この戦略は,複数のキャンドルスタイクパターンモデルを組み合わせて株を取引する.それは,異なる市場条件で取引機会を把握するために,飲み込むパターン,ハラミパターン,ハラミクロスパターンを組み込む.
この戦略の基本的な論理は,いくつかのキャンドルスタイクパターン認識ルールを構築し,これらのルールを組み合わせて取引信号を生成することです.
まず,キャンドルボディのサイズ,開業価格,閉店価格などのようなキャンドルストイックのプロパティを記述するためのいくつかの基本的な変数を定義します.
その後,閉値と開値の関係に基づいて,3種類のトレードバーを定義します. 1は上昇, -1は低下,0は変化なしです.
この基礎で,三つのキャンドルスタイクパターン認識規則が構築されています.
消耗パターン:現在のキャンドルは前者のキャンドルを消耗し,購入または販売信号を生成します.
ハラミパターン:前のキャンドルは現在のキャンドルを飲み込み,買ったり売ったりする信号を生成します.
ハラミ・クロス・パターン: ハラミとドジの組み合わせで,買い・売るシグナルを生成する.
このキャンドルスタイクパターンのように,購入と売却のタイミングを決定することができます.取引時間範囲制限のような無効な信号をフィルタリングするためにいくつかの追加の条件が組み合わせられます.
トレーディングロジックは,既存のポジションを最初にチェックします.信号の方向に矛盾した場合,それは最初に現在のポジションを閉じ,信号に従って新しいポジションを開きます.
組み合わせは安定性を高め 単一のパターンは特定の市場条件に敏感 組み合わせは信頼性を向上させる
確認により正確性が向上します 異なるパターンが互いに確認され 誤った信号は避けられます
柔軟性: ユーザはモデルを自由に組み合わせ,異なる市場の動向に合わせてパラメータを調整できます.
リスク管理 ストップ・ロストとポジション・ハンドリングのロジックは リスクを効果的に管理します
複雑性.より多くのパラメータは,より複雑な意味.不適切な組み合わせは,パフォーマンスを弱体化させる可能性があります.
パラメータ調整には 専門知識が必要です 適切なパターンのパラメータを設定するには 経験が必要です
片方の保有リスク. 長期または短期は利益の可能性を制限する. 長期および短期の両方を許可することは役立ちます.
逆転点 が 欠落 し て いる.パターン に 集中 する と,傾向 の 逆転 の 信号 が 見え ない.他の 指標 を 追加 する と,潜在 的 な 逆転 点 を 特定 する こと が でき ます.
ストップ・ロスを追加して保有リスクを減らす.
一般的なトレンドを決定するために他の技術指標を組み込むこと.主要なトレンドに対する取引を避ける.例えばMACD,ボリンジャーバンドなど.
異なる製品でモデルパラメータをテストし,それぞれの製品に適した最適なパラメータセットを確立します.
機械学習を導入し,AIを使用してパラメータとパターン認識を最適化します.
この戦略は,複数のキャンドルスタイクパターンを組み合わせることで,比較的安定した短期取引システムを構築する.しかし,パラメータチューニングとリスク制御は,より複雑な市場に適応するためにまだ改善する必要がある.全体的に,十分なデータと経験を蓄積し,知的な最適化のために機械学習を活用した後,堅牢な論理を持ち,大きな可能性を秘めています.
/*backtest start: 2022-10-10 00:00:00 end: 2023-10-16 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //Noro //2018 //@version=3 strategy(title = "Noro's CandleModels Tests", shorttitle = "CandleModels tests", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0) //Settings needlong = input(true, defval = true, title = "Long") needshort = input(true, defval = true, title = "Short") eng = input(true, defval = true, title = "Model Engulfing") har = input(true, defval = true, title = "Model Harami") harc = input(true, defval = true, title = "Model Harami Cross") fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year") toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year") frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month") tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month") fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day") today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day") rev = input(false, defval = false, title = "Reversive trading") //Body body = abs(close - open) abody = sma(body, 10) //MinMax Bars min = min(close, open) max = max(close, open) //Signals bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0 doji = body < abody / 10 up1 = eng and bar == 1 and bar[1] == -1 and min <= min[1] and max >= max[1] dn1 = eng and bar == -1 and bar[1] == 1 and min <= min[1] and max >= max[1] up2 = har and bar == 1 and bar[1] == -1 and min >= min[1] and max <= max[1] dn2 = har and bar == -1 and bar[1] == 1 and min >= min[1] and max <= max[1] up3 = harc and doji and bar[1] == -1 and low >= min[1] and high <= max[1] dn3 = harc and doji and bar[1] == 1 and low >= min[1] and high <= max[1] exit = ((strategy.position_size > 0 and bar == 1) or (strategy.position_size < 0 and bar == -1)) and body > abody / 2 and rev == false //Trading if up1 or up2 or up3 if strategy.position_size < 0 strategy.close_all() strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59))) if dn1 or dn2 or dn3 if strategy.position_size > 0 strategy.close_all() strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59))) if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit strategy.close_all()