トレーディング戦略に従って移動平均トレンド

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月11日 15:05:31
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概要

この戦略は,移動平均値と価格変動率を計算し,現在の状態が一定期間中にK線と組み合わせた上昇傾向か下落傾向か判断し,それに従って長引か短引かします.

戦略原則

この戦略では,まず,長さ l の単純な移動平均値 a と長さ l の価格変化率 r を計算し,次に,現在の K 線価格と移動平均値の間の差 k を計算し,最後に,過去 s K 線における k の和を計算します.

sum>0の場合,現在の上昇傾向を示し,戦略は長引く. sum<0の場合,現在の下落傾向を示し,戦略は短引く.

ポジションは,トレンドが逆転するまで (合計が正から負に変化するか,その逆か) 持たせられ,その後は閉じる.

利点分析

この戦略の最大の利点は,トレンドを捉えることができ,トレンド取引に適していることです.特に,以下の利点があります.

移動平均を用いることで,全体的なトレンド方向を決定することで,市場の騒音を効果的にフィルタリングし,主要なトレンドを固定することができます.
価格変動率指標を用いて勢力の強さを測定することで強い勢力の欠落を回避できる.
期間中に複数のK線を考慮すると,傾向をより正確に決定し,個々のAusreißerによって誤導されるのを避けることができます.
トレンドが変わらない限りトレンド市場から利益を最大化するためにポジションを保持し続けます

リスク分析

この戦略の主なリスクは,

トレンドの終止時刻を正確に判断できず,損失を早めに停止したり,利益を見逃したりする可能性があります.
単一の損失の大きさを効果的に制御できないため,極端な市場条件では損失が大きい可能性があります.
不適切な戦略パラメータは,取引頻度が過剰になるか,取引機会が逃れる可能性があります.
長期保有は,一日の利息や保全金リスクに直面する可能性があります.

リスクをコントロールするためにストップ・ロスのポイントを設定し高流動性のある商品のみを取引しパラメータを最適化し合理的にレバレッジを使用できます

オプティマイゼーションの方向性

この戦略を最適化するための主な側面は以下のとおりです.

異なる長さの移動平均値と価格変動率をテストして,最適なパラメータ組み合わせを見つけます.
MACDなどの他の指標を試して傾向をより良く判断し精度をさらに向上させてください
ポジション管理メカニズムを追加し,単一の損失を制御するために,いくつかの利益を得た後に利益を取ることなど.
変動指標を組み込み極端な市場状況におけるリスクを減らすためにダイナミックストップを設定します
誤ったブレイクをフィルタリングし,取引効率を向上させるためのエントリーと出口ロジックを最適化します

結論

この戦略の全体的な論理は明確で実行が容易である.長期保有取引の傾向を追跡することで,引き下げ制御は比較的合理的である.安定した収益を求める投資家に適している.ストップ損失とポジション管理をさらに最適化することで,長期的な安定した収益を期待することができます.

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Indicator Integrator Strat",default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100,currency="USD",initial_capital=662, overlay=false)

l = input(defval=170,title="Length for indicator")
s = input(title="Length of summation",defval=18)
a= sma(close,l)
r=roc(close,l)
k=close-a
sum = 0
for i = 0 to s
    sum := sum + k[i]
//plot(a,color=yellow,linewidth=2,transp=0)
//bc =  iff( sum > 0, white, teal)
//plot(sum,color=bc, transp=20, linewidth=3,style=columns)
//plot(sma(sum,3),color=white)
//hline(0)

inpTakeProfit = input(defval = 0, title = "Take Profit", minval = 0)
inpStopLoss = input(defval = 0, title = "Stop Loss", minval = 0)
inpTrailStop = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss", minval = 0)
inpTrailOffset = input(defval = 0, title = "Trailing Stop Loss Offset", minval = 0)
useTakeProfit = inpTakeProfit >= 1 ? inpTakeProfit : na
useStopLoss = inpStopLoss >= 1 ? inpStopLoss : na
useTrailStop = inpTrailStop >= 1 ? inpTrailStop : na
useTrailOffset = inpTrailOffset >= 1 ? inpTrailOffset : na

////buyEntry = crossover(source, lower)
////sellEntry = crossunder(source, upper)
if sum>0
    strategy.entry("BBandLE", strategy.long, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")
if sum<0
    strategy.entry("BBandSE", strategy.short, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

strategy.initial_capital = 50000
plot(strategy.equity-strategy.initial_capital-strategy.closedtrades*.25/2, title="equity", color=red, linewidth=2)
hline(0)
//longCondition = sum>0
//exitlong = sum<0

//shortCondition = sum<0
//exitshort = sum>0

//strategy.entry(id = "Long", long=true, when = longCondition)
//strategy.close(id = "Long", when = exitlong)
//strategy.exit("Exit Long", from_entry = "Long", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitlong)

//strategy.entry(id = "Short", long=false, when = shortCondition)
//strategy.close(id = "Short", when = exitshort)
//strategy.exit("Exit Short", from_entry = "Short", profit = useTakeProfit, loss = useStopLoss, trail_points = useTrailStop, trail_offset = useTrailOffset, when=exitshort)

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