ビットコインモメンタム売買戦略

1. モメンタムトレーディングの基本概念

• 定義: トレンドの強度を測定し、上昇トレンド時に買い、下落トレンド時に売る戦略
• 核心原理: 「トレンドは友達」 - 既存の流れが持続するという仮定

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2. 戦略の3大核心要素

1. モメンタム指標: RSI, MACD, Stochastic
2. トレンド確認: 移動平均(MA), ボリンジャーバンド
3. 取引量分析: OBV(On-Balance Volume), MFI(Money Flow Index)

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3. コアロジック実装 (Python)

3-1. 必須ライブラリインストール

pip install ccxt pandas numpy TA-Lib python-dotenv

3-2. リアルタイムデータ収集 (Binance基準)

import ccxt
import pandas as pd

binance = ccxt.binance({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'secret': 'YOUR_SECRET',
    'enableRateLimit': True
})

<br/>

# Query 1-hour bar data
ohlcv = binance.fetch_ohlcv('BTC/USDT', '1h')
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')

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3-3. 技術的指標計算

import talib

<br/>

# RSI (14 period)
df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)

<br/>

# MACD (12,26,9)
df['MACD'], df['MACD_signal'], _ = talib.MACD(df['close'], 
                                            fastperiod=12, 
                                            slowperiod=26, 
                                            signalperiod=9)

<br/>

# 50-day & 200-day moving average
df['MA50'] = talib.SMA(df['close'], timeperiod=50)
df['MA200'] = talib.SMA(df['close'], timeperiod=200)

<br/>

# Bollinger Bands (20 days)
df['upper_band'], df['middle_band'], df['lower_band'] = talib.BBANDS(df['close'], 
                                                                    timeperiod=20)

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3-4. 売買シグナル生成ロジック

def generate_signal(row):
    # Upward momentum conditions
    bull_condition = (
        (row['RSI'] > 50) &
        (row['MACD'] > row['MACD_signal']) &
        (row['close'] > row['MA200']) &
        (row['close'] > row['upper_band'])
    
    # Downward momentum conditions
    bear_condition = (
        (row['RSI'] < 45) &
        (row['MACD'] < row['MACD_signal']) &
        (row['close'] < row['MA200']) &
        (row['close'] < row['lower_band'])
    
    if bull_condition:
        return 'BUY'
    elif bear_condition:
        return 'SELL'
    else:
        return 'HOLD'

df['signal'] = df.apply(generate_signal, axis=1)

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4. リスク管理システム

4-1. ポジションサイジング

def calculate_position_size(balance, risk_percent=2, stop_loss_pct=5):
    max_risk = balance * (risk_percent/100)
    return max_risk / (stop_loss_pct/100)

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4-2. 動的ストップロス

def dynamic_stoploss(current_price, atr, multiplier=2):
    return current_price - (atr * multiplier)

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4-3. トレーリングストップ

def update_trailing_stop(high_price, trail_percent=3):
    return high_price * (1 - (trail_percent/100))

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5. バックテスト例

initial_balance = 10000  # USDT
position = 0
balance = initial_balance
trailing_stop = None

for idx, row in df.iterrows():
    current_price = row['close']
    
    if row['signal'] == 'BUY' and position == 0:
        position = balance / current_price
        balance = 0
        trailing_stop = current_price * 0.97  # 3% initial stop loss
    elif row['signal'] == 'SELL' or current_price < trailing_stop:
        if position > 0:
            balance = position * current_price
            position = 0
            trailing_stop = None
    elif position > 0:
        # Trailing stop update
        trailing_stop = max(trailing_stop, current_price * 0.97)

final_balance = balance + (position * df.iloc[-1]['close'])
print(f"Final rate of return: {((final_balance/initial_balance)-1)*100:.2f}%")

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6. 核心考慮事項

1. 変動性管理: ギャップ上昇/下落時スリッページ対応必要
2. 取引費用: 手数料(0.1%未満推奨)とスリッページ反映
3. 時間帯選択:
   • 短期: 15分~4時間足
   • 中長期: 日足~週足
4. ブラックスワン防止: 主要ニュースイベントカレンダー確認必須

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7. 最適化ポイント

• パラメータチューニング: 移動平均期間, RSI閾値調整
• 多重時間帯分析: 上位時間帯トレンドと結合
• 機械学習連動: LSTMでモメンタム加速度予測

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8. 注意事項

❗ 過剰適合禁止: 3年以上データで検証必要

❗ 流動性確認: 取引量100 BTC未満区間回避

❗ 自動化制限: API呼び出し回数(通常分当り120回)厳守

実際適用前必ず6ヶ月以上模擬投資進行推奨