体的な考え方は明確で理解しやすい.トレンドを特定するためにダブルレールシステムを使用し,エントリータイミングを決定するために価格突破を使用することで,ノイズをフィルターし,安定した利益を達成することができます.改善と最適化にも余地があります.全体として,これは実用的な価値を持つ再現可能な定量的な取引戦略です.

/*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()
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