ストップ・ロスの戦略をフォローする傾向

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年01月12日 14:55:40
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概要

この戦略は,スーパートレンド指標を計算して価格動向を特定し,傾向が変化するとロングまたはショートポジションを確立します.また,リスクを制御するためにストップ・ロストと収益レベルを設定します.

戦略の原則

この戦略は,ta.supertrend() 関数を Supertrend インディケーターを計算するために使用する.スーパートレンドは,価格が上昇傾向か下落傾向にあるかどうかを判断するために,平均的な真の範囲と平均価格を組み合わせます.価格がダウントレンドからアップトレンドに変化すると,戦略は,ta.change() を使用して方向の変化を検出し,ロングポジションを確立します.価格が上昇トレンドから下落トレンドに転移すると,ショートポジションが取られます.

ストップ・ロスのレベルストップ_ロスのレベルと,利益を得るレベル利益は,リスクを制御するためにポジションに入ってからストップ・ロスのオーダーと利益を得るオーダーを設定します.

具体的には,この戦略は以下のステップで実施されます.

スーパートレンド指標の方向を計算する
価格がダウントレンドからアップトレンドに変化したかどうかを確認し,もしそうならロングポジションを設定します.
価格が上昇傾向から下落傾向に移ったかどうかを確認し,そうであればショートポジションを取ります.
ストップ・ロスト価格とロングポジションの収益価格を設定します.
ストップ・ロスの価格を設定し,ショートポジションが設定された後に利益を得る価格を設定します.

上記のステップは,トレンドの変化を効果的に把握し,適切なタイミングでポジションを取ることができます.ストップ・ロストとテイク・プロフィート設定はリスクを制御するのに役立ちます.全体的には,戦略に従って比較的安定したトレンドです.

利点分析

この戦略の最大の利点は,手動的な判断を必要とせずに傾向の変化を自動的に追跡する能力です.スーパートレンド指標は価格変動にフィルタリング効果を持ち,トレンドを効果的に特定し,変動する市場で過剰なポジションを取ることを避けることができます.

さらに,事前に定義されたストップ・ロストとテイク・プロフィートレベルは,自動ストップ・ロストとテイク・プロフィートを可能にし,単一の取引損失を効果的に制限し,利益をロックします.これは定量的な取引戦略にとって非常に重要です.

単純な移動平均戦略と比較して,この戦略はトレンド識別の優れた能力を持ち,トレンド市場により適しています.

リスク分析

この戦略の最大のリスクは,スーパートレンド指標のパラメータ調節が不適切である.パラメータが適切に設定されていない場合,トレンドの変化を検出する指標の有効性は損なわれる.ATR期間があまりにも長く,または要因が小さすぎる場合,スーパートレンドが価格動向への反応を遅らせ,入場機会を逃す可能性があります.

また,ストップ・ロストとテイク・プロフィートのレベルは戦略のパフォーマンスに大きな影響を与える.ストップ・ロストが狭すぎると,早めにストップ・ロストが容易になる.テイク・プロフィートが広すぎると,理想的な出口点を逃す可能性があります.さまざまな市場状況と取引機器のための最適なパラメータ値を検索するために,広範な最適化が必要です.

最終的に,すべてのトレンドフォロー戦略と同様に,突然のトレンド逆転やウィップサウは,適切なマネー管理によって制御する必要がある損失を引き起こす可能性があります.

増進の機会

戦略の次の側面は強化できる:

バックテストによってATR期間とファクタを含むスーパートレンド指標のパラメータを最適化する.
収益率や引き上げ率などのパフォーマンス指標に基づいてポジションのサイズを決めるルールを組み込む.
マシン学習モデルによる増強が傾向の特定に役立つ
偽信号を避けるため,移動平均値や変動指標などの他の指標に基づくフィルターを追加します.
市場変動とポジションサイズに基づいてストップ・ロスを動的に最適化し利益を得ます

上記の改善は,戦略の収益性,安定性,リスク管理を向上させることができます.

結論

一般的に,これは非常に実践的なトレンドフォロー戦略です. 傾向の変化を自動的に追跡し,リスクを制御するためにストップ・ロスを使用し,利益を得ています. 単純な移動平均戦略と比較して,傾向識別能力が優れ,トレンド市場により適しています. いくつかのパラメータ最適化と機械学習増強により,この戦略はさらにより良い安定性と利益を達成することができます.さらなる研究と適用に値します.

/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Supertrend Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity)

// Stop loss and profit amount
stop_loss = input(300, title="Stop Loss Amount")
profit = input (800, title="Profit Amount")

atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)

[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)

long_condition = ta.change(direction) <0
short_condition = ta.change(direction) >0
long_condition_1= (long_condition)?1:0
short_condition_2 = (short_condition)?1:0

stop_price_long = ta.valuewhen(long_condition, low[0]-stop_loss,0)
profit_price_long = ta.valuewhen(long_condition, high[0]+profit,0)
stop_price_short = ta.valuewhen(short_condition, high[0]+stop_loss,0)
profit_price_short = ta.valuewhen(short_condition, low[0]-profit,0)

if (long_condition)
    strategy.entry("Michael3 Long Entry Id", strategy.long)

if (short_condition)
    strategy.entry("Michael3 Short Entry Id", strategy.short)


if (strategy.position_size>0)
    strategy.exit("exit_long",from_entry="Michael3 Long Entry Id",limit=profit_price_long,stop=stop_price_long)

if (strategy.position_size<0)
    strategy.exit("exit_short",from_entry="Michael3 Short Entry Id",limit=profit_price_short,stop=stop_price_short)    
    


//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

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戦略の原則

利点分析

リスク分析

増進 の 機会

結論

増進の機会