TradingViewで検証：ドンチアン･トレンド・システム

どんな記事

1980年代にウォール・ストリート・ジャーナルに取り上げられた投資集団の手法
年利平均80％を、リアルマネーで実現 した手法
10年前に出版された本でも有効であるとされた手法

そんな手法が「現在でも通用するのか」がわかります。

タートルズ流投資の魔術からの引用

まずは、「ドンチアン･トレンド・システム」について書かれている箇所を「伝説のトレーダー集団　タートルズ流投資の魔術」から引用します。

　ここで紹介するドンチアン・トレンド・システムは、5章で説明しているが、わたしたちがタートル時代用いていたものを単純にしたバージョンだ。これは20日ブレイクアウトを仕掛けに、10日ブレイクアウトを手じまいに使用し、350日／25日移動平均をトレンドフィルターとして用いる。

　取引は、速いほうの移動平均が示す方向にのみ行われる。25日移動平均が350日移動平均を上回っていれば、買いもちのみ、25日移動平均が350日移動平均を下回っていれば、売り持ちのみということになる。システムは当初のタートル・システムと同じように2ーATRストップを用いる。

引用元：伝説のトレーダー集団　タートルズ流投資の魔術（P.167）

この記事は、上記の手法をTradingViewで再現することを目的としたものです。

ストラテジーを作成

エントリーとイグジット

買いエントリー

「EMA25 が EMA350 を上回っている＋ 20日間の最高値をブレイク」で買いエントリー
買い持ちの状態で「10日最安値をブレイク」で決済

※ EMA●●：●●日指数平滑移動平均

TradingViewストラテジードンチアン・トレンド・システム買いシグナルとイグジット

売りエントリー

「EMA25 が EMA350 を下回っている＋ 20日間の最安値をブレイク」で売りエントリー
売り持ちの状態で「10日最高値をブレイク」で決済

TradingViewストラテジードンチアン・トレンド・システム売りシグナルとイグジット

今回は、なんといっても取引回数が大幅に増えています。これが全体の成績にどのような影響を与えるかがポイントになりそうです。

バックテスト

同じ条件で手法を比べるために、以下の「基本条件」でテストしていきます。

バックテストの基本条件

期間

2005年1月1日～ 2017年12月31日（12年間）

資金管理

単利

銘柄


為替	USDJPY、EURJPY、GBPJPY、CHFJPY、CADJPY
株価指数	NKY日経225、DJI NYダウ、DAXドイツ、UKXイギリスFTSE、HSI香港ハンセン
日本株	6098リクルート、4452花王、5711三菱マテリアル、7201日産、9984ソフトバンクグループ
米株	AAPLアップル、AXPアメリカン・エクスプレス、BAボーイング、JNJジョンソン・エンド・ジョンソン、MCDマクドナルド
海外商品	金、白金、原油、コーン、大豆

手法は、市場との相性があるケースも多いので、主要な各市場から5銘柄ずつピックアップしてテストしています。

テスト1

本に掲載されていたものと同じ設定でバックテストをしてみます。

テスト1 設定

DC-en	DC-ex	EMA-m	EMA-l	Losscut	Pyramiding
20	10	25	350	2-ATR	None

テスト1 結果

	損益	最大DD	取引数	勝数	勝率	RR比
Total		2043	773	37.84	2.200
USDJPY	11.97	15.49	89	25	28.09	2.971
EURJPY	12.39	34.69	89	28	31.46	2.391
GBPJPY	88.09	20.92	82	40	48.78	2.125
CHFJPY	3.29	12.29	89	31	34.83	1.948
CADJPY	3.59	35.85	85	29	34.12	2.012
NKY	11113.52	3743.34	76	35	46.05	2.135
DJI	8294.76	2905.75	88	32	36.36	3.035
DAX	2261.61	3540.36	89	31	34.83	2.322
UKX	-2364.9	3704.3	94	33	35.11	1.266
HSI	13234.81	5877.74	84	39	46.43	1.783
6098	659	248	11	4	59.09	4.433
4452	1753	1085	84	32	38.1	2.213
5711	6075	1250	69	27	39.13	3.056
7201	-439.29	739.1	82	26	31.71	1.688
9984	4192	1920	73	30	41.1	2.168
AAPL	85.64	23.38	81	37	45.68	2.399
AXP	-6.74	30.85	93	29	31.18	2.059
BA	189.03	50.53	85	33	38.82	3.817
JNJ	7.41	24.87	84	31	36.9	1.87
MCD	12.99	26.03	87	33	37.93	1.863
GOLD	32750	21400	82	40	48.78	1.342
PLATINUM	26605	30440	85	39	35.29	2.275
WTI	42200	69770	87	33	37.93	2.089
CORN	-4625	20625	89	24	26.97	2.44
SOY BEANS	3237.05	30600	86	32	37.21	1.75

