二重移動平均モメンタムマーチンゲール戦略
作成日:
2023-12-25 17:01:28
最終変更日:
2023-12-25 17:01:28
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ChaoZhang
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概要
この戦略は,3つの異なる技術指標を組み合わせ,双均線システムを用いて取引信号を生成し,K線の色と実体を使用し,追加のフィルタリング条件として,比較的安定で効果的なショートライン取引戦略を構築した.
戦略原則
策略全体では,ブリン帯とKCチャネルの組み合わせを使用して市場の圧縮と拡大の段階を識別する.具体的には,ブリン帯がKCチャネル内にあるときは圧縮とみなされ,ブリン帯がKCチャネルを突破すると拡大とみなされる.圧縮は,波動の増大とトレンドの逆転の可能性を代表し,このとき,線形回帰を主要な取引信号指標として使用する.
線形回帰ヒストグラムが正である場合 (上向きを表示する) と,このバーが赤いK線である場合 (このバーが陰向きを表示する) と,K線実体が過去30本のK線平均実体より1/3大きい場合,このような組み合わせの信号は多くなされる.逆に線形回帰ヒストグラムが負である場合,このバーが緑のK線であり,実体も大きい場合,空になる.
この戦略は,市場の段階を判断するのに役立つ,同時に,圧縮と拡大の背景を可視化します.
戦略的優位分析
- 複数の指標を組み合わせることで,偽信号を効果的にフィルターできます.
- 圧縮は,戦略の効果を高める可能性のある転換点を表しています.
- 实体フィルタは,小波段の偽突破によって誤導されるのを防ぐ
- パラメータを最適化することで より良い結果を得ることができます.
戦略的リスク分析
- 線形回帰は誤った信号を発信し,損失を招く可能性があります.
- ブリン帯とKC通路は,圧縮の効果が理想的ではないと判断した.
- フィルタリング条件が厳しいので,入口の良いポイントを逃してしまう可能性があります.
- 撤退の可能性は大きいので,ある程度の耐える能力が必要である.
リスクは指標パラメータの調整やフィルタリング条件の最適化などで軽減できます.
戦略最適化の方向性
この戦略は以下の点で最適化できます.
- 異なるパラメータの組み合わせと長さを試して,最適なパラメータを探します.
- フィルタリング条件を増加または減少して,最適なフィルタリングレベルを見つけます.
- 機械学習による最適参数自動化
- 特定の品種でのテスト効果,異なる品種によるパラメータの調整
- 単一損失を抑えるために ストップ・ストップ戦略を増やす
要約する
この戦略は,圧縮の機会を識別しながら,複数の指標を統合し,フィルター条件を増加させ,より堅牢で高効率のショートライン戦略を形成する.パラメータとフィルター条件の最適化により,よりよい効果を得ることができる.また,この戦略の枠組みは,柔軟で,異なる品種で簡単に調整され,さらなるテストと最適化の価値があります.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-11-24 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2017
//@version=2
strategy(shorttitle = "Squeeze str 1.0", title="Noro's Squeeze Momentum Strategy v1.0", 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")
length = input(20, title="BB Length")
mult = input(2.0,title="BB MultFactor")
lengthKC=input(20, title="KC Length")
multKC = input(1.5, title="KC MultFactor")
useTrueRange = true
usecolor = input(true, defval = true, title = "Use color of candle")
usebody = input(true, defval = true, title = "Use EMA Body")
needbg = input(false, defval = false, title = "Show trend background")
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")
// Calculate BB
source = close
basis = sma(source, length)
dev = multKC * stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// Calculate KC
ma = sma(source, lengthKC)
range = useTrueRange ? tr : (high - low)
rangema = sma(range, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC
sqzOn = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz = (sqzOn == false) and (sqzOff == false)
val = linreg(source - avg(avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)), lengthKC,0)
bcolor = iff( val > 0, iff( val > nz(val[1]), lime, green), iff( val < nz(val[1]), red, maroon))
scolor = noSqz ? blue : sqzOn ? black : gray
trend = val > 0 ? 1 : val < 0 ? -1 : 0
//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)
//EMA Body
body = abs(close - open)
emabody = ema(body, 30) / 3
//Signals
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
up = trend == 1 and (bar == -1 or usecolor == false) and (body > emabody or usebody == false)
dn = trend == -1 and (bar == 1 or usecolor == false) and (body > emabody or usebody == false)
if up
strategy.entry("Long", strategy.long)
if dn
strategy.entry("Short", strategy.short)