マルチタイムライン移動平均戦略


作成日: 2023-12-13 15:34:09 最終変更日: 2023-12-13 15:34:09
コピー: 0 クリック数: 708
1
フォロー
1621
フォロワー

マルチタイムライン移動平均戦略

概要

この戦略は,異なる時間軸の移動平均とインデックス移動平均を買い売り信号として使用し,落を追う目的を達成します.短期平均線の位置と動きから市場の傾向と転換点を判断し,長期平均線に基づいて大傾向を判断します.この戦略は,シンプル移動平均 ((SMA)) とインデックス移動平均 ((EMA)) を技術指標として同時に使用し,市場騒音を効果的にフィルターし,価格動きを判断します.

戦略原則

この戦略は,5日,13日,21日SMA,75日,90日,200日EMAを買入シグナルとして使用しています. 具体的には,以下のような論理が考えられます.

短期SMA ((5日線,13日線,21日線) が順番に並べられ ((5日線が上,13日線が次,21日線が最下) で,すべての短期SMAが長期EMA ((75日線,90日線,200日線) よりも高いとき,多めに行います.

短期のSMA ((5日線,13日線,21日線) が順番に並べて ((5日線は下,13日線は次,21日線は上) で,すべての短期のSMAが長期EMA ((75日線,90日線,200日線) よりも低いとき,空白する。

このように,異なる周期のSMAとEMAを組み合わせることで,価格の短期的および長期的傾向を効果的に判断し,短帯長帯のトレンド戦略を実現することができる.

優位分析

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. 双重均線指標を用いて,市場騒音を効果的にフィルターし,価格動向を正確に判断する.

  2. 多時間軸設定で,短周期は短期トレンドを判定し,長周期は大トレンドを判定し,快・緩やかに実現する.

  3. SMAは価格変化に敏感であり,EMAは価格変化にスムーズであり,両方が組み合わせて使用効果が優れている.

  4. フォローアップのロジックはシンプルで直接的で操作が簡単です.

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクがあります.

  1. 多時間軸の設定は複雑で,パラメータの調整と最適化が難しい.

  2. 短期・長期の指標は,誤った信号を発信する.

  3. 平均的な指標のみで,厳しい状況では効果が悪くなる可能性があります.

  4. 遅滞があり,転換点を把握することができません.

最適化の方向

この戦略は以下の点で最適化できます.

  1. KDJ,MACDなどの他の技術指標のフィルタリング信号を追加して,戦略の正確性を向上させる.

  2. 短期と長期の平均線の周期と数をテストして最適化し,最適なパラメータの組み合わせを見つける.

  3. リスクとDDを制御するための止損メカニズムを追加する.

  4. 価格が急上昇した偽の突破を回避するために,組み合わせた量力の指標.

要約する

この戦略は,二重平均線と多時間軸分析を使用することにより,シンプルで効果的なトレンド追跡を実現する.戦略の考え方は明確で分かりやすく,実用的な価値があります.しかし,パラメータ最適化,リスク管理などの改善が必要な問題もあります.全体として,この戦略は,量化取引のための価値ある考え方を提供しており,深入の研究と探求に値します.

ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-11-12 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="my_strategy_name", shorttitle="MS1", overlay=true )


source = close


// MAの長さ
len1 = 5
len2 = 13
len3 = 21

// MAの計算
ma1 = sma(source, len1)
ma2 = sma(source, len2)
ma3 = sma(source, len3)

// 計算したMAをプロットする
plot(ma1,color=color.red)
plot(ma2,color=color.orange)
plot(ma3,color=color.blue)

// EMAの長さ
len4 = 75
len5 = 90
len6 = 200

// MAの計算
ema1 = ema(source, len4)
ema2 = ema(source, len5)
ema3 = ema(source, len6)

// 計算したMAをプロットする
plot(ema1,color=color.red)
plot(ema2,color=color.orange)
plot(ema3,color=color.blue)

longCondition = (ma1>ma2 and ma2>ma3 and ma3>ema1 and ema1>ema2 and ema2>ema3)//ロングにエントリーする条件
if (longCondition)
    strategy.entry("My Long Entry", strategy.long, comment="Long")

shortCondition = (ma1<ma2 and ma2<ma3 and ma3<ema1 and ema1<ema2 and ema2<ema3)//ショートにエントリーする条件
if (shortCondition)
    strategy.entry("My Short Entry", strategy.short, comment="Short")
    
    //エグジット条件
strategy.exit("My Long Exit", "My Long Entry", profit=200, loss=100)
strategy.exit("My Short Exit", "My Short Entry", profit=200, loss=100)