このシステムは取引回数が圧倒的です。総取引回数が 2043回で、「ボリンジャー・ブレイクアウト」の 159回、「ATRチャネル・ブレイクアウト」の 383回と比べても〝ダントツ〟です。

勝率やRR比は、「それぞれで比較しても分かりづらい」ので、「破産の確率」や「期待値」、「収益の見込み」を算出して比較します。本来は他にもたくさんの「比較する要素」があるのですが、TradingViewのバックテストだと、このあたりが（たぶん）限界です。手軽さを考えると十分すぎるくらいですが。

テスト1 統計

破産の確率	期待値／リスク	収益の見込み
0.01%	0.21	429.89

破産の確率は、損失の許容＝2％で算出しています。期待値と収益の見込みは以下の計算式で算出しています。

\text{期待値} = \text{勝率} \times \text{RR比} - | 1 - \text{勝率}|

\text{収益の見込み} = \text{期待値} \times \text{取引回数}

実際に算出してみると、以下のようなことがわかりますね。

破産の心配はない
期待値はこれまでのテストでもっとも低い
しかし、収益の見込みはこれまでのテストでもっとも多い

すこし変数を調整してバックテストをしてみます。

テスト2

以前、「ロスカットは必ずしも有効ではない」という記事を書いたことがあるのですが、それに習って「ロスカットなし」のテストをしてみます。

テスト2 設定

DC-en	DC-ex	EMA-m	EMA-l	Losscut	Pyramiding
20	10	25	350	None	None

テスト2 結果

	損益	最大DD	取引数	勝数	勝率	RR比
Total		1993	771	38.69	2.07
USDJPY	15.02	19.04	89	26	30.23	2.784
EURJPY	10.17	41.29	87	29	33.33	2.147
GBPJPY	98.17	13.53	80	40	50	2.279
CHFJPY	-1.68	13.85	90	31	34.44	1.866
CADJPY	5.07	40.77	81	29	35.8	1.901
NKY	9679.24	4072.17	76	35	46.05	1.93
DJI	9088.3	2292.62	84	32	38.1	3
DAX	2014.5	4051.45	86	31	36.05	2.142
UKX	-3025.7	4818.1	90	33	36.67	1.1
HSI	10194.4	8126.61	84	39	46.43	1.546
6098	596	260	11	4	36.36	3.932
4452	1292	1217	81	32	39.51	1.863
5711	6210	1590	67	28	41.79	2.723
7201	-504.1	834.1	80	27	33.75	1.492
9984	3725	2076	73	31	51.03	1.922
AAPL	107.75	18.85	75	38	50.67	2.506
AXP	-1.42	30.69	90	29	32.22	2.073
BA	199.95	42.04	79	34	43.04	3.492
JNJ	3.2	21.45	83	31	37.35	1.742
MCD	15.65	25.65	85	33	38.83	1.845
GOLD	38340	20840	80	40	50	1.342
PLATINUM	33240	34585	83	30	36.14	2.307
WTI	18470	79120	86	33	38.37	1.775
CORN	-5650	19937.5	87	24	27.59	2.32
SOY BEAN	-4012.5	34475	86	32	37.21	1.616

ロスカットがない分、取引回数が減っています。勝率が上がって、RR比は低下。

テスト2 統計

破産の確率	期待値／リスク	収益の見込み
0.01%	0.187	372.6

破産の確率は、損失の許容＝2％で算出しています。期待値と収益の見込みは以下の計算式で算出しています。

\text{期待値} = \text{勝率} \times \text{RR比} - | 1 - \text{勝率}|

\text{収益の見込み} = \text{期待値} \times \text{取引回数}

収益の見込みを算出すると、テスト1と比較して「悪化した」ことが分かりますね。ドンチアン・トレンド・システムにおいては「ロスカットは有効（かもしれない）」ということが言えそうです。

