月の満ち欠け計算に基づくビットコイン取引戦略


作成日: 2024-01-15 12:31:06 最終変更日: 2024-01-15 12:31:06
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月の満ち欠け計算に基づくビットコイン取引戦略

概要

この戦略は,取引シグナルとして月相周期をベースに,RSI,MACD,OBVなどの複数の指標を組み合わせて,ビットコインなどのデジタル通貨の取引機会を識別する.この戦略の主要な利点は,月相のこの外部要因を取引誘発シグナルとして利用することであり,技術指標のみに依存するほとんどの戦略とは異なり,市場操作を一定程度に回避することができる.

戦略原則

この戦略の核心的な論理は,月相周期の異なる段階に基づいて,多行または空行条件に適合するかどうかを判断することである.月相計算の公式は:

月相周期の長さ=29.5305882日 既知の満月の時間から,その満月の始まりから現在の時間までの日数を計算できます. 月相年数 = 既知の満月の日の% 月相周期の長さ 月相値= ((1 + cos ((月相年齢/月相周期長さ*2*π))/2

月の相値の大きさに基づいて,現在の月相が判断できる.月相は0から1の間で変化し,値が大きいほど満月より近いことを示し,値が小さいほど新月より近いことを示している.

策略は月相値が多値または空値条件に適合するか判断する.月相値が多値 (>0.51のデフォルト) であれば多値のチャンスがある.月相値が空値 (>0.49のデフォルト) よりも小さい場合は空値のチャンスがある.

さらに,戦略は,取引量,RSI,MACDなどの指標を組み合わせて,理想的でない状況で取引シグナルを発信することを避ける.取引量が大きくなり,RSIとMACDが条件を満たす場合にのみ,ポジションを開きます.

優位分析

この戦略の利点は以下の通りです.

  1. 月相を利用して,市場操作を一定程度回避できる独自の取引シグナル
  2. 複数の指標を組み合わせて市場状況を判断し,不利な状況で取引を避ける
  3. 合理的な取引量を計算するために平均真波幅ATRを使用し,単一取引の最大損失を効果的に制御する
  4. 大額損失を防ぐために,リコール・ストップを設定する.
  5. 逆行取引を避けるためのOBV判断
  6. 移動ストップを設定して利益をロックします.

全体として,この戦略は,月相の独特の優位性を最大限に活用し,高確率の取引機会を識別するために複数の技術指標を併用し,リスク管理手段によって取引リスクを効果的に制御します.

リスク分析

この戦略には以下のリスクがあります.

  1. 月相と市場の動きは時折失効する
  2. 不適切なストップポイント設定により,戦略が早めに停止する可能性があります.
  3. MACD,RSIなどの指標が誤信号を発する確率
  4. 移動ストップポイントの設定を間違えた場合,戦略はさらに多くの利子を逃す可能性があります.

これらのリスクを制御するために,以下の措置を講じることができます.

  1. 月相の値下がりを調整し,月信号の有効性を確保する
  2. 多数の回帰止損パラメータをテストし,最適なパラメータを選択する
  3. MACDとRSIのパラメータを調整して,効率的に信号を発信できるようにする
  4. 複数の移動ストップパラメータをテストし,最大利益を追求する

パラメータ最適化と総合指標の適用により,取引リスクを大幅に回避できます.

最適化の方向

この戦略をさらに改善する余地がある:

  1. 月相のパラメータをテストして最適な値を見つけることができます.
  2. 戦略の効率性を高めるため,より多くの指標を組み合わせて,組み合わせ取引を試みることができます.
  3. リスクと利益のバランスをとる 損失防止メカニズムのパラメータを最適化できます
  4. 戦略の汎用性を証明する取引品種を広げることができる.

