AI駆動型スイングトレンド価格システムダイバージェンス取引戦略

VPS RSI ATR WOW AI
作成日: 2024-12-27 13:51:33 最終変更日: 2024-12-27 13:51:33
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AI駆動型スイングトレンド価格システムダイバージェンス取引戦略

概要

この戦略は,人工知能技術と組み合わせた高度なトレンド追跡取引システムで,主にVPS (波動価格システム) 偏差指数とWOWトレンド方法の統合である.市場波動性とトレンドの強さを識別するためにVPSを使用し,潜在的な価格逆転点を検出するためにRSI偏差と組み合わせている.この戦略は,多空双方向取引のための正確な入場信号を提供し,トレンドの動力と偏差分析を同時に利用することで市場の予測の正確性を強化します.

戦略原則

戦略は3つのコアコンポーネントに基づいています.

  1. WOWトレンド指標は,トレンドの変化を確認するために使用される (多頭から空頭またはその逆)
  2. VPS条件は,波動性とトレンドの強さを検証するために使用されます.
  3. RSI偏差分析は,潜在的転換点を識別するために使用される.

システムはまずATRベースのダイナミック・サポート・レジスタンス・チャネルを計算し,VPSの長さのパラメータ ((デフォルト11) と組み合わせて市場の状態を評価する.価格が超買いレベル ((78) または超売りレベル ((27) を破るとき,システムは取引信号を誘発する.同時に,戦略は価格とVPS指標の間の偏差を監視し,取引方向をさらに確認する.

戦略的優位性

  1. 多次元分析:トレンド追跡,波動率,偏差分析を組み合わせて,より包括的な市場視点を提供する
  2. 適応性:市場変動に合わせて自動調整できる動的なATRチャネルを使用
  3. リスク管理の改善: 既定の利益目標に応じて自動平衡を行うための内蔵のストップ・ストップ・メカニズム
  4. シグナル確認メカニズム:取引を誘発するために複数の条件が同時に満たされることが必要であり,偽のシグナルの可能性を減らす
  5. 双方向の取引能力:多空の双方向の取引機会を捉え,市場の波動を最大限に活用する

戦略リスク

  1. 市場騒音:横盤または低波動率の環境で偽信号が生じる可能性がある
  2. パラメータの感受性:指標のパラメータの設定 (VPS長さ,オーバーバイオーバーセールレベルなど) が戦略のパフォーマンスに大きな影響を与える
  3. スライドポイントリスク:短い周期 (例えば5分) の取引で,大きなスライドポイントの影響に直面する可能性があります.
  4. 信号の遅延:複数の確認メカニズムにより,入場時間が比較的遅れる可能性があります.
  5. 資金管理: 固定資金の配分方法は,市場条件によって異なる

戦略最適化の方向性

  1. ダイナミックパラメータ調整: 市場状況に応じてVPSの長さと超買超売の値を動的に調整する自己適応パラメータメカニズムを導入できます.
  2. 市場環境フィルター: 市場環境認識モジュールを追加し,不適切な市場条件で取引を停止する
  3. リスク管理の精度を高めるため,ATRに基づいてより柔軟なリスク管理機構を設計できます.
  4. 区間最適化:異なる取引時間帯の特徴,戦略パラメータの調整,取引ルール
  5. 資金管理の最適化:ダイナミックなポジション管理を導入し,市場の変動や損益状況に応じて取引規模を調整する

要約する

これは,複数の技術指標と分析方法を融合した総合的な取引戦略である.人工知能技術と伝統的な技術分析を組み合わせることで,戦略は安定性を維持しながら高い取引精度を提供することができる.戦略の核心的な優位性は,多層のシグナル確認機構と完善したリスク管理システムであり,主要な最適化スペースは,パラメータのダイナミックな調整と市場環境の認識にある.継続的な最適化と改善により,この戦略は,異なる市場環境下で安定したパフォーマンスを維持する見込みである.

ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("AI+VPS Vijay Prasad Strategy", overlay=true)

// --- VPS Divergence Strategy Inputs ---
vps_length = input.int(11, title="VPS Length")
vps_overbought = input.int(78, title="VPS Overbought Level")  // Overbought level for VPS
vps_oversold = input.int(27, title="VPS Oversold Level")  // Oversold level for VPS

// Calculate VPS (Relative Strength Index alternative) - here using a custom divergence condition
vps = ta.rsi(close, vps_length)

// Plot VPS on the chart
plot(vps, title="VPS", color=color.blue, linewidth=2)
hline(vps_overbought, "Overbought", color=color.red, linewidth=1)
hline(vps_oversold, "Oversold", color=color.green, linewidth=1)

