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仮想通貨システムトレード

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システムトレードのアイデアやバックテストを公開してます。有料記事も書いてますが、それの無料部分だけでも役に立つ情報を公開してますので、ぜひ見てって下さい!! バックテストすること… もっと読む
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記事一覧

順張り投資(トレンドフォロー戦略)のススメ

*この記事には筆者の思想が含まれます、投資は自己責任で! 売買戦略には大きく分けて順張り…

【BTC/JPY】ドンチャンチャネルブレイクアウト戦略のバックテスト(日足)

ドンチャンチャネル(高値安値バンド)を使った、ビットコイン取引戦略(日足)のバックテストを…

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【BTC/JPY】指数移動平均(EMA)のクロス戦略のバックテスト

指数移動平均(EMA)のクロスを使った、ビットコイン取引戦略(日足)のバックテストをしたいと…

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現在のBTC値動きに一番近い過去の期間をpython使って検索する

今のビットコインの値動きに一番近かった過去の期間を調べれば、今後の価格予測に使えるかもと…

終値はボリンジャーバンド±1σ付近に集まり易い!?

前回、ビットコインの日足の終値がボリンジャーバンド幅に収まる割合が 統計学の理論値よりも…

ビットコインの一日の終値はボリンジャーバンド±2σの範囲内に何%収まっているのか…

ボリンジャーバンドは単純移動平均(SMA)と、それと終値の差の標準偏差を使って、移動平均を表…

EMAクロス戦略(日足)によるBTC取引をバックテスト検証(2019-2022)

二本のEMA(指数移動平均)のクロスを使った戦略について検証したいと思います。 2019-2022年のBTC/USDTペアの日足データを使います。 この手法はEMA期間の短期と長期のパラメータが2つだけあります。 バックテストによって、パラメータと利益の関係を見ていきたいと思います。 取引ルール ・短期EMAが長期EMAを上抜いたら、次の始値で売りポジションを決済し、買いエントリー ・短期EMAが長期EMAを下抜いたら、次の始値で買いポジションを決済し、売りエントリー

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DMI戦略によるBTC取引をバックテスト検証(2019-2022)

DMI(方向性指数)を使ったトレンドフォロー戦略についてバックテスト検証をします。 2019-2022…

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Zaifの取引履歴から取引数量合計とかを計算するpythonコード書いた+おまけ

取得単価とかの計算のために、pythonコードを書いた。 予め、zaifから取引履歴のcsvファイル…

bitbankの取引履歴をAPIを使って一括ダウンロード

年末になり、確定申告を意識する季節になりました。損益を確かめるには取引履歴をダウンロード…

【自動売買BOT開発メモ】CCXT経由でFTXから未約定の条件付き注文を取得する

ftx = ccxt.ftx({"apiKey": apikey,"secret": secret,})open_order = ftx.fetch_open_orders(s…

RSIやDMI等の指標が、Pythonで計算したものとTrading View上での値が異なるのはなぜ?

Pythonを使って自前で計算したテクニカル指標が、Trading Viewで表示させた値と異なることがあ…

方向性指数(DMI)の期間は14が本当に最適なのかBTC取引のバックテストで検証

DMIの期間として14が良く用いられているが、本当に14が最適なのか疑問に思ったので、ビットコ…

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DMI(日足)による仮想通貨取引のバックテスト

DMI(Directional Movement Index 、方向性指数)を使ったトレンドフォロー戦略のバックテストを行いました。 無料部分はビットコインについて、有料部分にはアルトコインについてのレポートを下記にて公開します。 DMI(Directional Movement Index、方向性指数)は、 トレンドの有無と強弱を探るために使われるトレンド系の指標です。 取引ルールとバックテストの設定・日足を使う。 ・+DI > -DI になったら1万ドル分の仮想通貨

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