ダイナミックな購入販売のボリュームブレークアウト戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年12月26日 11:15:31タグ:
概要
この戦略は,カスタマイズされたタイムフレームの購入および販売量を介して,長期および短期を決定し,フィルタリングのための週間のVWAPおよびボリンジャー帯と組み合わせて,高い確率のトレンド追跡を実現します.また,一方的なリスクを効果的に制御するために動的な利益とストップ損失メカニズムも導入します.
戦略原則
- カスタマイズされたタイムフレーム内で購入および販売量の指標を計算する
- BV: 低価格で購入した購入量
- SV:高値での販売による販売量
- プロセス購入・販売量
- 20 期間の EMA による平滑
- 処理された購入・販売量を正と負に分割する
- 判事指示の方向
- 0より大きいのは上昇 0より小さいのは下落
- 週間のVWAPとボリンジャー帯と組み合わせた分散を決定する
- 価格がVWAPより高くなり,指標が上昇すると,それは長い信号です.
- 価格がVWAPを下回り,指標が下落しているのは短信号です
- ダイナミックな利益とストップ損失
- 日々のATRに基づいて,収益とストップロスの割合を設定する
利点
- 購入・販売量は,実際の市場勢いを反映し,動向の潜在エネルギーを捉える
- 毎週VWAPは長期間のトレンド方向を判断し,ボリンジャー帯はブレイクシグナルを決定します
- ダイナミックATRセットは,利益とストップ損失を取って,利益ロックを最大化し,オーバーチューニングを避けます
リスク
- 購入と販売量のデータは,誤った判断を引き起こす可能性があります.
- 単一指標を組み合わせた判断は誤った信号を生む傾向がある
- 誤ったボリンジャー・バンドパラメータ設定は有効なブレイクを絞る
オプティマイゼーションの方向性
- 複数のタイムフレームの購入・販売量指標で最適化
- 取引量およびフィルタリングのための他の補助指標を追加する
- ブレイクアウト効率を向上させるためにボリンジャーバンドのパラメータを動的に調整する
結論
この戦略は,購入および販売量の予測性を完全に利用し,VWAPとボリンジャー帯によって補完された高確率信号を生成し,ダイナミックな取利益とストップ損失を通じてリスクを効果的に制御する.パラメータとルールが引き続き最適化されるにつれて,パフォーマンスがより重要になると予想される.
/*backtest
start: 2022-12-19 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © original author ceyhun
//@ exlux99 update
//@version=5
strategy('Buying Selling Volume Strategy', format=format.volume, precision=0, overlay=false)
weekly_vwap = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.vwap(hlc3))
vi = false
customTimeframe = input.timeframe("60", group="Entry Settings")
allow_long = input.bool(true, group="Entry Settings")
allow_short = input.bool(false, group="Entry Settings")
xVolume = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, volume)
xHigh = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, high)
xLow = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, low)
xClose = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, close)
BV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xClose - xLow) / (xHigh - xLow)
SV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xHigh - xClose) / (xHigh - xLow)
vol = xVolume > 0 ? xVolume : 1
TP = BV + SV
BPV = BV / TP * vol
SPV = SV / TP * vol
TPV = BPV + SPV
tavol20 = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(vol, 20))
tabv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(BV, 20))
tasv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(SV, 20))
VN = vol / tavol20
BPN = BV / tabv20 * VN * 100
SPN = SV / tasv20 * VN * 100
TPN = BPN + SPN
xbvp = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPV))
xbpn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPN))
xspv = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPV))
xspn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPN))
BPc1 = BPV > SPV ? BPV : xbvp
BPc2 = BPN > SPN ? BPN : xbpn
SPc1 = SPV > BPV ? SPV : xspv
SPc2 = SPN > BPN ? SPN : xspn
BPcon = vi ? BPc2 : BPc1
SPcon = vi ? SPc2 : SPc1
minus = BPcon + SPcon
plot(minus, color = BPcon > SPcon ? color.green : color.red , style=plot.style_columns)
length = input.int(20, minval=1, group="Volatility Settings")
src = minus//input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="Volatility Settings")
xtasma = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.sma(src, length))
xstdev = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.stdev(src, length))
basis = xtasma
dev = mult * xstdev
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = 0)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF, offset = 0)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF, offset = 0)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))
// Original a
longOriginal = minus > upper and BPcon > SPcon and close > weekly_vwap
shortOriginal = minus > upper and BPcon < SPcon and close< weekly_vwap
high_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
low_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", low)
close_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", close)
true_range = math.max(high_daily - low_daily, math.abs(high_daily - close_daily[1]), math.abs(low_daily - close_daily[1]))
atr_range = ta.sma(true_range*100/request.security(syminfo.tickerid, "D", close), 14)
ProfitTarget_Percent_long = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Long entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_long = close + (close * (atr_range * ProfitTarget_Percent_long))/100
LossTarget_Percent_long = input.float(1.0, title='SL Multiplier for Long entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_long = close - (close * (atr_range * LossTarget_Percent_long ))/100
ProfitTarget_Percent_short = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Short entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_short = close - (close * (atr_range*ProfitTarget_Percent_short))/100
LossTarget_Percent_short = input.float(5.0, title='SL Multiplier for Short entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_short = close + (close * (atr_range*LossTarget_Percent_short))/100
var longOpened_original = false
var int timeOfBuyLong = na
var float tpLong_long_original = na
var float slLong_long_original = na
long_entryx = longOriginal
longEntry_original = long_entryx and not longOpened_original
if longEntry_original
longOpened_original := true
tpLong_long_original := Profit_Ticks_long
slLong_long_original := Loss_Ticks_long
timeOfBuyLong := time
//lowest_low_var_sl := lowest_low
tpLong_trigger = longOpened_original[1] and ((close > tpLong_long_original) or (high > tpLong_long_original)) //or high > lowest_low_var_tp
slLong_Trigger = longOpened_original[1] and ((close < slLong_long_original) or (low < slLong_long_original)) //or low < lowest_low_var_sl
longExitSignal_original = shortOriginal or tpLong_trigger or slLong_Trigger
if(longExitSignal_original)
longOpened_original := false
tpLong_long_original := na
slLong_long_original := na
if(allow_long)
strategy.entry("long", strategy.long, when=longOriginal)
strategy.close("long", when= longExitSignal_original) //or shortNew
if(allow_short)
strategy.entry("short", strategy.short, when=shortOriginal )
strategy.close("short", when= longOriginal) //or shortNew
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