賢い累積購入戦略


作成日: 2024-02-26 13:59:57 最終変更日: 2024-02-26 13:59:57
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賢い累積購入戦略

概要

スマート・累積買い戦略は,概念証明の戦略である.それは,再帰買い戦略と技術分析に基づく入場と出場の組み合わせである.

この戦略は,資金の一部を配分し,技術分析条件が有効である限り,ポジションを増加させ続ける.退出技術分析条件を使用して退出戦略を定義する.

平均価格下落を実現するために,負債のポジションにポジションを増やすことができるか,より激進的な方法を選び,利益のポジションにポジションを増やすことを許可することができる.

利益の全額を退出するか,同じ規模の部分を複数回退出するか選択できます.

また,退出条件を許容して損失でポジションを閉鎖するか,または最小のストップパーセンテージを要求するかを決定することもできます.

この戦略は,技術分析の入場と出場条件をデフォルトで含んでいるが,この戦略の考え方を示すためにのみ使用されるが,このスクリプトの最終的な目的は,入場と出場の決定を外部ソースに委託することである.

内部条件は,RSI長度が7交差1倍標準差のブリン帯以下で入場し,上から出場する.

設定中のパラメータで注文数を制御できます.

  • 字幕を修正する
  • 調整された使用率
  • コピー数×使用率を100で,過剰な使用率を防止します. (レバレッジを使用しない限り)

このスクリプトは,日間または毎週再帰購入の代替案として意図されているが,技術分析条件の正確性により,より低い時間軸でも有利である可能性がある.

この策略は,再帰買入の最も一般的なやり方は,決定を考慮せずに,指定頻度で任意の状況で買入することを理由として,智能と呼ばれています.この策略は,再帰買入を依然として実行しますが,ポジションが利益に進むのを不必要に遅らせることがある潜在的な誤った入場時間をフィルターします.その次は,退出策が最初から設定されているため,再帰買入自体は,この機能を提供していません.

戦略原則

この戦略は,RSI指標とブリン帯の交差によって,入場と出場のタイミングを判断する.具体的には,RSIが下線を下回ったときに入場し,RSIが上線を下回ったときに出場する.

さらに,策略は,下記と分批の離場の設定も提供している.下記の回数と,毎回使用される利権のパーセントの合計は,過剰な資金の使用を防止するために100に等しくなければならない.利益のポジションで継続的に加仓することを許可するか,または平均価格を下げることを実現するために損失のポジションで加仓することを選択することができます.

試合終了時に,全勝退出を選択するか,設定した比率に従って分批で一部勝利退出する.さらに,最小のストップパーセンテージを設定することも可能で,そのパーセンテージを下回る勝負は試合終了を誘発しない.

全体として,この戦略は,再帰的買いと技術分析指標を組み合わせ,部分的な誤った信号をフィルタリングすることによって,より安定した累積買いを実現し,同時に,自分のリスクの好みに応じてパラメータを調整できる柔軟なオフメカニズムを設定します.

優位分析

伝統的な再帰的買取戦略の最大の利点は,入場と出場の両方に技術指標が参照され,誤った信号の一部をフィルタリングできることです.これは,決断のない毎日の毎週の買取と対照的に形成されます.具体的利点は以下のとおりです.

  1. RSIとブリン帯で入場タイミングを判断し,不利なタイミングで高値のポジションを追うのを避ける
  2. 離場条件が明確で,止と止損基準があり,無目的でポジションを保持しない
  3. より柔軟な加仓制御を実現するために,必要に応じて書き込みパラメータを調整できます.
  4. 負債のポジションのみで加算するか,利益のポジションで加算を続けるかの選択
  5. 選択可能な全利益離場または部分利益離場
  6. 最低利益率設定 早期出場を避ける

全体として,この戦略は,再帰的な買い入れによる定期的な加減効果を実現し,同時に,入場と出場の技術指標判断を増やし,自分の好みに応じてパラメータを調整し,盲目ポジションのリスクを軽減し,利益の効率性を向上させる.

リスク分析

この戦略は,技術指標のフィルタリングと柔軟な加仓オフメカニズムを設定してリスクを低減するものの,いずれの戦略にも必ずある程度のリスクがあります.主なリスクは以下のとおりです.