テスト3

最後に、テスト1に「ピラミッティングを加えたシステム」のバックテストをしてみます。

テスト3 設定

DC-en	DC-ex	EMA-m	EMA-l	Losscut	Pyramiding
20	10	25	350	2-ATR	1-ATR 上限4

「エントリーした価格からプラス方向にATRの1倍動いたらポジションを追加する」というものです。最初のものを含めて4回のエントリーが上限です。タートルズの用語で言うと「ロード」の状態ですね。

テスト3 結果

	損益	最大DD	取引数	勝数	勝率	RR比
Total		5187	1916	36.94%	2.23
USDJPY	51.9	42.89	204	70	34.31	2.492
EURJPY	-19.47	75.98	215	69	32.09	1.961
GBPJPY	77.88	82.57	237	87	36.71	2.114
CHFJPY	-12.34	67.28	211	65	30.81	2.109
CADJPY	0.4	86.21	204	69	33.82	1.946
NKY	24196.85	7703.55	212	82	38.68	2.608
DJI	29991.63	5830.94	217	102	27	2.564
DAX	9162.11	5504.51	218	90	41.28	2.06
UKX	-7690.8	8475.6	234	73	31.2	1.222
HSI	3538.84	32801.44	235	95	40.43	1.543
6098	2752	454	30	10	33.33	7.354
4452	1888	2858	213	75	35.21	2.09
5711	15660	2870	191	80	41.88	2.59
7201	-2447.5	2660.4	217	60	27.65	1.483
9984	7991	5140	200	79	39.5	2.178
AAPL	247.16	39.34	235	111	47.23	2.455
AXP	-26.53	100.92	227	76	33.48	1.789
BA	518.54	77.84	223	90	40.36	3.857
JNJ	49.57	47.19	192	71	36.98	2.246
MCD	75.7	69.33	218	80	36.7	2.332
GOLD	25220	83980	221	95	42.99	1.437
PLATINUM	42340	99125	222	79	35.59	2.115
WTI	138170	170150	211	74	35.07	2.544
CORN	20900	34500	202	61	30.2	2.754
SOY BEAN	50212.5	50712.5	198	73	36.87	2.17

テスト3 統計

破産の確率	期待値／リスク	収益の見込み
0.02%	0.19	1009.2

破産の確率は、損失の許容＝2％で算出しています。期待値と収益の見込みは以下の計算式で算出しています。

\text{期待値} = \text{勝率} \times \text{RR比} - | 1 - \text{勝率}|

\text{収益の見込み} = \text{期待値} \times \text{取引回数}

ピラミッティングはかなり効果的なようです。

「収益の見込み」がテスト1の倍以上に
「期待値」は低下、「取引回数」が大幅増
破産の危険が少し上昇
「期待値」が 0.2 くらいになると「破産の確率」が顕在化する？（単利・仮説）

テスト結果の比較

さて、今回もテスト結果をまとめて比較してみたいと思います。

	取引回数	勝率	RR比	破産の確率	期待値	収益の見込み
テスト1	2043	37.84	2.200	0.01	0.210	429.88
テスト2	1993	38.69	2.070	0.01	0.187	372.60
テスト3	5187	36.94	2.230	0.02	0.190	1009.02

もっとも成績が良いのはテスト3
手法の良し悪しは「期待値 ✕ 取引回数」
期待値の低下 ≒ 破産の確率の上昇
RR比よりも勝率のほうが「破産の確率」に及ぼす影響が強そう

こんなところでしょうか。以前もやったことのあるテストですが、あらためて行ってみると、また新しい発見がでてきます。ここから考えられそうなことを少し書き出してみようと思います。

考察

ここまで、「儲かる」「勝てる」という結果ばかりで思わず忘れてしまいそうですが、（当然）いくつかの注意点もあります。大事な、決して忘れてはいけない注意点です。

破産の確率が「1トレードのリスクを全資金の2％」にしたものだということ
ピラミッティングは「やれば良い」というものでもない
勝てるシステムは絶妙なバランスのもとに成り立っている

