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イチモク・クラウドに基づくモメント・トラッキング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-18 12:32:46
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概要

この戦略は,移動平均値,相対強度指数 (RSI) とイチモク雲を組み合わせて価格動向を特定し,それに応じて取引を行う. 基本的なアイデアは,短期移動平均値が中期平均値を超越して雲に浸透したときの購入信号を生成し,逆が起きたときの販売信号を生成することです.

戦略の論理

この戦略は4つの移動平均値 - 13,21,89日および233日を採用している. 13日MAは短期トレンドを表し,233日線は長期トレンドを示している. 21日MAと89日MAは中間にある.短期MAが中期よりも上を突破すると,上向きのブレイクを示し,購入信号を生成する.反対のクロスは販売信号につながる.

さらに,イチモククラウドの変換線 (9日MA),ベースライン (26日MA) とリードスパン (変換の平均値とベースライン) が使用されています.リードスパンを超えると購入信号が伝わります.

さらに,12日および24日RSIが適用されます.12日RSIは短期間の過買い/過売りレベルを表し,24日線は中期状況を示します.両者のクロスオーバーは取引信号の確認に役立ちます.

利点

  • MA で 傾向 の 方向 を 特定 する
  • 入口と出口のタイミングを表示するイチモク雲
  • RSI を使って偽のブレイクを避ける

この戦略は,証券価格の支配的なトレンドを把握するのに優れている.MAsとichimokuをベースとしたエントリーと出口は精度を向上させる.さらに,RSIクロスオーバーは誤った信号を避けるのに役立ちます.要するに,これは複数の指標の強みを組み合わせ,トレンドに沿って効果的に取引します.

リスク

  • トレンド逆転リスク
    取引者は移動平均値に触れる価格に注意して ポジションを閉じる準備をしてください

  • パラメータ最適化
    MA期間,イチモクパラメータ等を改善する部屋があります. トレーダーはさまざまな製品に最適なセットを見つけるために実験することができます.

  • 取引頻度が高い
    戦略はかなり頻繁に取引される可能性があるため,佣金費用を考慮する必要があります.微調整パラメータは,不要な取引を減らすのに役立ちます.

改善

  • ストップ損失/利益目標を追加する
    このようなリスク管理メカニズムを導入すれば 引き上げは減少する.

  • パラメータ調整
    MA期間,Ichimoku入力,RSI日等を最適化して,異なる製品でより安定性を確保します.

  • より多くの指標を組み込む
    波動性やボリュームに関する他の派生指標は,さらなる洞察を提供することができます.

結論

これは,MAs,RSIおよびIchimokuクラウドの強みを活用する戦略をフォローする典型的な傾向である.それは,支配的なトレンドを信頼的にロックする.ストップ損失,パラメータ最適化などの精製を通じて,パフォーマンスをさらに改善することができる.全体的に,これは,持続的な利益を求める十分なリスク食欲を持つ投資家に適した安定した,収益性の高いモメンタム戦略である.

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start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3

strategy("EMA + Ichimoku Kinko Hyo Strategy", shorttitle="EMI", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1000, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)

TenkanSenPeriods = input(9, minval=1, title="Tenkan Sen Periods")
KijunSenPeriods = input(26, minval=1, title="Kijun Sen Periods")
SenkouSpanBPeriods = input(52, minval=1, title="Senkou Span B Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
TenkanSen = donchian(TenkanSenPeriods)
KijunSen = donchian(KijunSenPeriods)
SenkouSpanA = avg(TenkanSen, KijunSen)
SenkouSpanB = donchian(SenkouSpanBPeriods)
SenkouSpanH = max(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
SenkouSpanL = min(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
ChikouSpan = close[displacement-1]

Sema = ema(close, 13)
Mema = ema(close, 21)
Lema = ema(close, 89)
XLema = ema(close, 233)

plot(Sema, color=blue, title="13 EMA", linewidth = 2)
plot(Mema, color=fuchsia, title="21 EMA", linewidth = 1)
plot(Lema, color=orange, title="89 EMA", linewidth = 2)
plot(XLema, color=teal, title="233 EMA", linewidth = 2)
plot(KijunSen, color=maroon, title="Kijun Sen", linewidth = 3)
plot(close, offset = -displacement, color=lime, title="Chikou Span", linewidth = 2)
sa=plot (SenkouSpanA, offset = displacement, color=green,  title="Senkou Span A", linewidth = 1)
sb=plot (SenkouSpanB, offset = displacement, color=red,  title="Senkou Span B", linewidth = 3)
fill(sa, sb, color = SenkouSpanA > SenkouSpanB ? green : red)

longCondition = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24)) and close>ChikouSpan and Sema>KijunSen
strategy.entry("Long",strategy.long,when = longCondition)

strategy.close("Long", when = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24) and (close<KijunSen and close<ChikouSpan)))

shortCondition = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24)) and close<ChikouSpan and Sema<KijunSen
strategy.entry("Short",strategy.short, when = shortCondition)

strategy.close("Short", when = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24) and (close>KijunSen and close>ChikouSpan)))
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