方向性動き指数 双方向取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月19日 14:13:52
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概要

この戦略は,商品の指向動向指数 (DI) を計算し,それを制限パラメータと組み合わせて双方向取引を実装する.DI+が制限パラメータでDI+より大きい場合,DI-が制限パラメータでDI+より大きい場合,長回し,DI-が制限パラメータでDI+より大きい場合,短回しする.

戦略原則

この戦略の核心指標は,方向運動指数 (DI) です.DIは以下の式で計算されます.

DI+ = (DM+/真の範囲) × 100 DI- = (DM- / 真の範囲) × 100

DM+は方向動向の正値,DM-は方向動向の負値を表します. True Rangeは,3日間の前日の最高値,最低値,閉値の最大値を計算することによって最近の変動を表します.

DIの定義によると,DI+ > DI-は,現在の市場の勢いが強いことを意味し,バックスマーケットに属し,DI- > DI+は,バックスマーケットに属し,バックスモメントより強いことを意味します.

この戦略は,この特徴を利用し,限界パラメータを設定する.DI+が限界パラメータでDI-より大きい場合,現在の市場は牛市場であり,ロングに行くことを決定する.DI-が限界パラメータでDI+より大きい場合,現在の市場は熊市場であり,ショートに行くことを決定する.

例えば,制限パラメータが 3 に設定されている場合,具体的な取引規則は次のとおりです.

  1. DI+ - DI- > 3 となると,長引く
  2. DI- - DI+ > 3 となった場合,ショート

DI+とDI−の間には,しばしばわずかな変動差があるため,制限パラメータを設定することで,重要な方向性のない取引の一部をフィルタリングし,不要な取引を削減することができます.これはこの戦略の利点です.

利点分析

この戦略の主な利点は以下の通りです.

  1. DIは市場の方向性を判断する上で信頼性がある

    DIは,牛と熊の力を計算して市場動向を直接判断します. この理論は,曲線フィッティングのような複雑なアルゴリズムなしで単純で信頼できます.

  2. 制限パラメータは,効果的にシグナルをフィルターすることができます

    制限パラメータは,重要な方向性のない小さな変動をフィルタリングし,取引に重要な方向性を持つセクションのみを選択し,罠にはまりないようにします.

  3. 自動化された二方向取引を達成する

    ロングとショートポジションはDI指標に基づいて手動判断なしで自動的に切り替えられ,取引の困難を軽減できます.

  4. 調整可能な取引時間枠

    調整可能な日付範囲内での取引のみを設定し,その後にすべてのポジションを自動的に閉鎖することをサポートします.柔軟で便利です.

  5. 選択可能な長または短だけ

    長いスイッチと短いスイッチを通じて,異なる市場環境に適した長いスイッチや短いスイッチのみの戦略を実行するために,単方向信号のみを選択できます.

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

  1. DI が誤った信号を出す可能性

    DIは,急激な市場変動が起こると短期的に間違った信号を与え,失敗する取引につながる可能性があります.検証のために他の指標を組み合わせなければなりません.

  2. 制限パラメータの設定が不適切

    高値または低値のパラメータの設定が正しくない場合,取引信号が少ないか多すぎる可能性があります.パラメータは市場に応じて調整する必要があります.

  3. トレンドエンドポイントを特定できない

    DI は現在の傾向の方向性を判断するのみであり,傾向が終わったか逆転したかを判断することはできません.他の指標を組み合わせなければなりません.

リスクに対する解決策は以下の通りです

  1. 移動平均値と他の指標を組み合わせてDI信号をフィルタリングする

  2. バックテスト結果に基づいて限界パラメータを調整する

  3. トレンドの逆転を決定するために,ボリューム,MACDなどを組み合わせます.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略は,次の方法でさらに最適化できます.

  1. 市場プロフィールなどの他の傾向判断指標を組み合わせる

    市場プロフィールのような指標を DIと直感的に判断することで判断の正確性が向上します

  2. ストップ・プロフィートとストップ・ロスの戦略を追加する

    利回り,時間,または百分比停止損失を設定することで,利益を固定し,損失を減らすことができます.

  3. 特定の製品のパラメータを調整する

    制限パラメータと取引時間を 異なる製品特性に応じて調整することで 戦略のパフォーマンスを向上させることができます

  4. 機械学習を用いたダイナミック最適化

    強化学習アルゴリズムを適用し,ライブ信号に基づいてパラメータ設定を動的に最適化します.

概要

この戦略は,比較的シンプルで実用的です.市場方向を決定するためにDIの計算を使用し,限界パラメータ経由でシグナルをフィルタリングします.双方向取引またはロング/ショートのみをサポートし,取引時間枠を設定することができます.主な利点は高い信頼性および効果的なシグナルフィルタリングです.また,間違った信号やパラメータ設定などの問題があります.他の指標を組み合わせ,ストップ・ロスト/利益設定,パラメータを調整など,または機械学習で動的に最適化することによって改善することができます.全体的には,適切な結果を得るために他の戦略と組み合わせる方向指標として適しています.


/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Noro's DI Strategy", overlay = false, 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 = "Capital, %")
len = input(title="Length", defval=14)
limit = input(3, title = "limit, %")
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")

//DI
TrueRange = max(max(high-low, abs(high-nz(close[1]))), abs(low-nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high-nz(high[1]) > nz(low[1])-low ? max(high-nz(high[1]), 0): 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1])-low > high-nz(high[1]) ? max(nz(low[1])-low, 0): 0
SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - (nz(SmoothedTrueRange[1])/len) + TrueRange
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1])/len) + DirectionalMovementPlus
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1])/len) + DirectionalMovementMinus
DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100

//Trend
trend = 0
trend := DIPlus > DIMinus + limit ? 1 : DIPlus < DIMinus - limit ? -1 : trend[1]

//Background
col = trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)

//Lines
plot(DIPlus, color=lime, title="DI+", linewidth = 3)
plot(DIMinus, color=red, title="DI-", linewidth = 3)

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

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