モメンタムタートルトレンドフォロー戦略


作成日: 2023-11-23 11:53:27 最終変更日: 2023-11-23 11:53:27
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モメンタムタートルトレンドフォロー戦略

概要

動力海のトレンド追跡戦略は,海取引の法則に基づくトレンド追跡戦略である.それは,海指標を使用してトレンドを識別し,動力指標と組み合わせて,一部のノイズ取引をフィルターする.この戦略の主な利点は,強固な価格トレンドを捕捉して,余剰利益を達成できる点である.

戦略原則

この戦略は,海指標の基本突破システムを用いてトレンドの方向を判断する.具体的には,閉盘価格が過去20日間の最高値より高いとき,看板の信号として,この時に多めにする.閉盘価格が過去20日間の最低値より低いとき,看板の信号として,戦略は空頭する.

騒音取引をフィルターするために,この戦略には動量因子も加えられている.価格変動が5ATR未満であれば,戦略は取引に入らない.空頭が多すぎるため,小幅取引による損失を防ぐことができる.

ポジション開設後,戦略は海原理のN値突破出口を使用して止損する.このシステムは,最近20日の最高価格と最低価格に基づいて止損値を設定する.例えば,多単一の止損価格は過去20日の最低価格より2NのATRである.戦略の止損方法は,比較的シンプルで,口座総資産の10%として設定する.

優位分析

この戦略の最大の利点は,トレンド追跡と動量管理を同時に組み合わせることです.海取引システムは,価格の中期トレンドを正確に捉え,市場の騒音に邪魔されないようにすることができます.ATR動量フィルターを追加すると,意味のない取引数をさらに減らすことができ,利益の余地が大幅に増加します.

具体的には,この戦略には以下の利点があります.

  1. 海指数は,トレンドを正確に判断し,中期トレンドを効果的に追跡できます.
  2. 動量フィルターメカニズムは,不必要な取引を減らすことで,取引の回数に損失を防ぐことができます.
  3. トレンドの逆転に間に合うように,リスク管理策を講じています.
  4. 全体的に,戦略のパラメータは十分に最適化され,海の原則と一致しています.

リスク分析

この戦略は,最適化のための大きな余地があるものの,いくつかの潜在的なリスクがあるので,注意を喚起します.

  1. 長期保有の過剰波動の問題を解決できない.海システムのポジションサイジングは波動率の要因を考慮していないため,単一の損失が過大になる可能性がある.
  2. 市場が急激に逆転すると,ストップ・ロスの価格が突破され,予想以上の損失が引き起こされる可能性があります.
  3. システムには収益目標が設定されていないため,過剰な保有が起こりやすい.これは,独占のリスクを伴う.

最適化の方向

上記のリスク分析から,この戦略には以下の主要な改善策が挙げられます.

  1. 波動率調整のダイナミックポジションアルゴリズムを組み込むことも考えられる.そうすれば,ポジション損失が一定幅に達したときに積極的にポジションを減額することができる.
  2. 逆転機構を追加し,頭肩頂と双頂のような形状を形成する際に減仓または逆空を考慮する.
  3. 収益目標設定を増加させる. 累積収益が口座総資産の一定比率に達すると,部分的にポジションの還元を減らすことができる.

要約する

動力海トレンド追跡戦略は,全体的に非常に実用的な中長線トレンド追跡プログラムである.海指数判断トレンドとATR指数の震動フィルターを組み合わせて,強力な価格トレンドを効果的にロックすることができます.さらに,戦略のリスク管理とパラメータ最適化も非常に適位に行われ,撤回幅を減らすことができます.ダイナミックなポジション管理,反転機構,収益目標などのモジュールを継続すると,この戦略の効果はさらに向上することができます.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2023-10-23 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Heiken Ashi BF 🚀", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)

/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(2029, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true

///////////// HA /////////////
haTicker = heikinashi(syminfo.tickerid)
haOpen = security(haTicker, "D", open)
haHigh = security(haTicker, "D", high)
haLow = security(haTicker, "D", low)
haClose = security(haTicker, "D", close)

///////////// Rate Of Change ///////////// 
source = close
roclength = input(30, minval=1)
pcntChange = input(7.0, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))

/////////////// Strategy ///////////////
long = haOpen < haClose and isMoving()
short = haOpen > haClose and isMoving()

last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])

long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)

last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])

last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])

in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal

last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])

sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
 
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)

since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1]) 

slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na

/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
    strategy.entry("L",  strategy.long, when=long)
    strategy.entry("S", strategy.short, when=short)
    strategy.exit("L SL", "L", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
    strategy.exit("S SL", "S", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)

/////////////// Plotting ///////////////
plotcandle(haOpen, haHigh, haLow, haClose, title='HA Candles', color = haOpen < haClose ? color.lime : color.red)
bgcolor(isMoving() ? long ? color.lime : short ? color.red : na : color.white, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)
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