トリプル・ハル移動平均値とイチモク・キンコ・ヒョーに基づいたトレンド・トレーディング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月25日 13:40:10
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概要

この戦略は,ハル移動平均値とイチモク・キンコ・ヒョー指標を組み合わせて,トレンドフォローする取引システムを実装する.このシステムはトレンド取引のための中期トレンドを把握することができます.

戦略の論理

この戦略は,価格動向の方向を決定するためにハル移動平均を使用する.ハルMAは,価格変化により迅速に対応できる移動平均の最適化されたバージョンである.この戦略は,6期,3期および1.5期ハルMAを含むトリプルハルMAシステムを採用している.

この戦略には,イチモク・キンコ・ヒョー変換と遅延スパン線も含まれています.この2つの指標は,価格の中長期トレンドを反映しています.この戦略は,トレード信号を生成するために,トリプルハルMAとイチモク指標を組み合わせています.

具体的には,この戦略は,トリプルハルMA:n1,n2,n2maを計算する.さらに,リードライン1とリードライン2という2つのイチモク指標を計算し,その後,最終的な取引指標としてpost1とpost2を計算する.

Post1が post2を上向きに越えると,ロングに行く.Post1が post2を下向きに越えると,ショートに行く.これは,トレンド取引のための価格の中期トレンドを追跡し,把握することを可能にします.

利点分析

この戦略の利点は以下の通りです.

二重指標を組み合わせることでシステムの安定性が向上します
Hull MAは迅速に対応し傾向の変化を把握できる
イチモクは偽の脱出をフィルタリングする
Hullの多重型市場管理機構は中期価格動向を効果的に追跡できる.
戦略の論理はシンプルで理解し最適化するのが簡単です

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

変動する市場では複数の誤った信号を生む可能性があります
パラメータの設定が不十分であれば性能が低下する可能性があります
大事なニュース事件の際にこの戦略を使うのは避けましょう

対策:

パラメータを調整してノイズをフィルタリングします.
パラメータを最適化して最高の組み合わせを見つけます
重要なニュースリリースについて取引を避けましょう

オプティマイゼーションの方向性

この戦略は,次の側面でも改善できます.

異なる長さのHull MAの組み合わせをテストする.
イチモク・インディケーターを足したり減らしたりします
トレーディングメトリックのスムーズな最適化
ストップ・ロスは,トレード・ロスの制限に含まれます.

結論

この戦略は,Hull MAとIchimoku Kinko Hyoインジケーターを組み合わせて,シンプルで実践的なトレンドフォローシステムを構築する.迅速な応答により,中期価格トレンドを効果的に把握することができる.パラメータチューニングやフィルターを追加することによって,さらなるテストと最適化により,より良い取引パフォーマンスにつながる. ]

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//                                                HULL & ICHIMOKU & MATHS
strategy("3 HULLs & ICHIMOKU divided by PRICE", shorttitle="3H&I/P", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=720, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
keh=input(title="Hull MA period",defval=6)
p=ohlc4[1]
n2ma=2*wma(p,round(keh/2))
nma=wma(p,keh)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(p[1],round(keh/2))
nma1=wma(p[1],keh)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
post1=((n1[1]*3)+leadLine1)/p
post2=((n2[1]*3)+leadLine2)/p
if (post1<post2)
    strategy.entry("buy", strategy.long, comment="BUY")
if (post1>post2)
    strategy.entry("sell", strategy.short, comment="SELL")

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