オシレーターボラティリティ優れた指標取引戦略


作成日: 2023-12-19 15:27:15 最終変更日: 2023-12-19 15:27:15
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オシレーターボラティリティ優れた指標取引戦略

概要

震動波動優良指数取引戦略は,ビル・ウィリアムズが著書『新取引の次元』で提唱した提案に基づいて開発された量的な取引戦略である.この戦略は,急速な移動平均と遅い移動平均の差値を使用して震動指数を構築し,柱状図の形式で表示され,柱状図の色の変化によって取引信号を発信する.

戦略原則

この戦略の核心指標は,震動波動優良指標である『Awesome Oscillator (AO) 』で,計算式は以下の通りである.

AO = SMA(Median Price, Fast Length) - SMA(Median Price, Slow Length)

中央価格は高価格と低価格の平均値で,Fast Lengthは高速移動平均の周期長さを表し,Slow Lengthは遅い移動平均の周期長さを表しています.

AO指数は,速動平均と遅動平均の差値によって,市場価格が異なる時間尺度で変動する状況を反映します. 速動平均が遅動平均より高いときは,短期価格の力が長期価格の力より強いことを代表し,買入シグナル; 速動平均が遅動平均より低いときは,短期価格の力が長期価格の力より弱いことを代表し,売出シグナルです.

この策略は,AO指標の現在の値と前の周期の差値を使用して,現在の周期の多空状態を判断し,柱状図で異なる色で標識する:現在のAO値は前の周期より大きいとき,青色で,購入に適したことを示し;現在のAO値は前の周期より小さいとき,赤色で,販売に適したことを示します.

優位分析

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. 移動平均の差値を使って指標を構築し,価格データを平らにし,市場騒音をフィルターするのに役立ちます.
  2. 価格の変動を捉えるために,高速平均線の差値;
  3. 柱状図は空白状態を直感的に示し,取引方向を容易に判断します.
  4. 異なる取引品種に合わせて,指数の感性を調整するカスタマイズ可能なパラメータ.

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. パラメータの不適切な設定により,取引信号が頻繁に発生し,過剰取引が起こりうる.
  2. 震動指標は比較的複雑に構築されており,そのパラメータが不適切であれば,取引の機会が逃れることがあります.
  3. pointed ソースは単一で,他の指標と組み合わせて改善を検証できます.

上記のリスクを軽減するために,パラメータの設定を最適化し,指標の構築方法を調整し,他の指標で補足的に検証することができます.

最適化の方向

この戦略は以下の点で最適化できます.

  1. 速行と遅行平均線の長さのパラメータを最適化して,最適なパラメータの組み合わせを見つける.
  2. EMA,LWMAなどの他の種類の移動平均をAO指標として試す.
  3. トレンド型指標と振動型指標を組み合わせて,指標の効果を向上させる.
  4. 単一損失を抑えるための損失防止メカニズムの追加

要約する

概要として,震動波動優良指標取引戦略は,価格傾向の変化を判断するために,速速な移動平均の差を活用し,短期的な逆転の機会を効果的に検出できます.この戦略の概念は明確で,実行しやすいもので,パラメータ最適化および他の指標と組み合わせることで,より良い取引効果が得られることが期待されます.

ストラテジーソースコード
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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=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 29/12/2016
//    This indicator is based on Bill Williams` recommendations from his book 
//    "New Trading Dimensions". We recommend this book to you as most useful reading.
//    The wisdom, technical expertise, and skillful teaching style of Williams make 
//    it a truly revolutionary-level source. A must-have new book for stock and 
//    commodity traders.
//    The 1st 2 chapters are somewhat of ramble where the author describes the 
//    "metaphysics" of trading. Still some good ideas are offered. The book references 
//    chaos theory, and leaves it up to the reader to believe whether "supercomputers" 
//    were used in formulating the various trading methods (the author wants to come across 
//    as an applied mathemetician, but he sure looks like a stock trader). There isn't any 
//    obvious connection with Chaos Theory - despite of the weak link between the title and 
//    content, the trading methodologies do work. Most readers think the author's systems to 
//    be a perfect filter and trigger for a short term trading system. He states a goal of 
//    10%/month, but when these filters & axioms are correctly combined with a good momentum 
//    system, much more is a probable result.
//    There's better written & more informative books out there for less money, but this author 
//    does have the "Holy Grail" of stock trading. A set of filters, axioms, and methods which are 
//    the "missing link" for any trading system which is based upon conventional indicators.
//    This indicator plots the oscillator as a histogram where periods fit for buying are marked 
//    as blue, and periods fit for selling as red. If the current value of AC (Awesome Oscillator) 
//    is over the previous, the period is deemed fit for buying and the indicator is marked blue. 
//    If the AC values is not over the previous, the period is deemed fir for selling and the indicator 
//    is marked red.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy("Bill Williams. Awesome Oscillator (AO)")
nLengthSlow = input(34, minval=1, title="Length Slow")
nLengthFast = input(5, minval=1, title="Length Fast")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xSMA1_hl2 = sma(hl2, nLengthFast)
xSMA2_hl2 = sma(hl2, nLengthSlow)
xSMA1_SMA2 = xSMA1_hl2 - xSMA2_hl2
cClr = xSMA1_SMA2 > xSMA1_SMA2[1] ? blue : red
pos = iff(xSMA1_SMA2 > xSMA1_SMA2[1], 1,
	   iff(xSMA1_SMA2 < xSMA1_SMA2[1], -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xSMA1_SMA2, style=histogram, linewidth=1, color=cClr)