ダイナミックスーパー移動平均クロスオーバー定量取引戦略
MA ATR supertrend risk management R:R RATIO
ianzeng123
概要
ダイナミック・スーパートレンド・ムービング・アベアンス・クロス・クォンティマイズ・トレーディング・ストラテジーは,スーパートレンド・インジケーター (Supertrend) とムービング・アベアンス (Moving Average) を組み合わせた取引システムで,主に1時間から4時間の時間枠での外為市場取引に使用されます.このストラテジーは,価格とムービング・アベアンスとのクロスを初期信号として使用し,その後,超トレンド・インジケーターでトレンド確認を行い,完全なエントリー,ストップ・ロス,ストップ・システムを構築します.ストラテジーは,トレンドの逆転点を捕捉し,予め設定されたリスク・リターン比率によって自動化された資金管理を実現します.
戦略原則
この戦略の核心となる原理は,複数の確認に基づくトレンド追跡システムであり,主に以下のいくつかの重要なコンポーネントで構成されています.
移動平均の交差信号戦略は20周期 (調整可能な10-50) の単純な移動平均 (SMA) を基準線として使用する. この移動平均を横切ることは潜在的トレンド変化の信号と見なされる. システムは2つの交差モードをサポートする.
超力指数が確認された: 傾向方向の確認ツールとして2.8 ((2.0〜3.5の間で調整可能) と10周期 ((5〜20の間で調整可能) の超強指数を使用する.超強指数は緑色で上昇傾向を示し,赤色で下降傾向を示している.
入力論理:
- 多頭条件: 価格が移動平均を上方へ突破し,超越指標が上昇傾向を示している (緑色)
- 空頭条件:価格が移動平均線を下に突破し,超越指数は下降傾向を示している (赤)
リスク管理システム:
- 止損設定:止損距離としてATRの1.8倍を使用
- ストップ設定: 既定のリスク・リターン比率 ((デフォルト3.0)) に基づいて,ストップ距離の3倍のストップ目標を設定する
- 資金管理: 取引ごとに15%の使用権
戦略的優位性
複数の認証メカニズム: 移動平均と超力指標を組み合わせた二重確認システムにより,偽信号を効果的に削減し,取引の正確性を向上させる. 傾向が明確な市場では,この二重確認は,揺れ動いている状況での誤導的な信号を効果的にフィルターすることができる.
適応力がある: 戦略パラメータは,移動平均周期,超力指数倍数およびATR周期など,高度な調整性を持っています. これは,戦略が異なる市場環境と変動性に応じて最適化調整を行うことを可能にします. 特に,超力指数倍数の2.5-3.2の調整範囲は,異なる変動率の市場環境に対応することができます.
リスクの管理:ATRベースのダイナミックストップ・ストップ・システムが内蔵され,各取引のリスクが予期範囲内で管理されることを保証する.固定リスク/リターン比率の設定 (:1) は,長期の収益性の構築に役立ちます.
波動的適応: 戦略はATR指標を通じて自動で止損と利益の目標を調整し,市場の変動の変化に適応できるようにする. 高い変動の市場でより広い止損を設定し,低い変動の市場でそれに応じて狭くする.
取引頻度は中等です: 複数の確認メカニズムを使用しているため,戦略は頻繁に取引されず,取引コストと過剰取引のリスクが軽減されます.
戦略リスク
トレンド転換の遅延: トレンド追跡戦略として,トレンド反転の初期に遅延認識の問題がある可能性があり,入場ポイントが理想的ではない. 解決策は,より敏感な早期信号指標を補助として追加することを検討することです.
市場が揺れ動いた: 明らかにトレンドのない横横整理市場では,戦略は連続した損失取引を生じることがあります. 震動市場が認識されたときに,戦略を一時停止するか,震動市場のために特別に設計された別のパラメータに切り替えることをお勧めします.
パラメータ感度超力指数の倍数の微小な変化が戦略のパフォーマンスに顕著な影響を及ぼし得る.特定の取引品種と時間枠に最も適したパラメータ設定を反射で決定する必要がある.
偽の突破の危険性: 価格が移動平均を一時的に越えた後,直ぐに下がった場合,誤ったシグナルを誘発する. 偽の突破による損失を減らすために,確認期間または価格動量確認を追加することを検討することができます.
市場環境への依存: 戦略は,ロンドンとニューヨークの取引時間に優れ,アジア時間帯の流動性が低いときに効果が悪くなる可能性があります. 取引時間に応じてパラメータを調整するか,特定の時間に選択的に戦略を起動することをお勧めします.
戦略最適化の方向性
タイムフィルターの導入:コードは,取引時間フィルターを含め,ロンドンとニューヨークの取引時間だけがアクティブであるときに取引を実行するように最適化できます. これは,時間条件の論理を追加することで実現でき,流動性の低い市場環境を回避できます.
