この戦略は,低リスクのトレンド追跡取引を達成するために,トレンドフィルタリングと波動性フィルタリングを組み合わせて,トレンド方向性を特定するために,クロスペリオドの技術指標を使用します.
購入・販売シグナルを決定するために高低点突破を使用します.価格が7期間の高値を突破するとショートで,7期間の低値を突破するとロングです.
トレンドフレックス指標は,主要トレンド方向を決定する.この指標はダブルスムージング技術を組み合わせ,トレンドの中央セクションを効果的に識別することができます. 1以上の値は上昇傾向を示し, -1以下の値は下落傾向を示します.ここで,トレンドフレックスはロングで> 1とショートで< -1が必要です. これにより統合状態をフィルタリングします.
ボリンジャー帯を使用して振動範囲を識別します.閉じる価格が帯内にいる場合,ロングとショートを避ける.
ポジションを管理するために移動ストップ・ロストと 利益を取ってください
クロス・ペリオド指標とダブル・スムージング技術が組み合わせることで,トレンド方向性を効果的に特定し,変動する市場を回避できます.
トレンド方向と変動パターンの両方を考慮すると,取引信号がより信頼性が高まります.
合理的なストップ・ロストと 収益設定は 利益を固定し 損失の拡大を防ぎます
戦略は比較的シンプルで 実行も簡単です
突破シグナルには誤った突破があり,誤った取引が起こる可能性があります.より多くのフィルタリング条件を検討することができます.
固定サイクルのパラメータは市場の変化に適応できない.パラメータのダイナミック最適化を検討することができる.
価格停止の欠如は 極端な市場状況による巨大損失を防ぐのに失敗します
固定的な利益とストップ・ロスのポイントは 市場の変動に応じて 賢明に調整できません
判断の正確性を向上させる戦略の組み合わせを形成するために,より多くの傾向判断指標を追加することを検討します.
振動の危険を軽減するために振動が激しいときに取引を一時停止するための振動識別モジュールを追加します.
機械学習アルゴリズムを導入して ダイナミックパラメータ最適化を実現する
価格ストップロスのモジュールを追加し,損失が一定の値に達するとストップロスをします.
市場変動に基づいて 利益とストップ損失の比率を計算して 利益とストップ損失のインテリジェントな調整を達成します
この戦略は,比較的安定して信頼性があり,改善の余地もある. 基本的なアイデアは,サイクルを通してトレンド方向を決定し,高品質のシグナルを生成するためにトレンド強度指標と波動性指標を使用してフィルタリングすることです. このシンプルで実践的な戦略は,中長期のトレンドを追跡するのに非常に適しています. より条件的な判断とダイナミックパラメータ最適化によって,戦略効果はさらに改善できます.
/*backtest
start: 2023-08-27 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Eltrut", shorttitle="Eltrut Strat", overlay=true, pyramiding=0, default_qty_type= strategy.percent_of_equity,calc_on_order_fills=false, slippage=25,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
testStartYear = input(2016, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// R E F L E X / T R E N D F L E X
f_supersmoother(_src,_len)=>
pi = 2 * asin(1)
_a = exp(-sqrt(2) * pi / _len)
_c2 = 2 * _a * cos(sqrt(2) * pi / _len)
_c3 = -_a * _a
_c1 = 1 - _c2 - _c3
_out = 0.0
_out := _c1 * _src + _c2 * nz(_out[1],nz(_src[1],_src)) + _c3 * nz(_out[2],nz(_src[2],nz(_src[1],_src)))
f_IQIFM(_src1,_max)=>
_src = _src1 < 0.001 ? _src1 * 10000 : _src1
_imult = 0.635, _qmult = 0.338 , _inphase = 0.0, _quad = 0.0
_re = 0.0, _im = 0.0, _deltaphase = 0.0, _instper = 0.0, _per = 0.0, _v4 = 0.0
_v1 = _src - nz(_src[7])
_inphase := 1.25 * (nz(_v1[4]) - _imult * _v1[2]) + _imult * nz(_inphase[3])
_quad := _v1[2] - _qmult * _v1 + _qmult * nz(_quad[2])
_re := 0.2 * (_inphase * _inphase[1] + _quad * _quad[1]) + 0.8 * nz(_re[1])
_im := 0.2 * (_inphase * _quad[1] - _inphase[1] * _quad) + 0.8 * nz(_im[1])
if _re != 0.0
_deltaphase := atan(_im / _re)
for i = 0 to _max
_v4 := _v4 + _deltaphase[i]
if _v4 > 4 * asin(1) and _instper == 0.0
_instper := i
if _instper == 0.0
_instper := nz(_instper[1])
_per := 0.25 * _instper + 0.75 * nz(_per[1])
_per
f_flex(_src1, _fixed_len, _reflex) =>
_src = _src1
_len = _fixed_len
_ss1 = f_supersmoother(_src, _len)
_ss = _ss1
_slope = (_ss[_len] - _ss) / _len
_sum = 0.0
for _i = 1 to _len
_c1 = _reflex ? _ss + _i * _slope - _ss[_i] : _ss - _ss[_i]
_sum := _sum + _c1
_sum := _sum / _len
_ms = 0.0
_ms := 0.04 * pow(_sum,2) + 0.96 * nz(_ms[1])
_flex1 = _ms != 0 ? _sum / sqrt(nz(_ms)) : 0.0
_flex = _flex1
_flex
rflx = f_flex(close, 20, true)
trndflx = f_flex(close, 20, false)
// S I G N A L
hi7 = highest(7)
lo7 = lowest(7)
long_cond = crossunder(close, lo7[1])
short_cond = crossover(close, hi7[1])
// F I L T E R S
long_filter1 = trndflx < 1
short_filter1 = trndflx > -1
basis = sma(close, 35)
dev = 3 * stdev(close, 35)
long_filter2 = close > basis - dev
short_filter2 = close < basis + dev
// S T R A T E G Y
long = long_cond and long_filter1 and long_filter2
short = short_cond and short_filter1 and short_filter2
if( true)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = long)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = short)
// User Options to Change Inputs (%)
stopPer = input(3, title='Stop Loss %', type=input.float) / 100
takePer = input(9, title='Take Profit %', type=input.float) / 100
// Determine where you've entered and in what direction
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer)
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPer)
shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePer)
longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit(id="Exit Long", stop=longStop, limit=longTake)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit(id="Exit Short", stop=shortStop, limit=shortTake)
// P L O T
plotshape(long, color = #1e90ff, text = "", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.tiny)
plotshape(short, color = #ff69b4, text = "", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.tiny)
alertcondition(long, "Long", "Enter Long")
alertcondition(short, "Short", "Enter S")