要約する

この戦略は,月相に特異な取引信号を用い,主流の技術指標と連携し,高効率のビットコイン取引を実現している.単一指標戦略に比べて,この戦略は,市場操作のリスクに対してより優れた防御力を備えて,独特な優位性を持っている.リスク予防と最適化パラメータを停止することによって,安定してより良い収益を得ることができる.この戦略は,さらに向上し,大きな応用見通しがある.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2023-01-08 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Lunar Phase Strategy by Symphoenix", overlay=true)

// Input parameters
start_year = input(2023, title="Start year")
end_year = input(2023, title="End year")
longPhaseThreshold = input(0.51, title="Long Phase Threshold")
shortPhaseThreshold = input(0.49, title="Short Phase Threshold")
riskPerTrade = input(0.05, title="Risk Per Trade (as a % of Equity)")
stopLossPerc = input(0.01, title="Stop Loss Percentage")
atrLength = input(21, title="ATR Length for Volatility")
trailPerc = input(0.1, title="Trailing Stop Percentage")
maxDrawdownPerc = input(0.1, title="Maximum Drawdown Percentage")
volumeLength = input(7, title="Volume MA Length")

// Constants for lunar phase calculation and ATR
atr = ta.atr(atrLength)
volMA = ta.sma(volume, volumeLength) // Volume moving average

// Improved Lunar Phase Calculation
calculateLunarPhase() =>
    moonCycleLength = 29.5305882
    daysSinceKnownFullMoon = (time - timestamp("2019-12-12T05:12:00")) / (24 * 60 * 60 * 1000)
    lunarAge = daysSinceKnownFullMoon % moonCycleLength
    phase = ((1 + math.cos(lunarAge / moonCycleLength * 2 * math.pi)) / 2)
    phase

lunarPhase = calculateLunarPhase()

// Advanced Volume Analysis
priceChange = ta.change(close)
obv = ta.cum(priceChange > 0 ? volume : priceChange < 0 ? -volume : 0)

// Additional Technical Indicators
rsi = ta.rsi(close, 14)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)

// Calculate Position Size based on Volatility and Account Equity
calculatePositionSize() =>
    equity = strategy.equity
    riskAmount = equity * riskPerTrade
    positionSize = riskAmount / atr
    if positionSize > 1000000000000
        positionSize := 1000000000000
    positionSize

positionSize = calculatePositionSize()

// Maximum Drawdown Tracking
var float maxPortfolioValue = na
maxPortfolioValue := math.max(maxPortfolioValue, strategy.equity)
drawdown = (maxPortfolioValue - strategy.equity) / maxPortfolioValue

// Check for maximum drawdown
if drawdown > maxDrawdownPerc
    strategy.close_all()
    strategy.cancel_all()

// Volume Analysis
isVolumeConfirmed = volume > volMA

// Date Check for Backtesting Period
isWithinBacktestPeriod = year >= start_year and year <= end_year

// Entry and Exit Conditions
// Adjusted Entry and Exit Conditions
longCondition = lunarPhase > longPhaseThreshold and lunarPhase < 0.999 and isVolumeConfirmed and obv > obv[1] and rsi < 70 and macdLine > signalLine and isWithinBacktestPeriod
shortCondition = lunarPhase < shortPhaseThreshold and lunarPhase > 0.001 and isVolumeConfirmed and obv < obv[1] and rsi > 30 and macdLine < signalLine and isWithinBacktestPeriod

if longCondition
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
    if strategy.position_size < positionSize
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=positionSize)
        strategy.exit("Exit Long", "Long", trail_offset=atr * trailPerc, trail_points=atr)

if shortCondition
    if strategy.position_size > 0
        strategy.close_all()
    if strategy.position_size > -positionSize
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=positionSize)
        strategy.exit("Exit Short", "Short", trail_offset=atr * trailPerc, trail_points=atr)

// Implementing Stop-Loss Logic
longStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc)
shortStopLoss = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc)

if strategy.position_size > 0 and close < longStopLoss
    strategy.close("Long")

if strategy.position_size < 0 and close > shortStopLoss
    strategy.close("Short")
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