トレンド予測に基づく二重移動平均戦略
作成日:
2024-02-02 17:39:54
最終変更日:
2024-02-02 17:39:54
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ChaoZhang
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概要
トレンド予測双均線戦略は,価格トレンドが逆転する前にトレンドの変化を予測しようとする戦略である.LazyBearのWaveTrend指標に基づいて拡張されている.この戦略は価格トレンドを認識し,曲線で満たされた視覚効果で買入と売却のシグナルを示すことができる.
戦略原則
この戦略は,LazyBearのWaveTrend指標を基礎として使用しています. WaveTrendは,それ自体が非常に優れたトレンド追跡指標です. この戦略は,その基礎で拡張最適化を行っています.
- 平均HLC価格を計算する
- EMAの平均価格を計算する
- 絶対偏差のEMAを計算する
- ゼロ境界調整指標を計算する
- EMAを計算する
- 平均線を計算する
このような処理により,価格のランダムな波動を出し,より明確なトレンドを識別することができる. 快速均線の交差は,買入と売却のシグナルを発信するために使用することができる.
優位分析
この戦略の利点は以下の通りです.
- 価格の動向を効果的に識別できる
- 信号は時間内に生成され,トレンドの逆転を予期できます.
- 曲線でトレンドをはっきりと可視化
- パラメータの最適化スペースは広く,異なる品種と周期に応じて調整できます
リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
- 価格が急激に変動すると,すべての技術指標戦略と同様に,失敗するリスクがあります.
- パラメータを正しく設定しない場合,偽信号が発生する可能性があります.
- 信号が遅れた場合,損失が発生する可能性があります.
これらのリスクは,パラメータの調整や他の指標と組み合わせることで軽減できます.
最適化の方向
この戦略は以下の点で最適化できます.
- パラメータを調整して,より多くの品種と周期に対応
- 損失を抑える戦略を強化し,損失のリスクをコントロールする
- 他の指標と組み合わせて,信号の正確性を向上させる
- 機械学習モデルを追加し,トレンドと信号の判断を支援します.
要約する
全体として,トレンド予測の双均線戦略は,非常に有望な戦略である.それは,価格トレンドを効果的に識別し,トレンドの変化を予期しようとします.ある種の最適化と改善によって,この戦略は,強力な量的な取引システムになることができます.それは,取引の論理が単純で明快で,明確な視覚効果があるので,学習と研究に値する戦略にもなります.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("BreakingDawn [JackTz]", overlay = true)
// WaveTrend [LazyBear]
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
WTfactor = input(4, title=" WTFactor")
averageHlc3 = sum(hlc3, WTfactor) / WTfactor
ap = averageHlc3
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,4)
wtAvg = wt1-wt2
wtPeriodAvgVal = wtAvg * 45 + averageHlc3
wtPeriodAvg2Val = wtAvg * 25 + averageHlc3
buy = wtAvg[1] < wtAvg and wtAvg < close
sell = wtAvg[1] > wtAvg
fillColor = buy ? color.green : color.red
control = plot(wtPeriodAvgVal, color = fillColor)
signal = plot(wtPeriodAvg2Val, color = fillColor)
fill(signal, control, color = fillColor)
if year > 2016
strategy.entry("buy", strategy.long, when = buy)
strategy.close("buy",when = sell)