イチモク・クモ・トウィストゴールド吸収戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-11-28 16:12:09
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概要

イチモク・クモ・ツイスト・ゴールド・アボスロビング・ストラテジー (Ichimoku Kumo Twist Gold-Absorbing Strategy) は,イチモク市場技術指標とレンジフィルタリングを組み合わせた定量的な取引戦略である. イチモク指標を使用して市場の動向と重要なサポートとレジスタンスレベルを決定し,キャンドルスタイプパターンとともに取引信号を生成する. 一方,レンジフィルタリングは取引頻度とリスクを制御するのに役立ちます.

戦略原則

イチモク戦略は,市場動向を判断するためのイチモク指標とキャンドルスタイクパターンに基づいている. イチモクには変換線,ベースライン,クラウドラインが含まれ,それらのクロスオーバー関係が市場の動向を示している. クラウドラインはサポートとレジスタンスレベルとしても機能する. 戦略は,イチモクラインの感度を調整するために異なるパラメータの組み合わせを設定する. さらに,戦略は,変換線がベースラインの上を横切るとパターンを特定し,購入信号を生成し,下を横切ると販売信号を生成する.

ストップ・ロスの設定は,価格が不利な方向に動いているときの損失を停止することでリスクを軽減するのに役立ちます.ストップ・ロスは,価格が不良な方向に動いている場合の損失を抑制します.ストップ・ロスは,価格が不良な方向に動いている場合の損失を抑制します.ストップ・ロスは,価格が不良な方向に動いている場合の損失を抑制します.ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,ストップ・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスは,スト・ロスト・ロスは,スト・ロストは,スト・ロスト・

利点分析

市場動向を判断するためにイチモク指標を使用し,センシビリティのために調整可能なパラメータ
カンデスタイクパターンの認識からの明確な取引信号
日付範囲フィルタ取引頻度を制御する
リスクを減らすための時効的なストップ・ロスの設定

リスク分析

イチモクが遅れると急速に変化する傾向を見逃すかもしれません
日付範囲フィルターは,いくつかの取引機会を逃す可能性があります.
誤ったストップ損失設定は損失を増やす可能性があります.

イチモクパラメータを調整し日付範囲を最適化しストップ・ロストポイントを修正するような方法によりリスクを改善し制御できます

オプティマイゼーションの方向性

最適のイチモク構成を見つけるために異なるパラメータ組み合わせをテストする
他の指標と組み合わせて Ichimoku の遅れの問題を避ける
バックテストで日付範囲の設定を最適化
条件付きダイナミックトレイリングストップ損失を設定する

概要

イチモク・クモ・ツイストゴールド吸収戦略は,イチモク指標,キャンドルスタイクパターン認識,レンジフィルタリングを統合して市場動向を決定する.傾向の方向性をかなり明確に把握することができる.パラメータチューニング,リスクコントロールなどの手段によって,良い戦略パフォーマンスを達成することができる.しかし,イチモク遅滞の問題を注意し,継続的な最適化調整を行うべきである.

/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title="Ichimoku Kumo Twist Strategy (Presets)", shorttitle="Kumo Twist Strategy", overlay=true)

xlowest_(src, len) =>
    x = src
    for i = 1 to len - 1
        v = src[i]
        if (na(v))
            break
        x := min(x, v)
    x

xlowest(src, len) =>
    na(src[len]) ? xlowest_(src, len) : lowest(src, len)

xhighest_(src, len) =>
    x = src
    for i = 1 to len - 1
        v = src[i]
        if (na(v))
            break
        x := max(x, v)
    x

xhighest(src, len) =>
    na(src[len]) ? xhighest_(src, len) : highest(src, len)

dropn(src, n) =>
    na(src[n]) ? na : src

ichiConversionPeriods(presets) =>
    if presets == "Cpt 20 60 120 30"
        20
    else
        if presets == "Cpt 10 30 60 30"
            10
        else
            if presets == "Std 18 52 104 26"
                18
            else
                9

ichiBasePeriods(presets) =>
    if presets == "Cpt 20 60 120 30"
        60
    else
        if presets == "Cpt 10 30 60 30"
            30
        else
            if presets == "Std 18 52 104 26"
                52
            else
                26

ichiLaggingSpan2Periods(presets) =>
    if presets == "Cpt 20 60 120 30"
        120
    else
        if presets == "Cpt 10 30 60 30"
            60
        else
            if presets == "Std 18 52 104 26"
                104
            else
                52

ichiDisplacement(presets) =>
    if presets == "Cpt 20 60 120 30"
        30
    else
        if presets == "Cpt 10 30 60 30"
            30
        else
            if presets == "Std 18 52 104 26"
                26
            else
                26

scaling = input(title="Scaling", options=["Linear", "Log"], defval="Linear")
presets = input(title="Presets", options=["Cpt 20 60 120 30", "Cpt 10 30 60 30", "Std 18 52 104 26", "Std 9 26 52 26"], defval="Cpt 20 60 120 30")
dropCandles = input(1, minval=0, title="Drop first N candles")
showClouds = input(false, "Show Clouds")
stoploss = input(true, title="Stop Loss")

conversionPeriods = ichiConversionPeriods(presets)
basePeriods = ichiBasePeriods(presets)
laggingSpan2Periods = ichiLaggingSpan2Periods(presets)
displacement = ichiDisplacement(presets)
logScaling = scaling == "Log"

lows = dropn(low, dropCandles)
highs = dropn(high, dropCandles)

lowsp = logScaling ? log(lows) : lows
highsp = logScaling ? log(highs) : highs

donchian(len) =>
    avg(xlowest(lowsp, len), xhighest(highsp, len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

// === BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 10, title = "From Month", minval = 1)
FromDay   = input(defval = 3, title = "From Day", minval = 1)
FromYear  = input(defval = 2017, title = "From Year", minval = 2014)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2014)

golong = crossover(leadLine1, leadLine2)
goshort = crossunder(leadLine1, leadLine2)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=(golong and (time > timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)) and (time < timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59))))
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=(goshort and (time > timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)) and (time < timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59))))

conversionLinep = logScaling ? exp(conversionLine) : conversionLine
baseLinep = logScaling ? exp(baseLine) : baseLine
leadLine1p = logScaling ? exp(leadLine1) : leadLine1
leadLine2p = logScaling ? exp(leadLine2) : leadLine2

plot(showClouds ? conversionLinep : na, color=#0496ff, title="Conversion Line")
plot(showClouds ? baseLinep : na, color=#991515, title="Base Line")

p1 = plot(showClouds ? leadLine1p : na, offset = displacement, color=green, title="Lead 1")
p2 = plot(showClouds ? leadLine2p : na, offset = displacement, color=red, title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = showClouds ? (leadLine1p > leadLine2p ? green : red) : na)

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