ダイナミックアンカーVWAPと取引量配分を組み合わせた流動性獲得戦略

ATR VWAP RSI POC TP/SL Volume Profile
作成日: 2025-05-15 16:15:45 最終変更日: 2025-05-15 16:15:45
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ダイナミックアンカーVWAPと取引量配分を組み合わせた流動性獲得戦略 ダイナミックアンカーVWAPと取引量配分を組み合わせた流動性獲得戦略

概要

動的固定VWAPと取引量分布を組み合わせた流動性キャプチャ戦略は,価格偏差値領域と取引量異常をベースにした量化取引方法である.この戦略は,主に,日内再計算された定の取引量加重平均価格 (VWAP) と取引量分布の最高取引量価格 (POC) を重要な参照点として使用し,相対的に強い弱い指標 (RSI) と取引量異常検出を組み合わせて,価格偏差値領域と十分な流動性サポートがあるときに取引機会をキャプチャする.

戦略原則

この戦略の核心原則は,価格と価値の点 (VWAPとPOC) の偏差を識別し,取引量と動量指標を組み合わせて確認し,市場内の流動性の機会を捉えることです.具体的には以下の原理を実行します.

  1. 動的固定VWAP計算策略: VWAP計算を各取引日の開始時に再設定し,VWAPが当日の価格加重状況を反映することを保証する.累積取引量 (cumVol) と累積価格 (cumPV) を累積取引量 (cumPV) に掛けることで,VWAP値を動的に更新する.

  2. 交付量分布分析: 価格区間を複数のレベルに分割して,各価格区間の取引量を統計して,取引量の最大値の価格区間の中間点をPOC (Point of Control) として見つけます. このプロセスは,各取引日ごとに再設定され,POCが当日の取引量の分布を反映していることを確認します.

  3. 信号生成論理:

    • 買取シグナル:価格がVWAPとPOCを下回り,取引量が20日平均の3倍を超え,RSIが40を下回ったときにトリガーされる.
    • セールシグナル:価格がVWAPとPOCより高く,取引量が20日平均の3倍以上で,RSIが60を超えるとトリガーされます.

  4. リスク管理ATR ((平均実数範囲) に基づく動的に設定される止損とストップのレベル. 策略は,1.5倍ATRをストップの距離として,2倍ATRをストップの距離として使用し,リスク・リターンの比率を1.1:33に保ちます.

戦略的優位性

  1. 複数の認証メカニズム策略:価格が2つの重要な価値のターゲン点 ((VWAPとPOC) から偏っていること,取引量異常とRSIが確認された三重条件のフィルタリング信号により,偽の信号の確率を効果的に低下させる.

  2. 市場への適応: VWAPと取引量分布は毎日再計算され,戦略が異なる市場環境に適応し,最新の価格と取引量状況を反映することを保証します.

  3. 量と価格の関係に基づく分析フレームワーク戦略は,価格 (VWAP),取引量 (Volume Profile) と動力 (RSI) の分析を統合し,価格関係分析の完全なフレームワークを構築した.

  4. リスク管理に適応するATR ベースのストップ・ストップ設定は,市場変動に応じてリスク管理を自動的に調整し,異なる変動環境で一貫したリスク管理を可能にします.

  5. ビジュアル確認サポート: 戦略はVWAP,POC,および信号標識の可視化を提供し,トレーダーが戦略の論理と信号生成プロセスを直感的に理解できるようにする.

  6. 流動性の捕捉の利点取引条件として平均より高い取引量を要求することで,戦略は市場の流動的なイベントを捉え,取引の実行効率と滑り場制御を向上させました.

戦略リスク

  1. 単日のデータに頼りすぎた策略: 日々のVWAPと取引量分布の計算を再設定し,日々の間の連続性の欠如につながり,より長期の市場構造を無視する. 追加の参照として,多周期VWAPまたはより長期の取引量分布を追加することを検討する.

  2. 成交量異常検知感度策略: 固定的取引量倍数 (デフォルトは3倍) を用いて異例を検出する.異なる市場または異なる期間に異なるパラメータ設定が必要になるかもしれない. 適応可能な取引量異例検出機構を実現することを提案する.

  3. RSI 値下がり固定リスク:RSIは,固定40/60の値を使用することは,すべての市場環境には適用されない場合があります.特に,トレンド市場では,機会を逃したり,過剰なシグナルを生成する可能性があります.RSIの値を動的に調整するか,トレンド識別メカニズムと組み合わせることを考慮することができます.

  4. リスクは小さく: 高い波動性のある市場では,1.5倍ATRのストップは過小であり,頻繁なストップを引き起こす可能性があります.市場環境または波動性の特徴の動向に応じてストップ倍数を調整することを考慮する必要があります.