この辺りがわからない方は、わかるまでやらないほうが良いです。

何かひとつでも崩れたら、あっという間に破産してしまう――

勝てるシステムは、そんな絶妙なバランスのもとに成り立っています。別に、特別むずかしいことではないのですが、知らないとムリです。センスとかじゃなく「知ってるか知らないか」だと思いますので。

さて、今回のバックテストで強く感じたのは、次の点でした。

期待値よりも取引回数の方が増やしやすい
- 期待値（勝率もしくはRR比）を上げるの大変
- 取引回数を増やすのはそこまで大変じゃない
つまり、儲けたいなら取引回数を増やす方が良い
- 短期のシステムにする
- 銘柄数を増やす
- 足種を短期間のものにする

リスクと資金の管理は必須です。あとは生活との相談。そして、ルールを遵守すること。

Pineスクリプト

今回行ったバックテストに用いたストラテジーのコード（Pineスクリプト）を公開します。販売や二次配布以外は自由にご利用いただいて差し支えありません。ご自由にお使いください！

Pineスクリプト


strategy("Strategy Turtle Donchian Trend System"
  ,default_qty_type=strategy.fixed
  ,default_qty_value=1
  ,pyramiding=4
  ,overlay=true)



src = close
len_dc_entry = input(20   ,minval=1 ,title="length of dc entry")
len_dc_exit  = input(10   ,minval=1 ,title="length of dc exit")
len_ema_m    = input(25   ,minval=1 ,title="length of middle ema")
len_ema_l    = input(350  ,minval=1 ,title="length of long ema")
SO_bool  = input(false,type=bool    ,title="loss cut")
SO_len   = input(20   ,type=integer ,minval=1 ,title="loss cut ATR length")
SO_N     = input(2    ,type=float   ,minval=0.5 ,title="loss cut ATR*N")
MAX_N    = input(1    ,type=integer ,minval=1 ,maxval=4 ,title="maximun num of unit")
LO_len   = input(20   ,type=integer ,minval=1 ,title="pyramiding ATR length")
LO_N     = input(1    ,type=float   ,minval=0.5 ,title="pyramiding ATR*N")
Tm_bool  = input(false,type=bool    ,title="timed exit")
Tm_len   = input(80   ,type=integer ,minval=1 ,title="timed exit length")
fromYear = input(2005 ,type=integer ,minval=1900 ,title="test start")
endYear  = input(2017 ,type=integer ,minval=1900 ,title="test end")

isWork   = timestamp(fromYear ,1 ,1 ,00 ,00) <= time and time < timestamp(endYear+1 ,1 ,1 ,00 ,00)

upper_en = highest(high ,len_dc_entry)[1]
upper_ex = highest(high ,len_dc_exit)[1]
lower_en = lowest(low ,len_dc_entry)[1]
lower_ex = lowest(low ,len_dc_exit)[1]
ema_m    = ema(src ,len_ema_m)
ema_l    = ema(src ,len_ema_l)

atr_SO_ = ema(tr ,SO_len)
atr_LO_ = ema(tr ,LO_len)
atr_SO = atr_SO_*SO_N
atr_LO = atr_LO_*LO_N



countTradingDays     = na
countNonTradingDays  = na
countTradingDays    := strategy.position_size==0 ? 0 : countTradingDays[1] + 1
countNonTradingDays := strategy.position_size!=0 ? 0 : countNonTradingDays[1] + 1
entry1   = close
entry2   = close
entry3   = close
entry4   = close
entry1  := strategy.position_size==0 ? na : entry1[1]
entry2  := strategy.position_size==0 ? na : entry2[1]
entry3  := strategy.position_size==0 ? na : entry3[1]
entry4  := strategy.position_size==0 ? na : entry4[1]
lo2      = close
lo3      = close
lo4      = close
lo2     := strategy.position_size==0 ? na : lo2[1]
lo3     := strategy.position_size==0 ? na : lo3[1]
lo4     := strategy.position_size==0 ? na : lo4[1]



