デュアルレンジフィルタートレンドフォロー戦略
作成日:
2024-02-05 11:15:28
最終変更日:
2024-02-05 11:15:28
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ChaoZhang
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概要
ダブルレンジフィルタートレンドトラッキング戦略は,ダブルEMA範囲フィルタを使用してトレンドの方向を識別し,トレンドを追跡する量化取引戦略である. この戦略は,ダブル均等線フィルタとATR範囲計算を組み合わせて,中長線トレンドの方向を効果的に識別し,ストップロスを追跡して利益をロックすることができます.
戦略原則
この戦略の核心は,双EMA範囲のフィルターである.それは,K線のATR範囲を計算し,平滑化し,その後,K線が範囲内の位置を決定するために,二つのEMAを組み合わせて,現在トレンド中であるかどうかを判断する.価格が範囲を突破すると,トレンドが変化することを示す.
具体的には,戦略はまずK線のATR範囲の大きさを計算し,それから2つのEMAを組み合わせて平滑させる.ATR範囲はK線の正常な波動範囲を表している.価格がこの区間を超えると,トレンドが変化することを意味する.戦略は価格がEMA範囲を突破した方向を記録する.方向が変化すると,トレンドの転換を示し,この時に選択することができます.
入場後,戦略は浮動のストップを使用して利益をロックする. ポジション中に,K線が超越範囲から戻ったかどうかをリアルタイムで判断し,戻った場合は現在のポジションを退出する. これは,トレンド取引の利益を効果的にロックすることができます.
優位分析
双範囲フィルタリングトレンド追跡戦略は,均線フィルタリングと範囲計算の優位性を組み合わせて,トレンドの方向を正確に判断し,揺れの中での頻繁な出場を避けることができます.具体的優位性は以下のとおりです.
- ATR原理を使ってK線波動の範囲を判断し,揺れ動いている市場で方向不明の場に入るのを避ける
- 双EMAフィルターにより判断の正確性と偽信号の減少
- リアルタイム浮動ストップ,トレンド利益の有効なロック
- 戦略の論理はシンプルで明快で,理解し,最適化することが容易です.
リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクがあり,以下のような部分に重点を置いています.
- ATRの範囲を突破し,早期入場を促す可能性が高い.
- 強いトレンドの状況で,ストップダメージは早めに触発される可能性があります.
- パラメータの設定が不適切である場合も, 方針のパフォーマンスに影響します.
これらのリスクは,適切な最適化パラメータ,偽突破防止,トレンドの強さ判断などの方法によって解決できます.
改善の提案
双範囲フィルタリングのトレンド追跡戦略は,さらに最適化される可能性があり,主な最適化方向は以下の通りです.
- ATRパラメータを最適化して,K線波動範囲を平滑化
- 取引量指数と組み合わせた偽ブレークを避ける
- トレンドの強さを判断し,単一突破と持続的なトレンドを区別する
- ストップポイントの最適化,利益の確保を前提に長トレンドを追跡する
これらの最適化により,戦略はより市場的な環境で安定した収益を得ることができます.
要約する
双範囲のフィルタリング トレンド追跡戦略は均線フィルタリングとATR範囲の判断の複数の利点を統合し,中長線の持続的なトレンドの方向と入場タイミングを効果的に識別できます.それはトレンドが変化するときにのみ場に入り,浮動ストップを使用して利益をロックします.この戦略の論理は簡潔で明快で,中長線のトレンド取引に最適です.この戦略は,パラメータと判断ルールを継続的に最適化することで,複数の市場でより良い利益を得ることができます.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Range Filter [DW] & Labels", shorttitle="RF [DW] & Labels", overlay=true)
//Conditional Sampling EMA Function
Cond_EMA(x, cond, n)=>
var val = array.new_float(0)
var ema_val = array.new_float(1)
if cond
array.push(val, x)
if array.size(val) > 1
array.remove(val, 0)
if na(array.get(ema_val, 0))
array.fill(ema_val, array.get(val, 0))
array.set(ema_val, 0, (array.get(val, 0) - array.get(ema_val, 0))*(2/(n + 1)) + array.get(ema_val, 0))
EMA = array.get(ema_val, 0)
EMA
//Conditional Sampling SMA Function
Cond_SMA(x, cond, n)=>
var vals = array.new_float(0)
if cond
array.push(vals, x)
if array.size(vals) > n
array.remove(vals, 0)
SMA = array.avg(vals)
SMA
//Standard Deviation Function
Stdev(x, n)=>
sqrt(Cond_SMA(pow(x, 2), 1, n) - pow(Cond_SMA(x, 1, n), 2))
//Range Size Function
rng_size(x, scale, qty, n)=>
ATR = Cond_EMA(tr(true), 1, n)
AC = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n)
SD = Stdev(x, n)
rng_size = scale=="Pips" ? qty*0.0001 : scale=="Points" ? qty*syminfo.pointvalue : scale=="% of Price" ? close*qty/100 : scale=="ATR" ? qty*ATR :
scale=="Average Change" ? qty*AC : scale=="Standard Deviation" ? qty*SD : scale=="Ticks" ? qty*syminfo.mintick : qty
//Two Type Range Filter Function
rng_filt(h, l, rng_, n, type, smooth, sn, av_rf, av_n)=>
rng_smooth = Cond_EMA(rng_, 1, sn)
r = smooth ? rng_smooth : rng_
var rfilt = array.new_float(2, (h + l)/2)
array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
if type=="Type 1"
if h - r > array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, h - r)
if l + r < array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, l + r)
if type=="Type 2"
if h >= array.get(rfilt, 1) + r
array.set(rfilt, 0, array.get(rfilt, 1) + floor(abs(h - array.get(rfilt, 1))/r)*r)
if l <= array.get(rfilt, 1) - r
array.set(rfilt, 0, array.get(rfilt, 1) - floor(abs(l - array.get(rfilt, 1))/r)*r)
rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)
hi_band1 = rng_filt1 + r
lo_band1 = rng_filt1 - r
rng_filt2 = Cond_EMA(rng_filt1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n)
hi_band2 = Cond_EMA(hi_band1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n)
lo_band2 = Cond_EMA(lo_band1, rng_filt1 != rng_filt1[1], av_n)
rng_filt = av_rf ? rng_filt2 : rng_filt1
hi_band = av_rf ? hi_band2 : hi_band1
lo_band = av_rf ? lo_band2 : lo_band1
[hi_band, lo_band, rng_filt]
