一目均衡表クラウドと出来高移動平均クロスオーバー戦略


作成日: 2023-12-26 16:10:24 最終変更日: 2023-12-26 16:10:24
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一目均衡表クラウドと出来高移動平均クロスオーバー戦略

概要

この戦略は,Ichimoku雲帯指標と双均線指標を組み合わせて,長期短期の動量判断を形成し,高精度のトレンド判断と取引信号を生成する.その中,Ichimoku雲帯は,転換線,基準線,先導線で構成され,価格動能と将来の動きを判断する.双均線部分は,13周期と21周期の指数移動平均で構成され,短期価格動量変化を判断する.両者の組み合わせは,多時間次元の総合判断を実現し,過渡休み突破し,信号品質を向上させる.

戦略原則

この戦略は主にイチモク雲帯指数と二次指数移動平均指数で構成されている.

イチモク雲帯では,基準線は中期トレンドを表し,転向線は短期トレンドを表し,雲帯はサポートレジスタンスを表している.具体的には,基準線は26周期最高最低価格の中央点,転向線は9周期最高最低価格の中央点であり,雲帯の上軌道線と下軌道線は,転向線と基準線の中間点,および52周期最高価格の中央点である.価格が雲帯の上方にあるときは多頭行情であり,下方には空頭行情である.

双指数移動平均部分では,13周期インデックス移動平均は短期トレンドを表し,21周期インデックス移動平均は中期トレンドを表している. 13EMAが21EMA上にあるときは多頭行情であり,下は空頭行情である.

イチモク雲帯と双EMAの組み合わせによって,より正確なトレンド判断が可能である.特定の取引戦略は,多頭入場時に,遅延線より高い価格を求め,13EMAはベースラインと21EMAより高く,価格は雲帯の上にある.空頭入場時に,遅延線より低い価格を求め,13EMAはベースラインと21EMAより低く,価格は雲帯の下にある.

雲帯による大トレンド判断,双EMAによる短期動向判断,遅延線 Used as a filter against whipsaws.このような複数の条件の総合判断により,偽突破を効果的にフィルタリングし,取引信号の信頼性を確保できる.

戦略的優位性

この戦略には以下の利点があります.

  1. 多時間枠総合判断 雲帯判断 中長期の傾向,双EMA判断 短期動態,多時間次元の組み合わせを実現し,判断の正確性を向上 した. 雲帯判断 中長期の傾向,双EMA判断 短期動態,多時間枠総合判断 雲帯判断 中長期動態,双EMA判断 短期動態,多時間枠総合判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断 雲帯判断

  2. 効果的フィルタリング偽突破. 入場条件はより厳格で,価格,クラウド帯,遅延線,双EMA複数の指標が同方向に信号を発信し,ほとんどのノイズをフィルタリングできる.

  3. 戦略パラメータは最適化されている. 9周期転換線と26周期基準線などのパラメータを選択することで,信号はより信頼性が高くなる.

  4. イチモク雲帯は空飛ぶ隙間などの価格に異常な感受性がなく,波動が大きい取引品種に適しています.

  5. 支持抵抗を明確に描画する. 雲帯は,重要なサポートと抵抗領域を明確に示すことができる.

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. 変動状況では誤った取引シグナルが生じることがあります. 価格が中期に明確なトレンドがないとき,雲帯は散布され,このときのシグナル信頼性は劣ります.

  2. 遅延線は価格の反転のタイミングを逃す可能性があります. 急速な反転が起こったとき,遅延線検出は遅れて半拍子になり,損失が拡大する可能性があります.

  3. 複数の指標を判断する必要があり,取引の難易度を高めます.これは,トレーダーが各指標を深く理解する必要があり,そうでなければ正確判断することは困難です.

  4. 雲帯の制限を長期にわたって破った後,価格が初めて突破すると,囲い込みの状況が容易になる.

  5. 回測データ適合のリスク.現在のパラメータは,複数の最適化適合を経て,特定の回測データに過度に依存する可能性がある.实体ディスクのSIGNALS MAY DETERIORATE.

これらのリスクは以下の方法で軽減できます.

  1. 振動的なトレンドでポジションを減らす.ATRと波動率に基づいて市場の波動率を評価し,必要に応じて軽仓取引のみを考慮する.

