動的移動平均クロスオーバートレンド戦略
作成日:
2024-02-05 12:14:12
最終変更日:
2024-02-05 12:14:12
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ChaoZhang
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概要
この戦略は,暗号通貨市場に適用される単純な移動平均 (SMA) 交差戦略である.これは,潜在的な入場と出場のシグナルを識別するために,快速,中速,および遅速の3つのSMAを使用する.快速SMAが中速SMAを突破すると,買入シグナルを生成し,快速SMAが中速SMAを突破すると,売り出します.
戦略原則
パラメータ設定
策略は,トレーダーに以下の重要なパラメータを設定することを許可します.
- 価格データソース:終盤価格または他の価格
- K線が不完全であるかどうか
- SMA予測方法:平面予測または線形回帰予測
- 速SMA長さ: 既定の7
- 中速SMA長さ: 既定の30
- 遅いSMAの長さ: 既定の50
- 口座の資金
- 取引に対するリスク比率
SMAの計算
ユーザが設定したSMAの長さに応じて,それぞれ高速SMA,中速SMA,および遅速SMAが計算されます.
取引信号
急速SMA上から中速SMAを通過すると,買い信号が生じ,急速SMA下から中速SMAを通過すると,売り信号が生じます.
リスクとポジション管理
戦略は,口座の資金と取引ごとに負うリスクの比率を組み合わせて,取引ごとに名目資本を計算する.その後,ATRを組み合わせて,停止損失幅を計算し,最終的に取引ごとに特定のポジションを決定する.
優位分析
- 複数のSMAを使ってトレンドを識別し,判断力を高める
- SMAの予測方法は選択可能で,適応性が高い
- 取引のシグナルがシンプルでわかりやすく,実行しやすい
- リスクとポジションの管理を統合し,科学化
リスク分析
- 価格の逆転点を逃してしまう.
- 基本を考慮せず,技術的な指標のみを考慮する
- 緊急事態の影響を考慮していない
適切なSMA周期の短縮,その他の指標の補助などによって最適化することができます.
最適化の方向
- 他の指標と組み合わせた誤差信号のフィルタリング
- 基本的な判断に加入する
- SMA周期パラメータを最適化する
- リスクとポジション計算パラメータの最適化
要約する
この戦略は,SMAのクロス判断,リスク管理およびポジション最適化の複数の機能を統合し,暗号市場に適したトレンド追跡戦略です.トレーダーは,自身の取引スタイル,市場環境などの要因に応じてパラメータを調整し,最適化を実施することができます.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Onchain Edge Trend SMA Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Configuration Parameters
priceSource = input(close, title="Price Source")
includeIncompleteBars = input(true, title="Consider Incomplete Bars")
maForecastMethod = input(defval="flat", options=["flat", "linreg"], title="Moving Average Prediction Method")
linearRegressionLength = input(3, title="Linear Regression Length")
fastMALength = input(7, title="Fast Moving Average Length")
mediumMALength = input(30, title="Medium Moving Average Length")
slowMALength = input(50, title="Slow Moving Average Length")
tradingCapital = input(100000, title="Trading Capital")
tradeRisk = input(1, title="Trade Risk (%)")
// Calculation of Moving Averages
calculateMA(source, period) => sma(source, period)
predictMA(source, forecastLength, regressionLength) =>
maForecastMethod == "flat" ? source : linreg(source, regressionLength, forecastLength)
offset = includeIncompleteBars ? 0 : 1
actualSource = priceSource[offset]
fastMA = calculateMA(actualSource, fastMALength)
mediumMA = calculateMA(actualSource, mediumMALength)
slowMA = calculateMA(actualSource, slowMALength)
// Trading Logic
enterLong = crossover(fastMA, mediumMA)
exitLong = crossunder(fastMA, mediumMA)
// Risk and Position Sizing
riskCapital = tradingCapital * tradeRisk / 100
lossThreshold = atr(14) * 2
tradeSize = riskCapital / lossThreshold
if (enterLong)
strategy.entry("Enter Long", strategy.long, qty=tradeSize)
if (exitLong)
strategy.close("Enter Long")
// Display Moving Averages
plot(fastMA, color=color.blue, linewidth=2, title="Fast Moving Average")
plot(mediumMA, color=color.purple, linewidth=2, title="Medium Moving Average")
plot(slowMA, color=color.red, linewidth=2, title="Slow Moving Average")