トレンドフォローとADX指標に基づく短期取引戦略
ChaoZhang
概要
この戦略は,超トレンド指標 ((Super Trend),枢軸ポイント ((Pivot Points) と平均真波幅 ((Average True Range,ATR) が形成する動的ストップローラインと,平均方向運動指数 ((Average Directional Movement Index,ADX) の指標を組み合わせて,トレンドの判断と追跡を可能にします.この戦略は,ショートライン取引に適しており,中間盤整理後のトレンド継続部分を捕捉できます.
戦略原則
超トレンド指数は,枢軸とATRのストープを組み合わせて,価格がダイナミックストープラインを破る方向を判断して,ポジションの方向を決定する.一方で,ADX指数は,トレンドの強さを判断し,トレンドが十分に強い場合にのみ取引信号を発する.
具体的には,枢軸ポイントは,先のサポート・レジスタンスを受け,それから前2日の算術平均と動的中間価格を形成する.ATRを計算してATR因子で掛け,動的中間価格と加算して,上軌道と下軌道を得る.価格が上軌道を破るときは看板,下軌道を破るときは看板.ADX指標は,トレンドの強さを判断し,トレンドが十分に強ければのみ取引に参加する.
ストップラインは最新の価格とATR値に基づいて動的に調整され,トレンドをよく追跡できます.
優位分析
この戦略の利点は以下の通りです.
超トレンド指数は,トレンドの方向を把握し,変動する市場から利益を得ることを防ぎます.
ADXの指標を使ってトレンドの強さを判断し,収束時に誤った取引を避ける.
ストップ・ローンの動的調整により,最大限の利益が確保されます.
RSIと合わさって,買いや売れは避けられる.
全体として,策略パラメータの設定は合理的で,dframeの選択では継続性が考慮され,止止損設定も良い.
リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
超トレンド指数とMA指数は衝突信号を発する可能性があります.
ADX指標は14周期で設定され,突発事件に対する感度が不足している.
RSIのパラメータはデフォルトで設定されており,買い上げを完全に回避することはできません.
突発的な出来事,例えば大きな利空/有利なニュースの影響は考慮されていません.
対応方法:
超トレンド指数とマッチするようにMA周期を調整する.
ADXの周期を短縮し,突発的な出来事に対する感受性を高めることを試みる.
RSIパラメータを最適化して,最適な値を探します.
ニュースフィルタリングのモジュールに登録して,重要なニュースリリースから逃れましょう.
最適化の方向
この戦略は,以下の点で最適化できます.
機械学習モデルによるトレンド判断の増強により,取引の意思決定がより賢くなります.
傾向の強さを判断するために,感情の指標などの代替ADX指標を導入してみてください.
自動停止モジュールが追加され,動的で正確な停止が可能になりました.
ディープ・ラーニング技術により,より多くの特性を抽出し,全体的な戦略を最適化します.
Pythonのような高度な言語を使用して,戦略開発を行い,戦略の拡張性を高めます.
要約する
この戦略は全体的に非常に実用的で,その核心はトレンドの走行方向を追跡し,トレンドが十分に強ければ参加することです. 止損と停止の設定も,利益を最大限にロックして損失を拡大しないようにするために非常に適しています. もちろん,まだ大きな最適化スペースがあります.
/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bendre ADX STrend", overlay = true)
///////////////////////////
// SuperTrend + Pivot Point
//////////////////////////
src = input(close, title="EMA Source")
PPprd = input(defval = 2, title="Pivot Point Period")
AtrFactor=input(defval = 2, title = "ATR Factor")
AtrPd=input(defval = 21, title = "ATR Period")
StartDate = input(timestamp("1 Dec 2023"), title="Start Date")
EndDate = input(timestamp("12 Jan 2024"), title="End Date")
window() => true
var float ph = na
var float pl = na
ph := ta.pivothigh(PPprd, PPprd)
pl :=ta.pivotlow(PPprd, PPprd)
float center = na
center := center[1]
// float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : 0.0
float lastpp = na(ph) ? na(pl) ? na : pl : ph
if lastpp > 0
if na(center)
center := lastpp
else
center := (center * 2 + lastpp) / 3
Up = center - (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))
Dn = center + (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))
var float TUp = na
var float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown
// Lines
linecolor = Trend == 1 and nz(Trend[1]) == 1 ? color.lime : Trend == -1 and nz(Trend[1]) == -1 ? color.red : na
plot(Trailingsl, color = linecolor , linewidth = 2, title = "PP SuperTrend")
bsignalSSPP = close > Trailingsl
ssignalSSPP = close < Trailingsl
///////
// ADX
//////
lenADX = 14
th = 14
TrueRange = math.max(math.max(high-low, math.abs(high-nz(close[1]))), math.abs(low-nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high-nz(high[1]) > nz(low[1])-low ? math.max(high-nz(high[1]), 0): 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1])-low > high-nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1])-low, 0): 0
SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - (nz(SmoothedTrueRange[1])/lenADX) + TrueRange
SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1])/lenADX) + DirectionalMovementPlus
SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1])/lenADX) + DirectionalMovementMinus
DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus-DIMinus) / (DIPlus+DIMinus)*100
ADX = ta.sma(DX, lenADX)
//////
// MA
/////
lenMA = 21
srcMA = input(close, title="Source")
// offsetMA = input(title="Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)
offsetMA = input(0, title="Offset")
outMA = ta.sma(srcMA, lenMA)
//
// RSI
//
length = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 65 )
price = close
vrsi = ta.rsi(price, length)
//
// DMI - Direction Movement Index
//
[diplus1, diminus1, adx] = ta.dmi(14, 14)
// Buy - Sell Entries
buy = bsignalSSPP and outMA < close and ADX > th
sell = ssignalSSPP
if (buy and vrsi > overBought and adx > 19)
// .order // Tuned version
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = window())
// strategy.close("Sell", "close Sell")
if (sell) and (strategy.position_size > 0)
// strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.close("Buy", "Close Buy")
if(sell and vrsi < overSold and adx > 25)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = window())
if ( ta.crossover( diminus1, diplus1) or ((buy) and (strategy.position_size > 0)) )
strategy.close("Sell", "close Sell")
// if(sell) and (diminus1 > diplus1) and adx > 23 and adx > adx[1] and (vrsi < overSold)
// strategy.entry("Sell", strategy.short, when = window())
// if (strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(diminus1, adx)) or (strategy.position_size > 0 and (buy))
// strategy.close("Sell", "close Sell")