L_EntrySig = strategy.position_size==0 and high >= upper_en and ema_m >= ema_l
S_EntrySig = strategy.position_size==0 and low  <= lower_en and ema_m <= ema_l
lo_sig2    = strategy.position_size>0 ? lo2 < high : strategy.position_size<0 ? lo2 > low : na
lo_sig3    = strategy.position_size>0 ? lo3 < high : strategy.position_size<0 ? lo3 > low : na
lo_sig4    = strategy.position_size>0 ? lo4 < high : strategy.position_size<0 ? lo4 > low : na
losscut    = close
losscut   := SO_bool==false ? na
          :  L_EntrySig ? close - atr_SO
          :  S_EntrySig ? close + atr_SO
          :  strategy.position_size>0 and (lo_sig2 or lo_sig3 or lo_sig4) ? close - atr_SO
          :  strategy.position_size<0 and (lo_sig2 or lo_sig3 or lo_sig4) ? close + atr_SO
          :  strategy.position_size!=0 ? losscut[1]
          :  na
ExitPrice  = close
ExitPrice := L_EntrySig or strategy.position_size>0 ? SO_bool ? max(losscut ,lower_ex) : lower_ex
          :  S_EntrySig or strategy.position_size<0 ? SO_bool ? min(losscut ,upper_ex) : upper_ex
          :  na



if(strategy.position_size != 0)

    L_ExitSig = (low  <= lower_ex or S_EntrySig) and strategy.position_size > 0
    S_ExitSig = (high >= upper_ex or L_EntrySig) and strategy.position_size < 0
    TimedSig  = countTradingDays > Tm_len and Tm_bool

    strategy.close_all(when = L_ExitSig or S_ExitSig or TimedSig)

    if(L_ExitSig or S_ExitSig)
        entry1  := na
        entry2  := na
        entry3  := na
        entry4  := na
        lo2     := na
        lo3     := na
        lo4     := na
        losscut := na



if(strategy.position_size > 0)

    strategy.exit("L-Entry1" ,stop=ExitPrice)

    if(entry2!=na)
        strategy.exit("L-Entry2" ,stop=ExitPrice)
    if(entry3!=na)
        strategy.exit("L-Entry3" ,stop=ExitPrice)
    if(entry4!=na)
        strategy.exit("L-Entry4" ,stop=ExitPrice)

    if(lo_sig2 and MAX_N >= 2)
        lo2 := na
        if(SO_bool)
            strategy.entry("L-Entry2" ,strategy.long ,stop=ExitPrice ,comment="L-Entry2")
            strategy.exit("L-Entry1"  ,stop=ExitPrice)
        else
            strategy.entry("L-Entry2" ,strategy.long ,comment="L-Entry2")
    if(lo_sig3 and MAX_N >= 3)
        lo3 := na
        if(SO_bool)
            strategy.entry("L-Entry3" ,strategy.long ,stop=ExitPrice ,comment="L-Entry3")
            strategy.exit("L-Entry2"  ,stop=ExitPrice)
            strategy.exit("L-Entry1"  ,stop=ExitPrice)
        else
            strategy.entry("L-Entry3" ,strategy.long ,comment="L-Entry3")
    if(lo_sig4 and MAX_N >= 4)
        lo4 := na
        if(SO_bool)
            strategy.entry("L-Entry4" ,strategy.long ,stop=ExitPrice ,comment="L-Entry4")
            strategy.exit("L-Entry3"  ,stop=ExitPrice)
            strategy.exit("L-Entry2"  ,stop=ExitPrice)
            strategy.exit("L-Entry1"  ,stop=ExitPrice)
        else
            strategy.entry("L-Entry4" ,strategy.long ,comment="L-Entry4")



if(strategy.position_size < 0)

    strategy.exit("S-Entry1" ,stop=ExitPrice)

    if(entry2!=na)
        strategy.exit("S-Entry2" ,stop=ExitPrice)
    if(entry3!=na)
        strategy.exit("S-Entry3" ,stop=ExitPrice)
    if(entry4!=na)
        strategy.exit("S-Entry4" ,stop=ExitPrice)