  2. 他の指標と組み合わせて遅延線信号をフィルタリングする.MACD,RSIなどの補助指標を導入して遅延線信号を二次検証する.

  3. 継続的な反測を行う.反測の時間と品種を修正し,戦略の安定性をチェックする.滑点や手数料などの実際の取引要素を導入する.

  4. リアルタイムで継続的に追跡し,異常を記録する. リアルタイムでクラウド帯と価格動きのマッチングを観察し,戦略のパフォーマンスを記録し,後続的な改善の参考にします.

戦略の最適化

この戦略は以下の点で最適化できます.

  1. 止損策の導入.滑点止損,新高 (新低) 止損を突破するなどの策の導入が推奨され,リスクが厳しく管理される.

  2. 移動平均線パラメータを最適化する.より多くのEMA周期パラメータの組み合わせをテストして,よりよくマッチする多空周期を見つける.

  3. 他の指標のフィルタを追加します. MACD,KD,RSIなどの指標をテストして,取引信号をフィルタリングし,より多くの偽信号を除外します.

  4. 市場状況に応じてポジションを調整する。波動率モデルを構築し,高波動時にポジションを下げ,低波動時にポジションを増やすことができる。

  5. 異なる品種のパラメータの健性をテストする. 品種と時間帯を修正し,異なる市場における戦略の安定性をチェックする.

これらの最適化により,戦略の安定性と信号品質をさらに向上させ,曲線適合のリスクを軽減し,戦略のパラメータとルールをより強固にすることができる.

要約する

このイチモク帯と双EMAの交差策は,イチモク帯のトレンド判断能力とEMAの短期予測能力を融合させ,より完全なマルチタイムフレーム取引システムを形成する. 多空条件判断においてより厳格であり,価格そのものと,雲帯位置,遅延線,双EMAの複数の指標を含め,偽信号を効果的にフィルターすることができる.しかしながら,震動状況下でのリスクにも注意すべきであり,このとき,より多くの指標を二次チェックするべきである.全体的に,この戦略は,トレンド追跡と短期予測の2つの主要な能力を成功裏に結合し,研究と運用を深める価値がある.

ストラテジーソースコード 
/*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"}]
*/

//@version=3
strategy("13/21 EMA + Ichimoku Kinko Hyo Strategy", shorttitle="EMI", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1000, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)

TenkanSenPeriods = input(9, minval=1, title="Tenkan Sen Periods")
KijunSenPeriods = input(26, minval=1, title="Kijun Sen Periods")
SenkouSpanBPeriods = input(52, minval=1, title="Senkou Span B Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
TenkanSen = donchian(TenkanSenPeriods)
KijunSen = donchian(KijunSenPeriods)
SenkouSpanA = avg(TenkanSen, KijunSen)
SenkouSpanB = donchian(SenkouSpanBPeriods)
ChikouSpan = close[displacement-1]

Sema = ema(close, 13)
Mema = ema(close, 21)
Lema = ema(close, 89)
XLema = ema(close, 233)

plot(Sema, color=blue, title="13 EMA", linewidth = 2)
plot(Mema, color=fuchsia, title="21 EMA", linewidth = 1)
plot(Lema, color=orange, title="89 EMA", linewidth = 2)
plot(XLema, color=teal, title="233 EMA", linewidth = 2)
plot(KijunSen, color=maroon, title="Kijun Sen", linewidth = 3)
plot(close, offset = -displacement, color=lime, title="Chikou Span", linewidth = 2)
sa=plot (SenkouSpanA, offset = displacement, color=green,  title="Senkou Span A", linewidth = 1)
sb=plot (SenkouSpanB, offset = displacement, color=red,  title="Senkou Span B", linewidth = 3)
fill(sa, sb, color = SenkouSpanA > SenkouSpanB ? green : red)

longCondition = close>ChikouSpan and Sema>KijunSen and Sema>Mema and SenkouSpanA>SenkouSpanB
strategy.entry("Long",strategy.long,when = longCondition)
strategy.close("Long", when = (close<KijunSen and close<ChikouSpan and Sema<Mema))

shortCondition = close<ChikouSpan and Sema<KijunSen and Sema<Mema and SenkouSpanA<SenkouSpanB
strategy.entry("Short",strategy.short, when = shortCondition)
strategy.close("Short", when = (close>KijunSen and close>ChikouSpan and Sema>Mema))
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