この記事では,動的サポートとレジスタンスレベルを利用したトレンドフォロー戦略を詳細に説明します.トレンドを追跡するために移動平均値とATRを使用して上下帯を形成します.
I. 戦略の論理
主要な指標と論理は以下のとおりです.
最高移動平均値を上部帯として計算する.
ATRを使って,ストップ損失のバッファ距離を計算する.
上部帯マイナスバッファが下部帯を設定します
価格が上位を突破すると長引く.価格が下位を突破すると退場する.
上部と下部帯は動的なサポートとレジスタンスゾーンを構成する.トレンドに乗るブレイクアウトと迅速なストップによって,取引リスクは制御できる.
戦略の利点
主な利点は以下の通りです.
動的帯はトレンドの機会を捉える
ATRのストップ・ロスは,市場の変動に基づいてストップを設定します.
ストップ・ロスの利益よりも大きな利益目標が利益をもたらす
シンプルなルールは実行を容易にする.
III.潜在的なリスク
しかし,いくつかの潜在的な問題があります.
移動平均値とATRは 遅れている問題があります
より大きな引き上げは耐えなければならない.
登録数に制限はありません
パラメータは異なる製品に最適化する必要があります
IV.要約
この記事では,動向帯を形成するために移動平均値とATRを使用したトレンドフォロー戦略を説明しました.トレンドを走るため,変動に基づいてストップロスを設定し,利益を得ることができます.しかし,指標遅延や引き下げ制御などのリスクには注意が必要です.全体として,シンプルなトレンドトラッキング方法を提供します.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("I Like Winners And Hate Loosers!", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
highest_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Highest Length")
highest_average = input(10, type=input.integer, minval=1, title="Highest Average")
atr_length = input(14, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(2, type=input.integer, minval=1, title="ATR Multiplier")
a = atr(atr_length) * atr_multiplier
h = sma(highest(high, highest_length), highest_average)
l = h - a
buy_signal = crossover(close, h)
sell_signal = crossunder(close, l)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.close("Buy", when=sell_signal)
plot(h, title="H", color=color.green, transp=50, linewidth=2)
plot(l, title="L", color=color.red, transp=50, linewidth=2)