ダイナミックな超力因子調整: 現行の戦略は,固定された超力倍数を使用し,市場の変動性に基づいて自動的に調整される動的パラメータとして改善できます.例えば,高波動期にはより高い倍数値 ((3.0-3.2) を使用し,低波動期にはより低い値 ((2.5-2.7) を使用します.
クロス認証の最適化: 偽突破を減らすために,一定の時間または一定の距離を移動平均線上/下にとどめる必要のある追加価格の確認メカニズムを考慮する. 価格が交差した後のN周期で方向を一致するように要求することができる.
統合された市場構造分析: サポートレジスタンス位または価格構造分析を導入して入場品質を向上させる. 主要なサポートレジスタンス位の近くでのみ発生する交差信号を考慮することができる.
リスク管理に適応する: 現時点のリスク・リターン比は固定であり,市場状況の動向に基づく調整方法として最適化できる.例えば,強いトレンドの市場ではリスク・リターン比を高め,弱いトレンドでは減らす.
多時間枠分析: より高いタイムフレームのトレンド確認を導入します.例えば,日線トレンド方向が一致するときにのみ,より低いタイムフレームの信号を実行します.これには複数のタイムフレームの分析機能を追加する必要があります.
要約する
ダイナミック・オーバーモーション移動平均クロス量化取引戦略は,移動平均クロス信号とオーバーモーション指標の確認を組み合わせて,比較的安定したトレンド追跡システムを構築します.この戦略は,特にユーロ/ドルとポンド/ドルなどの主要通貨ペアの1-4時間のチャートに適用され,ロンドンとニューヨークの取引時間帯で最高のパフォーマンスを発揮します.
策略の核心的な優位性は,その複数の確認機構と完善したリスク管理システムであり,既定のリスク報酬比率と波動性に基づくストップ損失設定によって取引に体系的な枠組みを提供している.しかしながら,トレンド追跡システムとして,それは揺れ動いている市場ではうまく機能しない可能性があり,トレンド転換の遅延認識の固有のリスクがある.
戦略の安定性と適応性は,推奨された方向の最適化,特に時間フィルターの導入,動的パラメータの調整,および複数の時間枠の分析によってさらに向上することができます. 最終的に,この戦略は,個人リスクの好みと市場状況に応じてカスタマイズされ拡張される信頼できる基礎の枠組みを量子トレーダーに提供します.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-26 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Islamabad Forex Academy Strategy-1",
overlay=true,
margin_long=100,
margin_short=100,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=15,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.03,
pyramiding=0)
// ===== CORE PARAMETERS =====
maLength = input.int(20, "Moving Average Length", minval=10, maxval=50)
atrPeriod = input.int(10, "ATR Period", minval=5, maxval=20)
supertrendFactor = input.float(2.8, "Supertrend Multiplier", step=0.1, minval=2.0, maxval=3.5)
rrRatio = input.float(3.0, "Risk:Reward Ratio", minval=2.0, maxval=5.0)
useCloseFilter = input.bool(true, "Require Close Cross MA")
// ===== CALCULATIONS =====
// Single Moving Average
ma = ta.sma(close, maLength)
// Supertrend with tighter settings
[supertrendLine, supertrendDir] = ta.supertrend(supertrendFactor, atrPeriod)
// Trend Conditions
uptrend = supertrendDir < 0 // Supertrend green
downtrend = supertrendDir > 0 // Supertrend red
// Entry Logic - Price must cross MA and stay beyond it
maCrossUp = useCloseFilter ? ta.crossover(close, ma) : ta.crossover(high, ma)
maCrossDown = useCloseFilter ? ta.crossunder(close, ma) : ta.crossunder(low, ma)
// Confirm with Supertrend
longCondition = maCrossUp and uptrend
shortCondition = maCrossDown and downtrend
// ===== RISK MANAGEMENT =====
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
stopDistance = atrValue * 1.8
profitDistance = stopDistance * rrRatio
// ===== EXECUTION =====
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long",
stop=close - stopDistance,
limit=close + profitDistance,
when=strategy.position_size > 0)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short",
stop=close + stopDistance,
limit=close - profitDistance,
when=strategy.position_size < 0)
// ===== VISUALS =====
// MA Plot
plot(ma, "20 MA", color=color.new(#FF6D00, 0), linewidth=2)
// Supertrend Plot
uPlot = plot(uptrend ? supertrendLine : na, "Up Trend", color=color.new(#00C805, 0), linewidth=2)
dPlot = plot(downtrend ? supertrendLine : na, "Down Trend", color=color.new(#FF1100, 0), linewidth=2)
fill(uPlot, dPlot, color=color.new(supertrendDir < 0 ? #00C805 : #FF1100, 90))
// Entry Signals
plotshape(longCondition, "Buy", shape.triangleup, location.belowbar, color=color.new(#00C805, 0), size=size.small)
plotshape(shortCondition, "Sell", shape.triangledown, location.abovebar, color=color.new(#FF1100, 0), size=size.small)