この戦略は,価格が historical n-day high を突破したときに EMA ストップロストで買います.
過去 n 日間の最高価格を過去最高価格として計算します.
現在の閉店価格が過去最高値を超えると買います
ストップロストとしてx日のEMAを使用します.価格がEMAを下回ると退場します.
nとxの値はパラメータで調整可能で,デフォルトで200日高値と90日 EMAです.
シンプルで明快な論理は 簡単に実行できます
新しい高値によって形成されたトレンドを自動的にフォローします
EMAの遅れは 利益のほとんどを阻害する
価格を予測する必要はありません 買い信号に従うだけです
デフォルトパラメータは牛市でうまく機能します
簡潔なコードで 簡単に理解し 修正できます
牛市が終わったら 巨額の損失が
誤ったストップ・ロスの設定は 早期または遅延したストップにつながります
新しい高値の強さや後退を予測できない.
強い偏見があるため 他の市場では不適格です
パラメーターの最適化により 過去データに過度に適合するリスクがあります
異なるパラメータの組み合わせを最適値に試験する.
固定パーセント停止などの他の停止方法を評価します
停止を最適化して 頻度とリスク管理を均衡させる
フィルターを追加して 騒音で買わないようにします
購入信号の強さを測る方法を研究する
利益を得るための出口を取ることで 利益を増やすことができます
この戦略は,EMAが後押し停止する新しい高値に続くトレンドを自動化します.一部の場合有効ですが,すべての市場で堅固になるには拡張と最適化が必要です.
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gmhfund
//@version=5
strategy("ATH 200d",overlay=1)
plot(close)
bars = input.int(200, "ATH period", minval=5, maxval=2000, step=1)
range_ema = input.int(90,"ema line",minval=100,maxval=400,step=1)
ath_price = ta.highest(bars)[1]
plot(ath_price,color=color.blue)
line_ema = ta.ema(close,range_ema)
exit_condition = ta.crossunder(close,line_ema)
plot(line_ema,color=color.orange)
strategy.entry("Buy", strategy.long, 1, when = close > ath_price) // enter long by market if current open great then previous high
//strategy.close("Buy",when = close < strategy.position_avg_price*0.9 )
strategy.close("Buy",when = exit_condition )