価格変動率を計算してトレンドブレイクアウト戦略


作成日: 2023-12-27 17:34:31 最終変更日: 2023-12-27 17:34:31
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価格変動率を計算してトレンドブレイクアウト戦略

概要

トレンドブレイク戦略は,価格変動を計算して市場動向を判断し,取引を行う定量戦略である.この戦略は,価格変動を計算するK線を ((最高価格 - 最低価格) / 閉店価格の公式で計算し,その後,トレンドの逆転が起こるか判断するために均線を平滑処理する.最近の一定期間の平均値よりも高い変動が起こると,新しいトレンドが発生する可能性を示し,この戦略は取引信号を発する.

戦略原則

この戦略の核心指標は,K線の波動幅を反映する (最高価格-最低価格) /閉店価格である.戦略は,まずこの指標を計算し,その絶対値を取り,単純移動平均を計算する.現在のK線の波動幅指標の絶対値が過去一定周期の移動平均より高い場合,新しい傾向が形成されていることを示している可能性がある.

具体的には,戦略は以下のステップで構成されています.

  1. 変動の指標として計算する (最高価格 - 最低価格) / 閉盘価格
  2. 波動性指数の絶対値を取り,単純移動平均を計算する.
  3. 現在のK線波動性と過去一定周期 (ユーザー入力) の移動平均の大きさの関係を比較
  4. 移動平均より現在の波動性が大きい場合,多頭信号が形成される;移動平均より現在の波動性が小さい場合,空頭信号が形成される
  5. 信号の方向に応じて多量または空白

この戦略には,指標の描写,K線の色の変化などの視覚操作も含まれ,市場動向を直感的に判断する.全体的に,戦略は,価格の変動を適用して潜在的動向変化を判断する考え方が簡単で直接有効である.

戦略的優位性

この戦略の主な利点は以下の通りです.

  1. シンプルで直接的で,理解しやすい
  2. 価格変動による市場動向の変化を判断する,固定指標の枠組みがない
  3. 判定感度を調整するカスタマイズ可能なパラメータ
  4. K線の色が変化し,指標の描写と組み合わせた直観的な判断が効果的
  5. 騒音を平滑化して,中長線トレンドを把握する.

総じて,この戦略は,伝統的な指標判断の思考定式を突破し,価格そのものの波動性だけに注目し,潜在的なトレンドの変化を柔軟に捉えます. 参数調整が強く,使用が簡単で,推奨されるトレンド戦略です.

戦略リスク

この戦略には以下の主要なリスクがあります.

  1. 市場波動に過度に敏感で,無効信号を複数回発生させる可能性
  2. 価格の変動のみを考慮し,他の要因を無視する
  3. パラメータの設定が不適切で,トレンドを逃したり,誤った判断をしたりする可能性があります.
  4. 長期トレンドと短期トレンドの区別がつかない

これらのリスクは,主に,この戦略が価格変動判断市場傾向に過度に依存していることに関連しています.リスクを軽減するために,他の判断指標と組み合わせて,トレンド信号の有効性を判断することを考慮することができます.また,パラメータを適切に調整し,波動指標を平ら化し,ショートラインのノイズをフィルターすることができます.

最適化の方向

この戦略は以下の方向から最適化できます.

  1. トレンドの有効性を判断する指標は,取引量などと組み合わせて
  2. 信号の質を判断する機械学習モデルを追加する
  3. パラメータの設定を最適化して,よりよい滑り方をします.
  4. 長線トレンドと短線調整の区分
  5. ストップ・ストラトジーと組み合わせた単一損失のコントロール

これらの最適化策は,誤取引の確率を低減し,戦略の収益率を上げることができる.特に,信号の有効性を判断する指標とモデルを増やすことは,無効信号を大幅に減らすことができる.さらに,単一の損失を制御し,全体的な利益を保証するストップ・ロスの戦略も必要である.

要約する

このトレンドブレイク戦略は,価格変動を計算して市場トレンドの変化を判断し,原理はシンプルで直接で,柔軟でカスタマイズ可能なパラメータの調整を使用して,感受性を判断する.戦略にはトレンドの変化を捉える利点がありますが,一定のリスクもあります.我々は,判断指標を最適化し,フィルターモデルを構築し,パラメータ設定を調整するなど,戦略をより安定して信頼できるように改善することができます.全体的に,この戦略は,市場トレンドの変化を判断するための新しい考え方を提供し,さらなる研究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: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v2.0 25/10/2017
//
//  This histogram displays (high-low)/close
//  Can be applied to any time frame.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="(H-L)/C Histogram Backtest", precision = 2)
input_barwidth = input(4, title="Bar Width")
input_barsback = input(1, title="Look Back")
input_percentorprice = input(false, title="% change")
input_smalength = input(16, title="SMA Length")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
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xPriceHL = (high-low)
xPrice1 = iff(input_percentorprice, xPrice * 100, xPriceHL)
xPrice1SMA = sma(abs(xPrice1), input_smalength)
pos = 0.0
pos := iff(xPrice1SMA[input_barsback] > abs(xPrice1), 1,
	   iff(xPrice1SMA[input_barsback] < abs(xPrice1), -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(abs(xPrice1), color=green, style = histogram, linewidth = input_barwidth, title="Change")
plot(xPrice1SMA[input_barsback], color=red, title="SMA")
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