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バイロン・ヘビ クラウド・量子戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 開催日:2024年2月18日 15:36:22
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概要

Byron Serpent Cloud Quant Strategyは,主にイチモク指標とランダム指標RSIを組み合わせて,両方の指標の判断を重み付けることによって定量的な取引戦略信号を構築し,それによって証券品種の自動取引を達成する.この戦略は,異なる強度のイチモク指標信号とストックRSI信号を包括的に考慮し,重量設定によって取引決定をスムーズにし安定させます.

戦略原則

この戦略は,イチモクにおける変換線,ベースライン,リード1およびリード2などの指標を使用し,StockRSIにおけるK線とD線を組み合わせます.イチモク側では,変換線がベースライン上にあり,リード1がリード2上にあり,それは上昇信号です.変換線がベースライン以下で,リード1がリード2以下であれば,それは強い下落信号です.また,変換線がベースライン上または下にある場合,弱い上昇または下落信号も生成できます.StockR側では,K線がDSI線上,K線がオーバーバイトライン下,D線がオーバーバイトライン下であれば,それはオーバーバイトラインの購入信号です.KSI線がD線下,KSI線がオーバーバイトライン上,D線がオーバーバイトライン上,D線がオーバーバイトライン上であれば,それは異なるStockRシグナルです.StockRSIの強度と売り重量を比較することによって,StockRSIは異なる購入や売却の決定信号を生み出します.

利点分析

この戦略は,イチモクとストックRSI指標を組み合わせ,より包括的で信頼性の高いシグナルのために,トレンド方向と過買い/過売り条件を同時に決定する.単一の指標を使用すると比較して,偽信号の発生を減らすことができます. イチモク指標は中期および長期的傾向を判断するのに非常に正確であり,ストックRSI指標は短期間の過買い/過売り現象を測定することができ,戦略が異なるサイクルに適することを可能にします. 意思決定重量を追加するデザインは,戦略信号もよりスムーズで信頼性のあるものになります. 全体的に,この戦略は,市場のトレンドのターニングポイントを自動的に決定し,容易な操作,広範な適用性,安定した信号などの利点を持つ取引信号を生成することができます.

リスク分析

この戦略の最大のリスクは,イチモクとストックRSIインジケーターの両方が,特にレンジバインド市場では,不必要な取引を増やすため,誤った信号を生む可能性があることです.また,重量とパラメータ値の設定も戦略の有効性に大きな影響を与えます.重量が正しく設定されていない場合,重要な信号が見逃され,または誤った信号があまりにも多く生成されることがあります.RSI長さとストック長などのいくつかのキーパラメータも,異なる種類や市場環境のためにテストおよび最適化する必要があります.そうでなければ,戦略に影響を与えるでしょう.最後に,データ問題は戦略へのリスクにもなり得ます.データ品質が良くない場合は,指標や偏差の信号も引き起こします.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略には,最適化の可能性も大きい.まず,信号判断をより包括的にするためにボリンジャーバンドやKDなどの指標を追加することを検討する.第二に,固定パラメータを使用するのではなく,パラメータを自動的に最適化するために機械学習または遺伝アルゴリズムを使用し,戦略をより知的で適応できるようにする.第三に,誤った信号の生成を減らすために指標アルゴリズムを改善する方法の研究する.第四に,強い信号の重量を増加させるなどの重量設定メカニズムもさらに最適化することができます.第五に,常に変化する市場環境に適応するために,より多くの品種またはサブマーケットのためにパラメータとルールを最適化することができます.

概要

Byron Serpent Cloud Quant Strategyは,イチモクとストックRSI指標を組み合わせて,市場傾向の変化を自動的に把握し,さまざまな種類とサイクルに適応性が良好である重量化とパラメータ設計を通じて取引信号を形成する.これは,深層の研究と適用に値する定量戦略のセットである.この戦略は,より多くの指標と技術導入などのさらなる拡大と最適化の可能性も有し,より良い取引結果を達成することが期待されている.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Baracuda Ichimoku/StochRSI Strategy", overlay=true)

DecisionWeight = input(50, minval = 0, title="BUY/SELL decision weight")

ichimokuStrong = input(35, minval = 0, title="Ichimoku strong weight")
ichimokuStandard = input(20, minval = 0, title="Ichimoku standard weight")
ichimokuWeak = input(20, minval = 0, title="Ichimoku weak weight")
stochRSIWweak = input(30, minval = 0, title="Stoch RSI weight")

conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods")
displacement = input(5, minval=1, title="Displacement")

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)

lengthRSI = input(8, minval=8) //14
lengthStoch = input(5, minval=5)//14
smoothK = input(3,minval=3) 
smoothD = input(3,minval=3)
OverSold = input(20)
OverBought = input(80)
rsi1 = rsi(close, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)


stronglong = conversionLine > baseLine and leadLine1 > leadLine2
strongshort = conversionLine < baseLine and leadLine1 < leadLine2

weaklong = conversionLine > baseLine
weakshort = conversionLine < baseLine

RSIlong = k > d and k < OverSold and d < OverSold
RSIshort = k < d and k > OverBought and d > OverBought

long=(((stronglong ? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weaklong? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIlong? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight
short=(((strongshort? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weakshort? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIshort? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight

strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)
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