
戦略は動力双滑り窓TSI指標戦略この戦略の核心的な考え方は,価格の変動を平らにするための二重EMAのスライドウィンドウを使用し,トレンドの方向の変化と組み合わせて,市場での買取り力を反映する動態指標であるTSI指標を構成し,それを取引信号として買出決定を作成することです.
この策略は,価格変化を計算するために,2つのスライドウィンドウの2つの指数移動平均を使用します. 外層ウィンドウはより長く,内層ウィンドウはより短い. 価格データ内の部分的なランダム性をダブルスライドで削除します.
まず,価格の単位の変化を計算します.
pc = change(price)
価格の動きをダブルスライドする.
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
価格変動の絶対値を再計算し,同じように二重スライドウィンドウを使用して二重平滑します.
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
最後に,平滑後の価格変動を平滑後の価格変動の絶対値で割ると,買取力と販売力を反映したTSI指標が得られます.
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
異なる長さの長いウィンドウ期間を設定することにより,短期市場のノイズを一定程度にフィルタリングすることができ,TSI指標が中長期のトレンドにおける買取力をよりよく反映できるようにする.TSI指標上の移動平均を横断すると買取信号が生じ,TSI指標の下の移動平均を横断すると売り信号が生じます.
ウィンドウ期パラメータを調整し,シグナル平均の長さを適切に短縮することで最適化することができる.市場が揺れ動いたとき,リスクを制御するために一時的に取引を停止することができる.
本策は,価格変動による二重平滑計算により,買い売り力を反映したTSI動量指標を計算し,二重滑り窓フィルターノイズ,価格変化の変化も二重平滑化され,指標はより安定して信頼性がある.標準化比率を採用し,比較性がある.指標は,価格変化の方向と強さを統合し,高品質の信号として;パラメータ調整により指標の感度を自由に制御できる.パラメータ最適化とリスクがコントロールされる場合,非常に実用的な量化取引策の選択である.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("True Strength Indicator BTCUSD 2H", shorttitle="TSI BTCUSD 2H",initial_capital=1000, commission_value=0.2, commission_type =strategy.commission.percent, default_qty_value=100 , overlay = false, pyramiding=10, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)
//BASED ON True Strength Indicator MTF
resCustom = input(title="Timeframe", defval="120" )
long = input(title="Long Length", defval=25)
short = input(title="Short Length", defval=13)
signal = input(title="Signal Length", defval=13)
length = input(title="Период", defval=300)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2017, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
price = request.security(syminfo.tickerid,resCustom,close)
double_smooth(src, long, short) =>
fist_smooth = ema(src, long)
ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi2=ema(tsi_value, signal)
plot(tsi_value, color=lime,linewidth=2)
plot(tsi2, color=red,linewidth=2)
hline(30, title="Zero")
hline(50, title="Zero",linewidth=2)
hline(70, title="Zero")
buy = crossover(tsi_value, tsi2)
sell = crossunder(tsi_value, tsi2)
if(buy)
strategy.entry("BUY", strategy.long, when = window())
if(sell)
strategy.entry("SELL", strategy.short, when = window())
//greentsi =tsi_value
//redtsi = tsi2
//bgcolor( greentsi>redtsi and rsiserie > 50 ? lime : na, transp=90)
//bgcolor( greentsi<redtsi and rsiserie < 50 ? red : na, transp=90)
//yellow1= redtsi > greentsi and rsiserie > 50
//yellow2 = redtsi < greentsi and rsiserie < 50
//bgcolor( yellow1 ? yellow : na, transp=80)
//bgcolor( yellow2 ? yellow : na, transp=50)
//bgcolor( yellow1 and yellow1[1] ? yellow : na, transp=70)
//bgcolor( yellow2 and yellow2[2] ? yellow : na, transp=70)
//bgcolor( rsiserie > 70 ? lime : na, transp=60)
//bgcolor( rsiserie < 30 ? red : na, transp=60)