  1. 最適な出場時刻を逃す可能性
  2. ポジショニング数と資金比率の不適切な設定により,過剰ポジショニングのリスクが発生する
  3. 状況が短期間で急激に変化し,指標は適切なタイミングで反応しなかった.
  4. 遅すぎたり早すぎたりすると,収益性が低下します.

対応方法は以下の通りです.

  1. 複数の指標を組み合わせて判断し,誤信号の可能性を低減する.
  2. パラメータの設定を慎重にテストし,評価し,過度のポジションリスクを避ける
  3. より短い周期の指標を組み合わせたリアルタイム信号を補助判断として
  4. 安定した収益性を高めるため,防離場パラメータのテストと最適化

最適化の方向

この戦略は,以下の点でさらに最適化できます.

  1. 技術指標を最適化または交換し,入場・出場の精度を向上させる.異なるパラメータまたは指標の組み合わせをテストし,より信頼性の高い信号を選択することができる.

  2. ストップ・ロスを追加する.現在の戦略にはストップ・ロスが設定されていないため,最大損失を制御するために,撤回または他の基準に基づいてストップ・ロスを設定できます.

  3. 動的に加仓幅度調整する.ポジション数や市場の波動性に応じてリアルタイムで加仓毎の資金量を調整し,高波動時に加仓を減らすことができる.

  4. 統合されたアルゴリズム取引.現在の戦略は,単純な指標で構成され,機械学習などのアルゴリズムモデルが判断行動を加え,意思決定レベルを向上させる可能性がある.

  5. 最適化パラメータ設定. リスク管理の前提でより高い収益率を追求する目的で,加仓の資本比率,止場離場比率などのパラメータを継続的に最適化する.

要約する

スマート累積買取戦略は,技術指標フィルタリングにより,再帰買取戦略の定期加仓の優位性を保持し,同時に明確なストップ・ストップ・損失退場機構を設定し,盲目なポジション構築と無目的のポジション保有の悪さを回避する.戦略は,個人のリスク好みに応じて高度にカスタマイズ可能な加仓と退場パラメータを保持することができ,長線ポジション保有者にとって非常に大きな優位性を持っています.

もちろん,戦略には一定の確率のシグナルエラーとPARAMETERSNTTTTの不適切な設定のリスクも存在し,これは指数やパラメータの継続的な最適化と補助的な止損手段によって解決する必要があります.全体的に,この戦略は,リケージ購入からスマート累積購入への重要な進化を形成し,投資家に比較的完ぺきで制御可能な長線保有方案を提供します.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2023-02-19 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © TheTradingParrot

//@version=5
strategy("TTP Intelligent Accumulator", overlay=true)

maxEntries = 0.0

if not na(maxEntries[1])
    maxEntries := maxEntries[1]

rsi = ta.rsi(close, 7)
rsima = ta.sma(rsi, 14)
bbstd = ta.stdev(rsi, 14)

// plot(rsi)
// plot(rsima)
// plot(rsima - bbstd)
// plot(rsima + bbstd)

intEntry = rsi < rsima - bbstd
intExit = rsi > rsima + bbstd

maxEntries := math.max(strategy.opentrades, maxEntries)
plot(maxEntries, "maxEntries")

addWhileInProfit = input.bool(false, "Add while in profit")

extLong = input.bool(false, "", inline = "long")
entry = input.source(close,"entry", inline = "long") == 1

if not extLong
    entry := intEntry
longCondition = entry and (strategy.opentrades == 0 or (not addWhileInProfit or close < strategy.position_avg_price))


if (longCondition)
    strategy.entry("long", strategy.long)

minProfit = input.float(0.0, "Required profit % to exit")
exitPxcandle = input.float(100.0,"% exit per candle")

extShort = input.bool(false, "", inline = "exit")

exit = input.source(close,"exit", inline = "exit") == 1
if not extShort
    exit := intExit

shortCondition = exit
if (shortCondition and strategy.opentrades > 0)
    strategy.close("long", qty_percent = exitPxcandle)

plot(strategy.position_avg_price, "Avg")
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