ChaoZhang
概要
これは,波動率とウィリアムズパーセントレンジ (ウィリアムズ指数) を組み合わせた自己適応トレンド追跡戦略である.この戦略は,価格変動の範囲とカスタマイズされたカウンターを計算してトレンド判断の感度を調整することで,異なる市場環境でより良い適応性を実現する.戦略の核心は,価格変動の幅を観察して,ウィリアムズ指数のパラメータを動的に調整することで,市場トレンドの転換点をより正確に捕捉することです.
戦略原則
戦略は,まず,周期内の価格変動の範囲 (Range) とその移動平均 (AvgRange) を計算する.リアルタイムでの価格変動と平均変動の範囲の関係を比較して,二つのカウンター (TrueCountとTrueCount2) を設置し,顕著な変動の発生頻度を記録する.これらのカウンターは,ウィリアム指数の計算パラメータを動的に調整するために使用され,市場変動の状態に応じて戦略が自動的にその感受性を調整できるようにする.調整後のウィリアム指数の値が予測された上下値を突破すると,戦略は,相応の買入または売却信号を生成する.
戦略的優位性
- 適応性 - 波動率自律的メカニズムにより,戦略は異なる市場環境で安定したパフォーマンスを保ちます
- リスク管理の完善 - 内部リスクパラメータRISKは,トレーダーが自身のリスクの好みに合わせて戦略の激化を調整できるようにします.
- 信号明晰 - 明確な突破信号機構を使用して,偽信号を避ける
- スケール可能 - 戦略の枠組みは,他の技術指標を導入して最適化することができます.
- 計算効率の向上 - リアルタイム取引に適したシンプルで効率的な計算方法を使用する
戦略リスク
- パラメータの感受性 - ASClength とRISK パラメータの選択は,戦略のパフォーマンスに大きく影響する
- 市場環境依存性 - 波動的な市場では過剰な取引信号が生じる可能性がある
- 遅滞性 - 移動平均を使用すると,入場と出場に一定の遅延が生じることがあります.
- 偽の突破 - 高波動期に偽の信号が表示される可能性 リスクの軽減には,最適化パラメータを反測し,他の確認指標と組み合わせることが推奨されています.
戦略最適化の方向性
- 取引量指標の導入 - 取引量によってトレンドの変化の有効性を確認する
- カウンター論理の最適化 - 市場の波動を評価するためにより複雑な統計的方法を使用することを考慮する
- 追加のストップ・メカニズム - リスクをより良く管理するために動的ストップを導入することが推奨される
- 市場環境フィルター - 市場環境判断モジュールを追加し,不適切な市場条件下で取引を避ける
- パラメータの自己適応 - パラメータの自動最適化メカニズムを開発し,戦略の適応性を向上させる
要約する
これは,波動率分析とトレンド追跡を組み合わせた革新的な戦略であり,自適應メカニズムによって戦略の安定性と信頼性を高めています. いくつかの固有のリスクがあるものの,合理的なパラメータ設定と最適化方向の実施により,この戦略は,さまざまな市場環境で安定したパフォーマンスを維持すると見込まれています.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-10-28 00:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ASCTrend", shorttitle="ASCTrend", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
eternalfg = input(false, title="eternal 確定")
eternal = eternalfg ? 1 : 0
ASClength = input.int(title="ASC Length", minval=4, defval=10)
RISK = input.int(title="RISK", minval=0, defval=3)
// Custom sum function
customSum(source, length) =>
sum = 0.0
for i = 0 to length - 1
sum := sum + source[i]
sum
x1 = 67 + RISK
x2 = 33 - RISK
Range = ta.highest(ASClength) - ta.lowest(ASClength)
AvgRange = ta.sma(Range, ASClength)
CountFg = math.abs(open - close) >= AvgRange * 2.0 ? 1 : 0
TrueCount = customSum(CountFg, ASClength)
CountFg2 = math.abs(close[3] - close) >= AvgRange * 4.6 ? 1 : 0
TrueCount2 = customSum(CountFg2, ASClength - 3)
wpr3RR = ta.wpr(3 + RISK + RISK)
wpr3 = ta.wpr(3)
wpr4 = ta.wpr(4)
WprAbs = 100 + (TrueCount2 > 0 ? wpr4 : TrueCount > 0 ? wpr3 : wpr3RR)
ASC_Trend = 0
ASC_Trend := WprAbs[eternal] < x2[eternal] ? -1 : WprAbs[eternal] > x1[eternal] ? 1 : ASC_Trend[1]
if (ta.crossover(ASC_Trend, 0))
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (ta.crossunder(ASC_Trend, 0))
strategy.entry("Short", strategy.short)
plotshape(ta.crossover(ASC_Trend, 0), location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small, text="B", textcolor=color.white)
plotshape(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, text="S", textcolor=color.white)
alertcondition(ta.crossover(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend UP", message="ASC_Trend UP")
alertcondition(ta.crossunder(ASC_Trend, 0), title="ASC_Trend Down", message="ASC_Trend Down")