移動平均指標取引戦略


作成日: 2023-12-06 17:10:00 最終変更日: 2023-12-06 17:10:00
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移動平均指標取引戦略

戦略概要

この戦略は,複数の移動平均指標に基づいて取引シグナルを生成する戦略である.戦略は,短期,中期,および長期の移動平均を同時に観察し,それらの交差状況に基づいてトレンドの方向を判断し,取引シグナルを生成する.

戦略名

複数の平均線交差戦略 (Multi Moving Average Crossover Strategy)

戦略原則

この戦略は,7日線,13日線,21日線を含む3つの異なる周期の移動平均を同時に使用します. 取引の論理は以下の点に基づいています.

  1. 短期7日線が中期13日線を突破し,長期21日線が上昇傾向にあるとき,多行シグナルが生成される.
  2. 短期7日線が中期13日線を下に突破し,長期21日線が下向きの傾向にあるとき,空調信号が発生する.

異なる時間帯の移動平均を組み合わせることで,市場動向をより正確に判断し,誤った取引を避けることができます.

戦略的優位性

  1. 複数の移動平均を用いて,市場の動きをより正確に判断し,市場の偽突破や短期的な波動に惑わされないようにする.
  2. 信号はトレンドが明確である場合にのみ発生し,不必要な取引数を減らすことで取引コストを減らすことができます.
  3. パラメータの設定は柔軟で,個人的好みに応じて移動平均の周期を調整し,異なる品種と市場環境に対応することができます.

戦略リスク

  1. 波動的な市場では,誤った信号が頻繁に発生する可能性があります.
  2. 移動平均はトレンドの指標として,ターニングポイントを正確に特定することはできません.
  3. 移動平均の交差はトレンドの認識を遅らせ,利益の一部を逃す可能性があります.
  4. 他の技術指標の検証信号を導入し,移動平均のパラメータを最適化することでリスクを低減することができる.

戦略最適化の方向性

  1. 波動性指標を導入し,トレンドの強さを判断し,波動的な市場での取引を避ける.
  2. 移動平均のパラメータを自動的に最適化するために,機械学習などの定量的な技術を適用してみてください.
  3. 損失が拡大する時に,時効的に損失を止めてしまう.
  4. 移動平均線を交差する際の滑り点を減らすために,限値のシートを使用することを検討してください.

要約する

この戦略は,短中長3時間の移動平均を組み合わせて,それらの交差関係に基づいて市場の傾向を判断し,比較的安定し,効率的なトレンドフォロー戦略である.指標のパラメータ,ストップダスの仕組み,および注文方法の最適化により,戦略の勝利率と収益性をさらに向上させることができる.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © Crypto-Oli

//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)

// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator 
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE

// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)

// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)

// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")

ma_type      = input(title = "MA Type",         type = input.string,  defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)

short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7,     minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len  = input(title = "Middle MA Length",  type = input.integer, defval = 13,    minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len  = input(title = "Long MA Length",  type = input.integer, defval = 21,    minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close


tick_round(x) => 
    round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick

// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma  = 0.0

// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA' 
    short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := sma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
    short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := ema(long_ma_src,  long_ma_len)

// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
    short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := wma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
    short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
    middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
    long_ma  := wma(2*wma(long_ma_src,  long_ma_len /2)-wma(long_ma_src,  long_ma_len),  round(sqrt(long_ma_len)))

// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
    short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := vwma(long_ma_src,  long_ma_len)


// Smoothed Moving Average (SMMA)    
if ma_type == 'SMMA'
    short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
    middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
    long_ma  := na(long_ma[1])  ? sma(long_ma_src,  long_ma_len)  : (long_ma[1]  * (long_ma_len  - 1) + long_ma_src)  / long_ma_len

// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
    e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
    e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    e1_long  = ema(long_ma_src,  long_ma_len)
    
    short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
    middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
    long_ma  := 2 * e1_long  - ema(e1_long,  long_ma_len)

// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green,   linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow,   linewidth = 1)
plot(long_ma,  color = color.red, linewidth = 1)

if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Long", strategy.long)


if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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