  5. トレンドフィルターの欠如策略には明確なトレンドフィルタリングメカニズムがないため,強いトレンド中に逆転シグナルを生じることがあります. 強いトレンド中に逆転取引を避けるために,トレンド認識コンポーネントを追加することをお勧めします.

戦略最適化の方向性

  1. 多周期VWAP統合: 複数の時間周期のVWAPを導入する (例えば,時間,4時間,日VWAP),VWAP帯を形成し,戦略の多次元分析能力を向上させる.これにより,異なる時間枠の下での価格偏差を識別し,信号の信頼性を高めることができる.

  2. 自動交付量値: 固定された交差量倍数を交差量変動性に基づく自適化値に置き換える.例えば,交差量Z分数または交差量標準差倍数を使用して,より正確に真の交差量異常を識別する.

  3. 市場状況の分類:市場状態認識モジュールを追加し,トレンド市場,区間市場および高波動市場を区別し,異なる市場状態に応じて戦略パラメータと信号生成ロジックを調整する.

  4. タイムフィルター: タイムフィルター機能を追加し,市場開閉前の波動的な取引を避けるか,特定の高効率の取引に専念する.

  5. 成績分布の強化:取引量分布分析を最適化し,時間価格機会 ((TPO)) 分析を導入するか,複数日の累積取引量分布を考慮して,より安定した市場構造情報を取得する.

  6. ダイナミック・ストップ・メカニズム:市場の変動や価格構造に基づくダイナミックストップ戦略を実現する.例えば,強度の突破時に追跡ストップを使用し,利益の可能性を最大化する.

  7. 機械学習の強化: マシン・ラーニング・アルゴリズムを導入して,パラメータ選択とシグナル生成を最適化します.例えば,意思決定ツリーまたはランダムフォレストアルゴリズムを使用して,多パラメータ組み合わせを最適化して,戦略の適応性を向上します.

要約する

動態固定VWAPと取引量分布を組み合わせた流動性キャプチャ戦略は,価格偏差値領域をベースに,取引量確認を組み合わせた量化取引システムである.VWAP,取引量分布POC,RSI,取引量異常検出を統合することにより,この戦略は,価格偏差値領域を効果的に識別し,取引量に多くの取引支持の取引機会を持つことができる.戦略の核心的な優点は,複数の確認機構と自律的リスク管理にあるが,単日のデータに過度依存し,トレンドの過渡の欠如などのリスクもある.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2025-04-14 00:00:00
end: 2025-05-14 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Liquidity Sniper + VWAP Profile", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1, max_bars_back=500)

// === Inputs ===
volumeMultiplier = input.float(3.0, title="Volume Multiplier")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
slMultiplier = input.float(1.5, title="Stop Loss ATR Multiplier")
tpMultiplier = input.float(2.0, title="Take Profit ATR Multiplier")
levels = input.int(24, title="Volume Profile Levels", minval=10, maxval=100)

// === VWAP Calculation ===
var float cumVol = na
var float cumPV = na
isNewDay = ta.change(time("D"))
if isNewDay
    cumVol := volume
    cumPV := hl2 * volume
else
    cumVol += volume
    cumPV += hl2 * volume
vwap = cumPV / cumVol
plot(vwap, color=color.orange, title="Daily VWAP")

// === Volume Profile (Lite) ===
profileHeight = high - low
step = profileHeight / levels
var float[] volumeProfile = array.new_float(levels, 0.0)

if isNewDay
    for i = 0 to levels - 1
        array.set(volumeProfile, i, 0.0)

for i = 0 to levels - 1
    levelLow = low + step * i
    levelHigh = levelLow + step
    if close >= levelLow and close < levelHigh
        vol = array.get(volumeProfile, i)
        array.set(volumeProfile, i, vol + volume)

maxVol = array.max(volumeProfile)
var float POC = na
for i = 0 to levels - 1
    if array.get(volumeProfile, i) == maxVol
        POC := low + step * i + step / 2

plot(POC, title="Volume Profile POC", color=color.blue)

// === Indicators ===
atr = ta.atr(atrLength)
vol = volume
volMA = ta.sma(volume, 20)
rsi = ta.rsi(close, 14)

// === Signal Logic ===
buySignal = close < vwap and close < POC and vol > volMA * volumeMultiplier and rsi < 40
sellSignal = close > vwap and close > POC and vol > volMA * volumeMultiplier and rsi > 60

// === Debug Plots ===
plotshape(buySignal, title="BUY Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal, title="SELL Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// === Entry + Exit ===
if buySignal
    strategy.entry("BUY", strategy.long)
    strategy.exit("TP/SL BUY", from_entry="BUY", stop=close - atr * slMultiplier, limit=close + atr * tpMultiplier)

if sellSignal
    strategy.entry("SELL", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL SELL", from_entry="SELL", stop=close + atr * slMultiplier, limit=close - atr * tpMultiplier)
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