定量取引価格ブレイクスルー戦略
ChaoZhang
概要
この戦略は,単純移動平均 ((SMA),指数移動平均 ((EMA),ケルトナーチャネル,MACD指標,ランダム指標 ((Stochastic)) によるショートラインの定量取引戦略である.これは,価格がSMAとEMAを突破するかどうかによって,ケルトナーチャネル,MACD指標,ストキャスティック指標の多空信号を組み合わせて,自動化された取引入場と出場を実現する.
戦略原則
この戦略は,25周期SMA,200周期EMAを用いて,2つの移動平均指標を構成する.価格が下から上へと2つの移動平均を突破すると,買いのシグナルが生じ,価格が上から下へと2つの移動平均を突破すると,売りのシグナルが生じます.
同時に,この戦略は10サイクルを使ってケルトナー通路を構築し,価格突破通路の上線と下線も補助信号として働く.MACD指標は,快線,慢線,MACD柱形状を通じて買入シグナルを生成する.ストーカスティック指標は,%K線と%D線の金叉死叉によって多空信号も構成する.
具体的には,閉盘価格がSMAとEMAより高く,Keltnerチャネル内にあるとき,MACD柱図は負値であり,ストキャスティック%K値が50より低いとき,買入シグナルを生じ,多めに;閉盘価格がSMAとEMAより低く,Keltnerチャネル内にあるとき,MACD柱図は正値であり,ストキャスティック%K値が50より高いとき,売り出シグナルを生じ,空っぽにする.
戦略的優位性
- 双移動平均と通路指標を組み合わせることで,偽突破を効果的にフィルターできます.
- 複数の技術指標信号を統合し,信号の信頼性を向上させる.
- 多空信号規則は明確で,プログラム化実行効率は高い.
- 短線で頻繁に取引する量化戦略
リスクと最適化
- ショートラインの取引戦略として,特定の取引頻度が過度のリスクがあります.
- 損失を抑える仕組みがないため,大きな損失の危険性があります.
- 波動率指標を導入し,ポジション開設条件とストップ損失条件を最適化することも考えられます.
- 異なる周期パラメータの優劣をテストし,最適なパラメータ組み合わせを探します.
要約する
この戦略は,移動平均,通路指標,MACD指標およびストキャスティック指標の4つの一般的な技術指標を統合している.価格の突破と不突破によって多空判断し,典型的なショートラインの定量取引戦略に属している.単一の指標と比較して,多指標の判断を総合的に使用することで,信号の正確性が向上し,さらなるテストと最適化の価値があります.
/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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// © exlux99
//@version=5
strategy(title="Scalping Trading System Crypto and Stocks", overlay=true)
src = input(low, title="Source")
//sma and ema
len = input.int(25, minval=1, title="Length SMA" , group="Moving Averages")
len2 = input.int(200, minval=1, title="Length EMA", group="Moving Averages")
out = ta.sma(src, len)
out2 = ta.ema(src, len2)
//keltner
lengthk = input.int(10, minval=1, title="Length Keltner Channel",group="Keltner")
mult = input(2.0, "Multiplier",group="Keltner")
BandsStyle = input.string("Average True Range", options = ["Average True Range", "True Range", "Range"], title="Bands Style",group="Keltner")
atrlength = input(14, "ATR Length",group="Keltner")
ma = ta.sma(src, lengthk)
rangema = BandsStyle == "True Range" ? ta.tr(true) : BandsStyle == "Average True Range" ? ta.atr(atrlength) : ta.rma(high - low, lengthk)
upper = ma + rangema * mult
lower = ma - rangema * mult
//stoch
periodK = input.int(10, title="%K Length", minval=1,group="Stochastic")
smoothK = input.int(1, title="%K Smoothing", minval=1,group="Stochastic")
periodD = input.int(1, title="%D Smoothing", minval=1,group="Stochastic")
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = ta.sma(k, periodD)
//macd 1
fast_length = input(title="Fast Length MACD", defval=4,group="MACD Fast")
slow_length = input(title="Slow Length MACD", defval=34,group="MACD Fast")
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing MACD", minval = 1, maxval = 50, defval = 5,group="MACD Fast")
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type MACD", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"],group="MACD Fast")
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type MACD", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"],group="MACD Fast")
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
long= close > out and close < upper and close > lower and hist < 0 and k < 50 and close > out2
short= close < out and close < upper and close > lower and hist > 0 and k > 50 and close < out2
strategy.entry("long",strategy.long,when= long)
strategy.entry("short",strategy.short,when=short)