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波動性 価格チャネル移動平均取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年12月12日 11:44:15
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概要

この戦略は,スーパートレンド指標と価格チャネル指標を組み合わせて,取引のための移動平均シグナルに基づいています.その基本的なアイデアは,現在の価格が異常状態にあるかどうかを判断するために価格チャネルを使用し,現在のトレンド方向を決定するためにスーパートレンドを使用し,移動平均シグナルと組み合わせて取引シグナルを生成することです.

戦略の論理

  1. スーパートレンドインジケーターを計算する.上線と下線は,現在の価格プラス/マイナスN×ATRインジケーターである. 上線よりも高い価格であれば,上昇傾向にある.下線よりも低い価格であれば,下線傾向にある.

  2. 価格チャネル指標を計算する. 価格チャネルラインは,価格のN日標準偏差のM倍である. チャネルラインよりも高い/低い価格は異常状態とみなされる.

  3. 移動平均を計算します. オープン価格,閉鎖価格,そしてスーパートレンドの平均線をそれぞれ取ります.

  4. 取引信号を生成する:

    • 購入信号: 閉じる価格がスーパートレンドラインを横切って開く価格移動平均より高い.

    • セールシグナル: 閉じる価格がスーパートレンドラインを下回り,開く価格移動平均を下回る.

  5. ストップ・ロスを設定して 利益価格チャネルを設定します

利点分析

  1. 複数の指標を組み合わせることで 誤った信号が 避けられます

  2. 異常な価格状態を判断するために価格チャネルを使用すると,望ましくないエントリーポイントをフィルタリングすることができます.

  3. 移動平均値とトレンドの方向性を判断することで,トレンドに反する取引を避けます.

  4. ストップ・ロスの設定と 利益範囲の設定は リスクを制御します

リスク分析

  1. パラメータ設定は主観的で最適化が必要です

  2. ストップ・ロスの範囲と 利益の範囲は 幅が大きすぎたり 狭すぎたりする.

  3. 価格チャネルのパラメータはすべての製品に適合しない可能性があるため,別々のテストが必要です.

  4. 劇的な傾向の変化で大きな損失が発生する可能性があります.

オプティマイゼーションの方向性

  1. 最適な組み合わせを見つけるために パラメータをテストして最適化します

  2. 適正なパラメータを選択するために,異なる周期で移動平均をテストする.

  3. 複数の製品でバックテストし,それぞれ性能に応じてパラメータを選択します.

  4. ストップ・ロスの戦略を最適化して,過度に大きなシングル・ロスを避ける.

結論

この戦略は,価格異常とトレンド方向を判断するために複数の指標を組み合わせ,理論的にはいくつかの誤った信号をフィルタリングすることができます. しかし,パラメータ設定は依然として最適化のための余地を持つ比較的主観的です. さらに,実際の取引では,佣金やスリップなどの取引コストも考慮する必要があります. 全体的に,この戦略はトレンドフォロー戦略としてより適しています. しかし,パラメータはさまざまな製品のために最適化し調整する必要があります.

/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Vol ST VM", overlay=true)

source = close
hilow = ((high - low)*100)
openclose = ((close - open)*100)
vol = (volume / hilow)
spreadvol = (openclose * vol)
VPT = spreadvol + cum(spreadvol)
window_len = 28

v_len = 14
price_spread = stdev(high-low, window_len)

v =  spreadvol + cum(spreadvol)
smooth = sma(v, v_len)
v_spread = stdev(v - smooth, window_len)
shadow = (v - smooth) / v_spread * price_spread

out = shadow > 0 ? high + shadow : low + shadow
//
src = out
src1=open
src2=low
src3=high
tf =input(720)
len = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   tf / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

c = ema(src, len)
plot(c,color=color.red)
o = ema(src1,len)
plot(o,color=color.blue)
//h = ema(src3,len)
//l=ema(src2,len)
//
col=c > o? color.lime : color.orange
vis = true
vl = c
ll = o
m1 = plot(vl, color=col, linewidth=1, transp=60)
m2 = plot(vis ? ll : na,  color=col, linewidth=2, transp=80)

fill(m1, m2,  color=col, transp=70)
//

vpt=ema(out,len)

// INPUTS //
st_mult   = input(1,   title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(10, title = 'SuperTrend Period',     minval = 1)

// CALCULATIONS //
up_lev = vpt - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = vpt + (st_mult * atr(st_period))

up_trend   = 0.0
up_trend   := close[1] > up_trend[1]   ? max(up_lev, up_trend[1])   : up_lev

down_trend = 0.0
down_trend := close[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev

// Calculate trend var
trend = 0
trend := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)

// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend ==1 ? up_trend : down_trend

// Plotting
plot(st_line[1], color = trend == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_cross, linewidth = 2, title = "SuperTrend")
buy=crossover( close, st_line) and close>o
sell=crossunder(close, st_line) and close<o
//plotshape(crossover( close, st_line), location = location.belowbar, color = color.green,size=size.tiny)
//plotshape(crossunder(close, st_line), location = location.abovebar, color = color.red,size=size.tiny)
plotshape(buy, title="buy", color=color.green, style=shape.arrowup, location=location.belowbar, size=size.normal, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for buy icon
plotshape(sell, title="sell", color=color.red, style=shape.arrowdown, location=location.abovebar, size=size.normal, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for sell icon


//
multiplier = input(title="TP", type=input.float, defval=2, minval=1)
src5 = close
len5 = input(title="TP length", defval=150, minval=1)
offset = 0

calcSlope(src5, len5) =>
    sumX = 0.0
    sumY = 0.0
    sumXSqr = 0.0
    sumXY = 0.0
    for i = 1 to len5
        val = src5[len5-i]
        per = i + 1.0
        sumX := sumX + per
        sumY := sumY + val
        sumXSqr := sumXSqr + per * per
        sumXY := sumXY + val * per
        
        
    slope = (len5 * sumXY - sumX * sumY) / (len5 * sumXSqr - sumX * sumX)
    average = sumY / len5
    intercept = average - slope * sumX / len5 + slope
    [slope, average, intercept]

var float tmp = na
[s, a, i] = calcSlope(src5, len5)

vwap1=(i + s * (len5 - offset))
sdev = stdev(close, len5)
dev = multiplier * sdev
top=vwap1+dev
bott=vwap1-dev

//
z1 = vwap1 + dev
x1 = vwap1 - dev

low1 = crossover(close, x1)  
high1 = crossunder(close, z1) 

plotshape(low1, title="low", text="TP", color=color.red, style=shape.labelup, location=location.belowbar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for buy icon
plotshape(high1, title="high", text="TP", color=color.green, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for sell icon



strategy.entry(id="Enter Long MA", long=true, comment="Buy", when=high1)
strategy.entry(id="Short Entry MA", long=false, comment="Sell", when=low1)

/////// Alerts /////
alertcondition(buy,title="buy")
alertcondition(sell,title="sell")
alertcondition(low1,title="sell tp")
alertcondition(high1,title="buy tp")
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