    if(lo_sig2 and MAX_N >= 2)
        lo2 := na
        if(SO_bool)
            strategy.entry("S-Entry2" ,strategy.short ,stop=ExitPrice ,comment="S-Entry2")
            strategy.exit("S-Entry1"  ,stop=ExitPrice)
        else
            strategy.entry("S-Entry2" ,strategy.short ,comment="S-Entry2")
    if(lo_sig3 and MAX_N >= 3)
        lo3 := na
        if(SO_bool)
            strategy.entry("S-Entry3" ,strategy.short ,stop=ExitPrice ,comment="S-Entry3")
            strategy.exit("S-Entry2"  ,stop=ExitPrice)
            strategy.exit("S-Entry1"  ,stop=ExitPrice)
        else
            strategy.entry("S-Entry3" ,strategy.short ,comment="S-Entry3")
    if(lo_sig4 and MAX_N >= 4)
        lo4 := na
        if(SO_bool)
            strategy.entry("S-Entry4" ,strategy.short ,stop=ExitPrice ,comment="S-Entry4")
            strategy.exit("S-Entry3"  ,stop=ExitPrice)
            strategy.exit("S-Entry2"  ,stop=ExitPrice)
            strategy.exit("S-Entry1"  ,stop=ExitPrice)
        else
            strategy.entry("S-Entry4" ,strategy.short ,comment="S-Entry4")



if((L_EntrySig or S_EntrySig) and isWork)
    countTradingDays := 0
    entry1           := close

    if(L_EntrySig)
        if(SO_bool)
            strategy.entry("L-Entry1" ,strategy.long ,stop=ExitPrice ,comment="L-Entry1")
        else
            strategy.entry("L-Entry1" ,strategy.long ,comment="L-Entry1")
        lo2 := MAX_N >= 2 ? close + atr_LO     : na
        lo3 := MAX_N >= 3 ? close + atr_LO * 2 : na
        lo4 := MAX_N >= 4 ? close + atr_LO * 3 : na

    if(S_EntrySig)    
        if(SO_bool)
            strategy.entry("S-Entry1" ,strategy.short ,stop=ExitPrice ,comment="S-Entry1")
        else
            strategy.entry("S-Entry1" ,strategy.short ,comment="S-Entry1")
        lo2  := MAX_N >= 2 ? close - atr_LO     : na
        lo3  := MAX_N >= 3 ? close - atr_LO * 2 : na
        lo4  := MAX_N >= 4 ? close - atr_LO * 3 : na


plot(strategy.position_size ,transp=0 ,title="保有ポジションの数")
plot(strategy.openprofit    ,transp=0 ,title="未決済の損益")
plot(strategy.netprofit     ,transp=0 ,title="決済済みの損益")
plot(strategy.closedtrades  ,transp=0 ,title="決済済み取引数")
plot(countTradingDays       ,transp=0 ,title="取引日数")
plot(countNonTradingDays    ,transp=0 ,title="ノンポジ日数")
plot(entry1    ,title="entry1"    ,color=blue ,transp=0 ,style=linebr)
plot(lo2       ,title="lo2"       ,color=red  ,transp=0 ,style=linebr)
plot(lo3       ,title="lo3"       ,color=red  ,transp=0 ,style=linebr)
plot(lo4       ,title="lo4"       ,color=red  ,transp=0 ,style=linebr)
plot(ExitPrice ,title="ExitPrice" ,color=red  ,transp=0 ,style=linebr)
plot(atr_SO    ,transp=0 ,title="ATR_SO")
plot(atr_LO    ,transp=0 ,title="ATR_LO")



p1 = plot(ema_m ,color=#303F9F ,title="ema_m" ,style=line ,linewidth=1, transp=0)
p2 = plot(ema_l ,color=#4CAF50 ,title="ema_l" ,style=line ,linewidth=1, transp=0)
fill(p1 ,p2 ,color=#2196F3 ,title="fill" ,transp=80)

p3 = plot(lower_en ,color=gray ,title="lower_entry" ,style=linebr ,linewidth=1 ,transp=40)
p4 = plot(upper_en ,color=gray ,title="upper_entry" ,style=linebr ,linewidth=1 ,transp=40)
fill(p3 ,p4 ,color=gray ,title="fill" ,transp=90)

plot(strategy.position_size>0 ? lower_ex : na ,color=red  ,title="lower_exit"  ,style=linebr ,linewidth=1 ,transp=30)
plot(strategy.position_size<0 ? upper_ex : na ,color=red  ,title="upper_exit"  ,style=linebr ,linewidth=1 ,transp=30)