トレーリングストップ戦略によるドンチャンチャネル
作成日:
2023-12-07 16:53:10
最終変更日:
2023-12-07 16:53:10
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ChaoZhang
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概要
この戦略は,ATR指標の動的ストップとATR指標の動的ストップを組み合わせた,トレンドフォロー戦略に基づいています.
戦略原則
この戦略は20周期の長さの唐津通路指標を使用し,通路の中央線は最高価格と最低価格の平均値である.価格が通路の中央線を上越すときに多し,価格が通路の中央線を下越すときに空きをする.平仓条件は,価格がダイナミックストップラインに触れた場合であり,ストップラインは,最近3K線の最低価格減算ATR指標の値の3分の1を多しストップとして計算し,最近3K線の最高価格加算ATR指標の値の3分の1を空きストップとして計算する.
優位分析
この戦略の利点は以下の通りです.
- 市場動向の方向性を判断するために唐通路を使用し,トレンドを効果的に捉える
- ATRのダイナミック・トラッキング・ストップと組み合わせて,利潤を保証しながら,リスクを効果的にコントロールできます.
- ストップラインの計算にATRの要素を加え,市場の変動を考慮して,ストップを合理的にします.
- 止損線の計算方法は,比較的安定して信頼性があり,止損があまりにも近づかないようにし,止損が追及される確率を減らす
リスク分析
この戦略には以下のリスクがあります.
- ダンチ・アントン・道具は遅れているので,ショートラインのチャンスを逃すかもしれない.
- ATR パラメータの設定を誤って設定すると,ストップダスが過度に緩やかまたは過度に接近する可能性があります.
- トレンド判断の仕組みは比較的シンプルで,市場をまとめると誤った信号が多く出ることがあります.
- 効果的な支援・抵抗判断の欠如により,市場への出入りのタイミングが不適切になる可能性があります.
最適化の方向
この戦略は以下の点で最適化できます.
- 他の指標の判断を増やし,明確なトレンドがない市場で頻繁に取引を避ける
- 支持する抵抗位判断を増やし,入場タイミングを最適化
- 他の動的止損計算方法を試し,止損戦略をさらに最適化する
- 異なる唐経路周期パラメータによる戦略効果の影響をテスト
- 取引量や増量などのフィルタリング条件を追加し,誤入信号を減らす
要約する
この戦略は,全体的に見ると,シンプルで実用的なタイプのトレンドフォロー戦略であり,トレンドの方向を判断し,ダイナミックなストップロスを使用して利益をロックし,トレンドキャプチャリングを効果的に追跡することができる.戦略は実用性が強いが,さらに複数の方法で最適化され,戦略は,より複雑な市場環境でも安定した収益を維持することができる.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-11-29 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title = "dc", overlay = true)
atrLength = input(title="ATR Length:", defval=20, minval=1)
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)
testEndYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testEndMonth = input(12)
testEndDay = input(31, "Backtest Start Day")
testPeriodEnd = timestamp(testEndYear,testEndMonth,testEndDay,0,0)
testPeriod() =>
true
//time >= testPeriodStart ? true : false
dcPeriod = input(20, "Period")
dcUpper = highest(close, dcPeriod)[1]
dcLower = lowest(close, dcPeriod)[1]
dcAverage = (dcUpper + dcLower) / 2
atrValue=atr(atrLength)
useTakeProfit = na
useStopLoss = na
useTrailStop = na
useTrailOffset = na
//@version=1
Buy_stop = lowest(low[1],3) - atr(20)[1] / 3
plot(Buy_stop, color=red, title="buy_stoploss")
Sell_stop = highest(high[1],3) + atr(20)[1] / 3
plot(Sell_stop, color=green, title="sell_stoploss")
plot(dcLower, style=line, linewidth=3, color=red, offset=1)
plot(dcUpper, style=line, linewidth=3, color=aqua, offset=1)
plot(dcAverage, color=black, style=line, linewidth=3, title="Mid-Line Average")
strategy.entry("simpleBuy", strategy.long, when=(close > dcAverage) and cross(close,dcAverage))
strategy.close("simpleBuy",when= ( close< Buy_stop))
strategy.entry("simpleSell", strategy.short,when=(close < dcAverage) and cross(close,dcAverage) )
strategy.close("simpleSell",when=( close > Sell_stop))
//strategy.exit("Exit simpleBuy", from_entry = "simpleBuy", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)
//strategy.exit("Exit simpleSell", from_entry = "simpleSell", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset)