カウフマンの適応型移動平均トレンド追跡戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-13 17:25:33
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概要

この戦略は,中長期のトレンドを把握するためにカウフマンの適応型移動平均 (KAMA) を使ってトレンド方向を決定する.KAMA線が上昇すると長行し,KAMA線が下がると短行する.この戦略は,移動平均のトレンド追跡能力とKAMAのダイナミックな調整機能を組み合わせ,取引信号の質を改善する.

戦略の論理

この戦略の核心指標は,カウフマンの適応移動平均 (KAMA) である.KAMAは市場の変動の大きさに基づいて,その重み因子を動的に調整し,それによって曲線の感度を向上させる.特に,市場の変動が増加すると,KAMA曲線は滑らかになり,市場の変動が減少すると,KAMA曲線はより敏感になる.これは,新しいトレンド逆転をタイムリーに捕捉しながら,いくつかのノイズをフィルタリングする.

ストラテジーはまずKAMAの値を計算し,その後KAMAラインの長/短状態を決定する.閉じる価格がKAMAラインの上を横切ると購入信号が生成され,閉じる価格がKAMAラインの下を横切ると販売信号が生成される.これらの取引信号に基づいてポジションが開かれる.

利点分析

この戦略の最大の利点は,トレンド決定のためのKAMA指標の使用である.KAMA指標自体には非常に強力なトレンド追跡能力がある.市場状況に適応するためにパラメータを動的に調整することができ,それによって単純な移動平均値と指数的な移動平均値と比較してより信頼性の高い取引信号を生成する.

さらに,この戦略は,トレンド方向を決定するために,KAMAの長/短状態のみを使用します.追加のフィルターがなく,戦略の論理を簡素化し,パラメータの数を削減し,過剰なフィットメントのリスクを軽減し,市場間の安定性と適応性を向上させます.

リスク分析

この戦略の主なリスクは,KAMAが遅れている指標であるため,取引シグナルが生成される頃には市場傾向が既に逆転している可能性があるため,ストップ損失リスクが生じる.また,KAMA曲線には短期的な振動があり,いくつかの頻繁な誤った信号を生成する可能性があります.

リスクを軽減するために,他の指標は,変動指標,ボリューム指標など,取引シグナルを確認するために組み合わせられる.パラメータは,KAMA曲線をよりスムーズにするために調整することもできます.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略の最適化には,主に次の側面において,まだ大きな余地があります.

信号の質を改善するために,MACD,オシレーターなど,シグナルフィルタリングのための他の指標を組み合わせます.
ストップ・ロスの戦略を追加します. ストップ・ロスの移動や株式曲線ベースのストップなど. 単一の取引損失を制御するために.
パラメータを最適化して KAMA を動向を捉えるのに有効にする
複数のタイムフレーム分析を追加して,より長いタイムフレームを使用して主要なトレンド方向を決定します.
機械学習方法を用いてパーマータを自動最適化して機器に合わせて調整する

結論

この戦略の全体的な論理は明らかであり,トレンド方向を決定するためにKAMA指標を使用しています. 強いトレンド追跡能力,単純な論理,パラメータが少ないなどの利点があります. しかし,トレンド逆転を特定するのも遅くなるリスクもあります. 戦略は,より効果的かつ適応性が向上するために多くの方法で改善することができます.

/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2019

//@version=3
strategy(title = "Noro's KAMA Strategy", shorttitle="KAMA str", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot")
length = input(3, minval = 1) 
fast = input(2, minval = 1)
slow = input(30, minval = 1)
src = input(title = "Source",  defval = close)
type = input(defval = "Trend", options = ["Trend", "Crossing"], title = "Type")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//KAMA
volatility = sum(abs(src-src[1]), length)
change = abs(src[1]-src[length])
er = iff(volatility != 0, change/volatility, 0)
fastSC = 2/(fast+1)
slowSC = 2/(slow+1)
sc = pow((er*(fastSC-slowSC))+slowSC, 2)
bid = hl2
kama = 0.0
kama := nz(kama[1])+(sc*(bid-nz(kama[1])))
plot(kama, color = black, title = "KAMA", trackprice = false, style = line, linewidth = 3)

//Signals
up = false
dn = false
up := (type == "Crossing" and kama > kama[1]) or (type == "Trend" and close > kama)
dn := (type == "Crossing" and kama < kama[1]) or (type == "Trend" and close < kama)

//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if up
    strategy.entry("L", strategy.long, needlong ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
    
if dn
    strategy.entry("S", strategy.short, needshort ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))

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