モメンタム指標決定取引戦略
ChaoZhang
概要
動量指数決策取引戦略は,トレンド追跡戦略である.動量指数を二指数移動平均で構築し,価格の変化率指数と組み合わせて取引信号を生成する.動量指数が上昇すると,多信号を生成し,動量指数が低下すると,空信号を生成する.この戦略は,市場の中期トレンドを追跡するトレーダーに適している.
戦略原則
この戦略は,二指数移動平均指標であるDecision Point oscillatorを使用して動力を測定する.まずは,価格の毎日の変化率を計算し,次に31日および20日の長さの二指数移動平均を使用して価格の変化率を平ら化し,最後に9日の平らな移動平均を使用して取引信号を発信する.快線が慢線より高いときは多頭市場であり,快線が慢線より低いときは空頭市場である.
この戦略はまた,市場を整理する際に誤ったシグナルを発生させないように価格変化率の指標を導入した.具体的には,近30日の価格のパーセントの変化を計算し,その移動平均によって市場が活発な状態にあるかどうかを判断する.市場が活発である場合にのみ,取引シグナルを発信する.
優位分析
この戦略は,動量指標と価格変化率指標を組み合わせて,中期トレンドを効果的に識別し,波動的な状況で頻繁な取引を避けることができます.移動平均などのトレンド戦略を単純に追跡するよりも,誤った取引の確率を大幅に減らすことができます.さらに,リスク管理の側面では,ストップ・ロスを設定し,一時的にストップ・ロスを設定し,単一の損失を効果的に制御できます.
リスク分析
この戦略は主にBASEで中長線トレンドで取引し,短期価格変動を捕捉することができない.激しい状況が発生すると,ストロップポイントが突破され,大きな損失を引き起こす可能性がある.さらに,パラメータの設定が不適切であることも戦略に影響を与える.例えば,双指数移動平均のパラメータがあまりにも短く設定され,誤った取引の可能性が増加する.
リスクを防ぎ,適切な止損点を調整し,止損幅を拡大することもできる。また,激烈な市場状況が迫ったときに,一時的に戦略を停止し,止損が突破される確率を避けるのもできる。パラメータ調整に関しては,詳細な反測を行い,最適なパラメータを選択するべき。
最適化の方向
この戦略は以下の方向から最適化できます.
波動率指数などの他のフィルタリング指標を追加することで,市場が激しく波動する時期に取引を避けることができます.
機械学習モデルの追加により,トレンドの方向と強さを判断し,信号の正確性を向上させることができます.
比較強度指数やストキャスティック・オシレータなど,異なる動力の指標を試して,買い買いのタイミングを最適化する.
实体操作の過程で,近期市場状況の特徴と組み合わせて,動的にパラメータを調整し,最適なパラメータの組み合わせを追求する.
要約する
動量指数決定取引戦略は,全体として,堅牢な中長期のトレンド追跡戦略である.双指数移動平均線量指数と価格変化率指数を組み合わせて,トレンドを効果的に識別し,誤った取引を避ける.同時に,リスクを管理するために止損点を設定する.パラメータが合理的に調整され,反測効果が良好であれば,中長期にわたって余剰利益を追求する投資家に適している.もちろん,トレーダーは,状況が激しく変動する戦略に伴う衝撃リスクに警戒する必要がある.
/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-11-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Decision BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
/////////////// Time Frame ///////////////
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)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
/////////////// Decision ///////////////
src = input(ohlc4, title="Source")
length1 = input(31, title="First Smoothing")
length2 = input(20, title="Second Smoothing")
siglength = input(9, title="Signal Smoothing")
fr = input(true, title="Fill Region")
calc_csf(src, length) =>
sm = 2.0 / length
csf = 0.0
csf := (src - nz(csf[1])) * sm + nz(csf[1])
csf
i = (src / nz(src[1], src)) * 100
pmol2 = calc_csf(i - 100, length1)
pmol = calc_csf(10 * pmol2, length2)
pmols = ema(pmol, siglength)
d = pmol - pmols
duml = plot(fr ? (d > 0 ? pmol : pmols) : na, style=plot.style_circles, color=color.yellow, linewidth=0, title="DummyL")
hc = d > 0 ? d > d[1] ? color.lime : color.green : d < d[1] ? color.red : color.orange
///////////// Rate Of Change /////////////
source = close
roclength = input(30, minval=1)
pcntChange = input(7, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = d > 0 and isMoving()
short = d < 0 and isMoving()
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, title='Take Profit %') / 100
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("L Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("S Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
sigl = plot(false ? na : pmols, title="PMO Signal", color=color.gray, linewidth=2, title="Signal")
mdl = plot(false ? na : pmol, title="PMO", color=color.black, linewidth=2, title="PMO")
fill(duml, sigl, color.green, transp=20, title="PosFill")
fill(duml, mdl, color.red, transp=20, title="NegFill")
bgcolor(isMoving() ? long ? color.lime : short ? color.red : na : color.white, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)