信号対雑音比と移動平均に基づく定量的取引戦略
作成日:
2024-01-02 12:24:35
最終変更日:
2024-01-02 12:24:35
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ChaoZhang
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1. 戦略の名称
シグナル・トゥ・ノイズ・ムービング・アベレッジ・トレーディング・ストラテジー
2 戦略概要
この戦略は,一定周期間の信噪比を計算し,均線取引信号と組み合わせて,定量取引を実現する.その基本的考え方は:
- 特定の周期 ((設定可能) の信噪比を計算する
- 対信ノイズ比は平行平行
- 現在の通信ノイズ比と平均線值を比較して取引信号を生成
- 取引信号に応じて多頭または空頭にする
3つ目 戦略の原則
- シグナル・トゥ・ノイズ・レシオの計算式は:StN = -10*log(Σ(1/close)/n) nは周期長です.
- 対信ノイズ比は,シンプル移動平均 ((SMA)) を適用して平滑な通信ノイズ比が得られる.
- 現在の通信ノイズ比StNと平滑通信ノイズ比SMAStNを比較する: (1) SMAStN > StN,空白する (2) SMAStN < StN ならば,さらに (3) 清算する
4 戦略的優位性分析
この戦略の利点は以下の通りです.
- 信用ノイズ比は市場の波動とリスクを判断し,SMAはノイズ消し機能を持っています.
- 通信ノイズ比率とSMAを組み合わせて市場リスクを判断し,異なる指標の優位性を活用して取引シグナルを生成
- 異なる市場状況に合わせてパラメータ調整戦略を設定できます.
- Stdout信号指示で多空を指示し,市場特性を直感的に判断する
5 戦略的リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
- 音信比と平均線交差判断の誤差のリスク
- 周期が正しく設定されていない場合,偽信号が発生する可能性があります.
- 空き場は比較的少ないので,パラメータで調整して最適化できます.
- 突発的な出来事により,急激な波動が発生し,停止を誘発する可能性があります.
リスクの解決:
- 平均線パラメータを調整し,滑りすぎを避ける
- サイクルパラメータを最適化して,異なる市場の適応性をテストする
- “空き室の条件を調整して空き室の機会を増やす”
- 最大損失をコントロールするストップを設定します.
6 戦略の最適化方向
この戦略は以下の点で最適化できます.
- より多くの種類の均線の組み合わせをテストする
- リスクコントロールの強化
- ポジション管理の強化,変動に応じてポジションの調整
- 戦略の安定性を高めるために,より多くの判断要素を組み合わせる
- 機械学習によるパラメータの自動最適化
VII. 結論
この戦略は,信噪比によって市場の変動リスクを判断し,均線を利用して取引信号を生じ,取引を量化することを実現する.単一の技術指標と比較して,この戦略は,信噪比とSMAのそれぞれの優位性を統合し,リスクを制御しながら安定性を向上させる.パラメータ最適化や機械学習などの方法によって,この戦略には大きな改善の余地があり,信頼できる,効果的な量化取引戦略である.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-12-25 00:00:00
end: 2023-12-29 10:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © HPotter 05/01/2021
// The signal-to-noise (S/N) ratio.
// And Simple Moving Average.
// Thank you for idea BlockchainYahoo
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
SignalToNoise(length) =>
StN = 0.0
for i = 1 to length-1
StN := StN + (1/close[i])/length
StN := -10*log(StN)
strategy(title="Backtest Signal To Noise ", shorttitle="StoN", overlay=false)
length = input(title="Days", type=input.integer, defval=21, minval=2)
Smooth = input(title="Smooth", type=input.integer, defval=7, minval=2)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
StN = SignalToNoise(length)
SMAStN = sma(StN, Smooth)
pos = iff(SMAStN[1] > StN[1] , -1,
iff(SMAStN[1] < StN[1], 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)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )
plot(StN, title='StN' )
plot(SMAStN, title='Smooth', color=#00ff00)