// Define Buy and Sell Conditions based on Overbought/Oversold VPS
vps_buy_condition = vps < vps_oversold  // Buy signal when VPS is oversold
vps_sell_condition = vps > vps_overbought  // Sell signal when VPS is overbought

// Define Bullish and Bearish Divergence conditions
bullish_divergence = (low[1] < low[2] and vps[1] > vps[2] and low < low[1] and vps > vps[1])
bearish_divergence = (high[1] > high[2] and vps[1] < vps[2] and high > high[1] and vps < vps[1])

// Combine Buy and Sell signals: 
// Buy when VPS is oversold or Bullish Divergence occurs
vps_buy_condition_final = vps_buy_condition or bullish_divergence
// Sell when VPS is overbought or Bearish Divergence occurs
vps_sell_condition_final = vps_sell_condition or bearish_divergence

// Plot Buy and Sell Signals
plotshape(series=vps_buy_condition_final, title="VPS Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, text="BUY")
plotshape(series=vps_sell_condition_final, title="VPS Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, text="SELL")

// VPS Divergence Highlight
bgcolor(bullish_divergence ? color.new(color.green, 90) : na)  // Highlight background for Bullish Divergence
bgcolor(bearish_divergence ? color.new(color.red, 90) : na)  // Highlight background for Bearish Divergence

// Strategy: Buy and Sell with target
if vps_buy_condition_final
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if vps_sell_condition_final
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Capital settings for the strategy (for backtesting purposes)
capital_per_trade = input.float(1000, title="Capital per Trade (INR)", minval=1)
buy_target_inr = 1500  // Profit target for Buy in INR
sell_target_inr = 1000  // Profit target for Sell in INR

trade_value = close * (capital_per_trade / close)  // Value of one contract at current price

// Profit threshold calculation
buy_profit_target = buy_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Buy
sell_profit_target = sell_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Sell

// Exit based on profit targets
if strategy.position_size > 0
    profit_inr = (close - strategy.position_avg_price) * strategy.position_size
    if profit_inr >= buy_target_inr
        strategy.close("Buy", comment="Profit Target Reached")

if strategy.position_size < 0
    profit_inr = (strategy.position_avg_price - close) * -strategy.position_size
    if profit_inr >= sell_target_inr
        strategy.close("Sell", comment="Profit Target Reached")

// --- WoW Trends + VPS (Vijay Prasad Strategy) Logic ---
Periods = input.int(title="ATR Period", defval=10)
src = input.source(close, title="Source")
Multiplier = input.float(title="ATR Multiplier", step=0.1, defval=1.7)
changeATR = input.bool(title="Change ATR Calculation Method ?", defval=true)
showsignals = input.bool(title="Show Buy/Sell Signals ?", defval=true)

// --- ATR Calculation ---
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - (Multiplier * atr)
up1 = na(up[1]) ? up : up[1]
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = na(dn[1]) ? dn : dn[1]
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn

// --- WoW Trends Logic ---
var trend = 1
trend := na(trend[1]) ? 1 : trend
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend

// --- VPS Logic (Vijay Prasad Strategy) ---
vpsVolatilityCondition = (high - low) > (1.5 * ta.sma(ta.tr, 20))  // VPS condition based on volatility
vpsTrendCondition = trend == 1  // VPS condition to check if trend is up
vpsSignal = vpsVolatilityCondition and vpsTrendCondition  // Combine both VPS conditions

// --- Buy/Sell Signal Logic ---
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1  // Signal to Buy (when trend switches to up)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1  // Signal to Sell (when trend switches to down)

// --- Combined Buy/Sell Signal Logic (WoW Trends + VPS) ---
combinedBuySignal = buySignal and vpsSignal
combinedSellSignal = sellSignal and vpsSignal

// --- Plot WoW Trends Lines using plot() ---
plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", color=color.green, linewidth=2)
plot(trend == -1 ? dn : na, title="Down Trend", color=color.red, linewidth=2)

// --- Plot VPS Signals ---
plotshape(vpsSignal and showsignals, title="VPS Signal", text="VPS", location=location.abovebar, style=shape.triangledown, size=size.small, color=color.blue, textcolor=color.white)

// --- Plot Combined Buy/Sell Signals ---
plotshape(combinedBuySignal and showsignals, title="Combined Buy Signal", text="BUY", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.small, color=color.green, textcolor=color.white)
plotshape(combinedSellSignal and showsignals, title="Combined Sell Signal", text="SELL", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.small, color=color.red, textcolor=color.white)

// --- Strategy Entries ---
if (combinedBuySignal)
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if (combinedSellSignal)
    strategy.entry("SELL", strategy.short)

// --- Highlight Bars for Buy/Sell Signals ---
barcolor(combinedBuySignal ? color.green : na, offset=-1)
barcolor(combinedSellSignal ? color.red : na, offset=-1)