モメントオシレーター&123 パターン戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-25 14:27:29
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概要

この戦略は,モメントオシレーターインデックスと123パターンを累積的な取引信号に組み合わせて収益性を向上させる.モメントオシレーターは市場の変動を追跡し,短期的なトレンドを把握するためにRSIパラメータを調整する.123パターンは短期的に価格のマイナーな高値と低値を特定することによって取引信号を形成する.両方の戦略の組み合わせにより,戦略は異なる市場環境でパフォーマンスを維持することができます.

戦略の論理

123 パターン

123 パターンは3つの段階からなる. まず,価格は2日間連続して下がる. 次に,価格は次の2日間上昇する. 最後に,価格は3日目に再び低下する. このパターンに従って,我々は第2段階で価格が上昇するときにロングポジションと,第3段階で価格が下がるときにショートポジションを確立することを決定することができます.

具体的には,閉店価格が2日連続で2日連続で2日連続で2日連続で2日連続で2日連続で2日連続で2日連続で2日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で3日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続で4日連続

モメントオシレーター

モメントムオシレーターは,モメントムオシレーターの変形期間の違いとして,モメントムオシレーターと類似して構築されています. 期間の数は最近の価格変動に依存します. 高い変動は短期間につながり,指標をより敏感にします. 安定した価格は誤った信号を減らすためにより長い期間につながります.

計算式は次のとおりです.

DMI = RSI(DTime)  

Where:  
DTime = 14 / 10-day SMA of standard deviation of close over past 5 days

RSI と同じ過剰購入/過剰販売の値が同じです.

超買い:DMI > 30 過剰販売:DMI < 70

DMIがこれらの値を超えると,買い売り信号が生成されます.

利点分析

123 パターンはシンプルで効果的です. 短期的な逆転パターンを利用して,トレンドに反するポジションを取ることを避け,マイナー・ボトムに入り,マイナー・トップで退場します.
モメントムオシレーターはより敏感で,変動期間により,市場に適応し,高波動期でもタイミングでターニングポイントを把握できます.
両方の戦略は誤った信号を効果的にフィルタリングするのに役立ちます.123の信号が発生するときに市場文脈のためにDMIをチェックすることで,トレンドに反する取引による損失を減らすことができます.
両方の戦略の強みを組み合わせます.DMIを123パターンと一緒にフィルターとして使用することでシステムの安定性が大幅に向上します.

リスク分析

DMI と 123 パターンは,価格が逆転するのではなく一時的に変動しているときに偽信号を生成することができます.
潜在的に高い取引頻度.DMIの変動周期は市場騒音に非常に敏感になります.取引頻度を制御するためにパラメータは適切に調整する必要があります.
123 パターンは中期トレンド機会を見逃す可能性があります. 主に短期的な逆転を把握し,中期長期的トレンドから一貫して利益を得ることはできません.
取引の最大限を制限する必要があります. 取引が多すぎると,高額な佣金料とスライドコストがかかります.

オプティマイゼーションの方向性

DMIのパラメータを最適化します. 異なるRSI期間,値をテストして,最適な組み合わせを見つけることができます.
123 パターンフィルターを最適化します.異なるストックパラメータやMACDのような他のフィルターをテストできます.
ストップ・ロスのメカニズムを追加します.適切なストップ・ロスのサイズは,負ける取引のダウンサイドを制限するのに役立ちます.
定量または定数分位の定量化によりリスク制御が向上します.

結論

この戦略は,トレードシグナルパフォーマンスを改善するためにモメントオシレーターと123パターンの分析を組み合わせます.しかし,単一の戦略は市場の状況の変化に完全に適応することはできません.投資家はリスクを制御し,収益性を維持するために,ライブ結果に基づいて常にバックテストし,パラメータを更新することに焦点を当てなければなりません.

/*backtest
start: 2024-01-17 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/03/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots Dynamic Momentum Index indicator. The Dynamic Momentum 
// Index (DMI) was developed by Tushar Chande and Stanley Kroll. The indicator 
// is covered in detail in their book The New Technical Trader.
// The DMI is identical to Welles Wilder`s Relative Strength Index except the 
// number of periods is variable rather than fixed. The variability of the time 
// periods used in the DMI is controlled by the recent volatility of prices. 
// The more volatile the prices, the more sensitive the DMI is to price changes. 
// In other words, the DMI will use more time periods during quiet markets, and 
// less during active markets. The maximum time periods the DMI can reach is 30 
// and the minimum is 3. This calculation method is similar to the Variable 
// Moving Average, also developed by Tushar Chande.
// The advantage of using a variable length time period when calculating the RSI 
// is that it overcomes the negative effects of smoothing, which often obscure short-term moves.
// The volatility index used in controlling the time periods in the DMI is based 
// on a calculation using a five period standard deviation and a ten period average 
// of the standard deviation.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

DMI(RSILen, BuyZone,SellZone,UpLimit,LoLimit) =>
    pos = 0
    xStdDev = stdev(close, 5) 
    xSMAStdDev = sma(xStdDev, 10)
    DTime = round(14 / xSMAStdDev - 0.5)
    xDMI = iff(DTime > UpLimit, UpLimit,
             iff(DTime < LoLimit, LoLimit, DTime))
    xRSI = rsi(xDMI, RSILen)
    pos := iff(xRSI > BuyZone, 1,
             iff(xRSI < SellZone, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Dynamic Momentum Index", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
RSILen = input(14, minval=1)
BuyZone = input(30, minval=1)
SellZone = input(70, minval=1)
UpLimit = input(30, minval=1)
LoLimit = input(5, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posDMI = DMI(RSILen, BuyZone,SellZone,UpLimit,LoLimit)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posDMI == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posDMI == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

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