双重EMAを吸収するブレイクアウト戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月7日 15:50:13
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概要

この戦略は,指数的な移動平均値 (EMA) の方向を判断することによって,長/短方向を決定する.上昇傾向のエンゲルフィングパターンと拡大された取引量がある場合,長に移動する. EMAの方向が逆転するか,下落傾向のエンゲルフィングパターンが発生した場合,ポジションを閉じる.

戦略の論理

異なるパラメータを持つ2つの EMA を使用して市場の傾向を決定します.もしショート EMAがロング EMAよりも高くなった場合,それは牛市場であり,そうでなければそれは熊市場です.
市場が上昇傾向にあるとき,もし上昇傾向の格子が現れ,取引量が前回より1.2倍になると,ロングシグナルが起動します.このパターンは,続く強勢の牛を示します.
市場トレンドが逆転すると,つまりショート EMA がロング EMA を下回ると,牛の勢いが弱まり,既存のポジションが閉鎖されるべきである.また,下落傾向の格好が出現すると,強い勢いで下落が進んでいることを示し,ストップ損失でポジションを積極的に閉鎖すべきである.

利点分析

市場構造を決定するために二重EMAを使用することで,高雄/熊の状態を正確に判断できます.
膨張した音量フィルターと組み合わせると,偽のブレイクによって誤導されるのを避ける.
ストップ・ロスのメカニズムがあります.ストップ・ロスの価格を設定せず,市場構造の逆転を使用してストップ・ロスを行うことで,不必要なスライドを減らすことができます.

リスク分析

双 EMA は,市場構造を誤って判断し,傾向を見逃したり,誤ってロングに行くこともあります. EMA 期間を調整することができます.
流通パターンは市場が変化することで誤りになり偽の取引を避けるためにより多くのフィルターを追加できます
ストップ・ロスの価格がないことは,より大きな損失につながる可能性があります.ブレイク・イヴのような他のストップ・ロスの方法もテストできます.

最適化方向

MACD,A/Dなどの指標はロング/ショートを決めるのに使えます
需要に応じて適正な固定ストップ損失価格を追加します.
シンボルの取引の特徴に基づいて EMA 期間を最適化する.

結論

この戦略の論理は明確で理解が容易で,EMAを使用して構造を決定し,ブレイクアウトを捕捉するパターンを吸収する.その利点はシンプルな判断論理と明確な取引信号である.しかし,罠にかかったリスクは存在する.さらなる最適化はより良い収益を得ることができます.

/*backtest
start: 2023-11-06 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=5
// # ========================================================================= #
// #                   |   STRATEGY  |
// # ========================================================================= #
strategy(
  title                           = "fpemehd Strategy001",
  shorttitle                      = "f_001",
  overlay                         =  true,
  default_qty_type                =  strategy.percent_of_equity, 
  default_qty_value               =  100, 
  initial_capital                 =  10000000, 
  currency                        =  currency.USD, 
  slippage                        =  0, 
  commission_type                 =  strategy.commission.cash_per_order, 
  commission_value                =  0.01, 
  process_orders_on_close         =  true)
// # ========================================================================= #
// #                   |   STRATEGY  |
// # ========================================================================= #


// Inputs
I_start_date = input (defval = timestamp("20 Jan 1990 00:00 +0900"))
I_finish_date = input(defval = timestamp("20 Dec 2030 00:00 +0900"))

I_short_ema = input.int(defval = 15 , title = "Short EMA", minval = 1 , maxval = 300 , step = 1)
I_long_ema = input.int(defval = 30 , title = "Long EMA", minval = 1 , maxval = 300 , step = 1)

I_body = input.float(defval = 1 , title = "Size of Body", minval = 1 , maxval = 5 , step = 0.1)

time_cond = true

// Calculate Engulfing Candles
C_uptrend = false
C_downtrend = false
C_ema_short = ta.ema(source = close, length = I_short_ema) 
C_ema_long = ta.ema(source = close, length = I_long_ema) 
C_uptrend := close > C_ema_short and C_ema_short > C_ema_long
C_downtrend := close < C_ema_short and C_ema_short < C_ema_long

C_pre_body = math.abs(open[1]-close[1])
C_pre_body_ratio = (math.abs(open[1]-close[1])) / (math.abs(high[1]-low[1])) * 100

C_now_body = math.abs(open-close)
C_now_body_ratio = (math.abs(open-close)) / (math.abs(high-low)) * 100

C_bullish_engulfing = (open[1] > close[1] and open <= close) and (low < low[1] and high > high[1])
C_bearish_engulfing = (open[1] < close[1] and open >= close) and (low < low[1] and high > high[1])
C_avoid_doge = (C_pre_body_ratio > I_body and C_now_body_ratio > I_body) ? true : false
C_volume_filter = volume > volume[1] * 1.2

// Signals
long_signal = C_uptrend and C_bullish_engulfing and C_avoid_doge and C_volume_filter
close_signal = C_downtrend or C_bearish_engulfing 


if long_signal and time_cond
    strategy.entry(id = "Long", direction = strategy.long)

if close_signal and time_cond
    strategy.close(id = "Long")

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