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Filter Type
f_type = input(defval="Type 1", options=["Type 1", "Type 2"], title="Filter Type")
//Movement Source
mov_src = input(defval="Close", options=["Wicks", "Close"], title="Movement Source")
//Range Size Inputs
rng_qty = input(defval=2.618, minval=0.0000001, title="Range Size")
rng_scale = input(defval="Average Change", options=["Points", "Pips", "Ticks", "% of Price", "ATR", "Average Change", "Standard Deviation", "Absolute"], title="Range Scale")
//Range Period
rng_per = input(defval=14, minval=1, title="Range Period (for ATR, Average Change, and Standard Deviation)")
//Range Smoothing Inputs
smooth_range = input(defval=true, title="Smooth Range")
smooth_per = input(defval=27, minval=1, title="Smoothing Period")
//Filter Value Averaging Inputs
av_vals = input(defval=true, title="Average Filter Changes")
av_samples = input(defval=2, minval=1, title="Number Of Changes To Average")
// New inputs for take profit and stop loss
take_profit_percent = input(defval=100.0, minval=0.1, maxval=1000.0, title="Take Profit Percentage", step=0.1)
stop_loss_percent = input(defval=100, minval=0.1, maxval=1000.0, title="Stop Loss Percentage", step=0.1)
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//High And Low Values
h_val = mov_src=="Wicks" ? high : close
l_val = mov_src=="Wicks" ? low : close
//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(h_val, l_val, rng_size((h_val + l_val)/2, rng_scale, rng_qty, rng_per), rng_per, f_type, smooth_range, smooth_per, av_vals, av_samples)
//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir==1 ? 1 : 0
downward = fdir==-1 ? 1 : 0
//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and (close > filt) ? (close > close[1] ? #05ff9b : #00b36b) :
downward and (close < filt) ? (close < close[1] ? #ff0583 : #b8005d) : #cccccc
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, transp=0, linewidth=3, title="Filter")
//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=#05ff9b, transp=100, title="High Band")
l_band_plot = plot(l_band, color=#ff0583, transp=100, title="Low Band")
//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=#00b36b, transp=85, title="High Band Fill")
fill(l_band_plot, filt_plot, color=#b8005d, transp=85, title="Low Band Fill")
//Bar Color
barcolor(bar_color)
//External Trend Output
plot(fdir, transp=100, editable=false, display=display.none, title="External Output - Trend Signal")
// Trading Conditions Logic
longCond = close > filt and close > close[1] and upward > 0 or close > filt and close < close[1] and upward > 0
shortCond = close < filt and close < close[1] and downward > 0 or close < filt and close > close[1] and downward > 0
CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1
// Strategy Entry and Exit
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = shortCondition)
// New: Close conditions based on percentage change
long_take_profit_condition = close > strategy.position_avg_price * (1 + take_profit_percent / 100)
short_take_profit_condition = close < strategy.position_avg_price * (1 - take_profit_percent / 100)
long_stop_loss_condition = close < strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_percent / 100)
short_stop_loss_condition = close > strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_percent / 100)
strategy.close("Buy", when = shortCondition or long_take_profit_condition or long_stop_loss_condition)
strategy.close("Sell", when = longCondition or short_take_profit_condition or short_stop_loss_condition)
// Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title = "Buy Signal", text ="BUY", textcolor = color.white, style=shape.labelup, size = size.normal, location=location.belowbar, color = color.green, transp = 0)
plotshape(shortCondition, title = "Sell Signal", text ="SELL", textcolor = color.white, style=shape.labeldown, size = size.normal, location=location.abovebar, color = color.red, transp = 0)
// Alerts
alertcondition(longCondition, title="Buy Alert", message = "BUY")
alertcondition(shortCondition, title="Sell Alert", message = "SELL")