強化された移動平均のクロスオーバー・サックウラス取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-21 15:14:19
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概要

この取引戦略は,移動平均収束分散 (MACD),相対強度指数 (RSI),単純な移動平均 (SMA),ストカスティックオシレーター,ボリンジャー帯を組み合わせて市場エントリーと出口点を識別する.指標が上昇信号を示したときに長行し,下落信号が現れたときに短行する.リスクはストップ・ロストとテイク・プロフィートによって制御される.

戦略の論理

MACD DIF 線が DEA 線を超えてバリーズゾーンに突入する時,または RSI が過売れ領域に 30 未満に下がる時,またはストカスティック %K と %D 線が過売れ状態を示す 20 未満に下がる時,ロングになります.

それどころか,MACD DIF線がDEA線以下を下回りゾーンに突破したとき,またはRSIが70を超えて過買い領域に上昇したとき,またはストカスティック%Kと%D線が80を超えると過買い状態を示します.

ストップ・ロスは ATR を係数で掛け算しリスク・リターン比で得益を決定します

利点分析

この戦略は,市場状態を判断するための複数の指標を組み合わせ,単一のメトリックによるエラーを回避し,正確性を向上させます.また,ストップ・ロストとテイク・プロフィートは,各取引のリスクを合理的に制御するために設定されています.

リスク分析

技術指標は,過去のデータから計算され,将来の価格を予測できないため,一定の遅延を引き起こす.複数の指標を組み合わせると,いくつかの誤った信号も提示される.また,不適切なストップ損失設定により,より大きな損失が生じる可能性があります.

インディケーター遅延問題に対処するために,パラメータは計算サイクルを短縮するために調整することができます. 偽信号については,確認のために追加の補助指標を追加することができます. また,ストップロスはより広く,より合理的に設定する必要があります.

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下の側面で強化できる:

傾向と相関分析に基づく統計モデル指標を導入する.
インディケーター信号の信頼性を判断するための機械学習モデルを追加します
より自動化され賢明なストップ・ロストと利益の引き上げのためにマネー管理を最適化します

概要

この戦略は,精度を向上させるための複数の技術指標を組み合わせ,ストップ・ロストとテイク・プロフィットを通じてリスクを制御し,信頼性の高いトレンドフォローシステムとなっています.今後,統計学と機械学習技術を導入することで,そのパフォーマンスがさらに向上すると予想されています.

/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Enhanced Moving Average Crossover sakkoulas with ATR and SAR", overlay=true)

// Παράμετροι MACD
fastLength = input.int(16, title="Fast Length")
slowLength = input.int(6, title="Slow Length")
signalSmoothing = input.int(5, title="Signal Smoothing")

// Παράμετροι RSI
rsiLength = input.int(6, title="RSI Length")
upperBound = input.int(70, title="Upper Bound")
lowerBound = input.int(30, title="Lower Bound")

// Παράμετροι SMA
smaPeriod = input.int(10, title="SMA Period")

// Παράμετροι Stochastic
stoLength = input.int(5, title="Stochastic Length")
stoSmoothK = input.int(3, title="Stochastic %K Smoothing")
stoSmoothD = input.int(10, title="Stochastic %D Smoothing")

// Παράμετροι Bollinger Bands
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bbStdDev = input.float(1, title="Bollinger Bands StdDev")

// Παράμετροι ATR
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")

// Παράμετροι Parabolic SAR
sarAcceleration = input.float(0.02, title="SAR Acceleration")
sarMaximum = input.float(0.2, title="SAR Maximum")

// Διαχείριση κινδύνου
riskRewardRatio = input.float(2.0, title="Risk/Reward Ratio")

// Υπολογισμοί δεικτών
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
sma = ta.sma(close, smaPeriod)
atr = ta.atr(atrLength)

// Παράμετροι και κλήση του Parabolic SAR
sar = ta.sar(sarAcceleration, sarMaximum, 15) // Διορθωμένη κ
// Υπολογισμός Stop Loss με βάση το ATR
longStopLoss = close - atrMultiplier * atr 
shortStopLoss = close + atrMultiplier * atr

// Συνθήκες για είσοδο και έξοδο
longCondition = ta.crossover(macdLine, signalLine) and close > sar
shortCondition = ta.crossunder(macdLine, signalLine) and close < sar

// Εκτέλεση εντολών συναλλαγής με διαχείριση κινδύνου
if (longCondition)
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Long", "Long Position", stop=longStopLoss)
    
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Short", "Short Position", stop=shortStopLoss)

// Συνθήκες για είσοδο και έξοδο
 
// Εμφάνιση βελών για σημεία εισόδου
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, title="Short Entry")


// Εμφάνιση δεικτών
plot(macdLine, color=color.blue, title="MACD Line")
plot(signalLine, color=color.red, title="Signal Line")
plot(sma, color=color.orange, title="SMA")
plot(series=sar, color=color.fuchsia, style=plot.style_circles, title="Parabolic SAR")
hline(upperBound, "Upper Bound", color=color.red)
hline(lowerBound, "Lower Bound", color=color.green)

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