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テスラのスーパートレンド戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年10月30日 15:46:31
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概要

テスラスーパートレンド戦略 (Tesla Supertrend Strategy) は,テスラ株式またはその他の関連資産の取引信号を生成するために設計されたカスタマイズされた取引ビュースクリプトである.この戦略は,潜在的な長期および短期間の機会を特定するためのさまざまな技術指標と条件を組み合わせます.

戦略の論理

この戦略は主に以下の主要指標に基づいています

スーパートレンド指標:スーパートレンドは,価格データと平均真の範囲 (ATR) を組み合わせて,重要なトレンド方向性を特定する.この戦略は,デフォルトの10期スーパートレンドを使用して,上昇傾向または下落傾向を決定する.

相対強度指数 (RSI)この戦略は,市場における過剰購入および過剰販売状況を評価するために,異なる期間の (21, 3, 10,および 28) の複数のRSI条件を使用します.これらのRSI条件は,潜在的な取引信号の強さを確認するのに役立ちます.

平均方向指数 (ADX):ADX (平均方向指数) は,トレンドの強さを測定するために使用される.カスタマイズ可能なパラメータは,スムージングとDI長さを制御することによってADX信号の微調整を可能にします.

取引の論理:

ロングエントリー信号:次の条件が一致すると,長入口信号が生成される.

スーパートレンドは下落から上昇に変化する
RSI(21) は75を下回る (過買いを避ける)
RSI (3) は65以上 (短期強度)
RSI ((28) は 49 (長期強度) 以上です
ADXは21以上 (有意な傾向)

出口信号:長期ポジションは,次のいずれかの条件が発生した場合に閉じる.

超トレンドは上昇傾向から下落傾向に変化する
RSI (10) は 42 (潜在的な弱点) 以下の値になります.

利点分析

この戦略には以下の利点があります.

スーパートレンドは主要なトレンド方向性を特定し,取引騒音を避けるのに役立ちます.
複数のRSI期間が過熱と過売状態を評価し,より質の高い信号を表示します.
ADXは,トレンドが十分に強いときにのみ入場を保証し,不安定な市場での誤った信号を回避します.
トレンド,強度,波動性の指標を組み合わせることで質の高いエントリー・アウトプットが得られます
パーソナライズ可能なパラメータは,異なる資産や市場環境の最適化が可能になります.
自動取引のプログラミングなしで簡単に TradingViewで適用できます.

リスク分析

この戦略には次のリスクも伴う.

テクニカル・インディケーター戦略と同様に誤った信号が発生し,ストップ・ロスは不可欠です.
基本的指標や長期的傾向を無視する指標への過度な依存
履歴データに合うように過度に最適化すると曲線に適合するリスクがあり慎重なバックテストが必要です
リスク管理のためにスケールアップやダイナミックストップなどの実行手段が必要です
人工介入または取引の停止を必要とする突然の変化によって指標が失敗する可能性があります.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略は,次の側面でも改善できます.

トレンドと強度指標の異なる組み合わせをテストして最適なパラメータを見つけます
強力な逆転を保証するために容量のブレイクアウトのような入場条件を追加します
保有期間を最適化して利益と引き上げ比率を向上させる
IMPLIED VOL ATM を使って選択的に取引を可能にし,低波動性の非効率な環境を回避する.
機械学習モデルを組み込みインディケーター信号の質を判断し勝率を向上させる
資産の特徴に基づくパラメータを調整して戦略をより堅牢にする

結論

概要すると,テスラスーパートレンド戦略は,インディケーターの組み合わせによって強いトレンドを判断することによって品質のエントリーと出口点を特定することを目的としています.単一のインディケーターと比較して,トレンドと強さが一致するときに偽信号をフィルタリングし,取引することができます.しかし,最適化とリスク管理は,ライブ取引のための歴史的パフォーマンスだけに頼らず,慎重に行う必要があります.継続的なテストとチューニングにより,この戦略は,テスラや他の資産の取引のための貴重なツールになる可能性があります.

/*backtest
start: 2023-09-29 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © cjones0313

//@version=5
strategy("TSLA 1.8k Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)


// a measure of volatility, default 10 - measured over 10 bars
// modifying the value > 10 results in a smoother supertrend line, filter out noise but slower response to price changes
// modifying the value < 10 results in faster response in price changes, but may result in more false signals
atrPeriod = input(19, "ATR Length")

// sets factor for supertrend line made up of price and ATR, this determines how much weight is given to each, default 3.0
// increasing the value > 3.0 results in faster response in price changes, but may result in more false signals
// decreasing the value results in filtering out noise, but may miss smaller price movements
factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01)

// direction = 1 bullish, -1 bearish
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)



adxlen = input(7, title="ADX Smoothing")
dilen = input(7, title="DI Length")
dirmov(len) =>
    up = ta.change(high)
    down = -ta.change(low)
    plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
    minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
    truerange = ta.rma(ta.tr, len)
    plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
    minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
    [plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
    [plus, minus] = dirmov(dilen)
    sum = plus + minus
    adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)

if ta.change(direction, 1) < 0 and ta.rsi(close, 21) < 75 and ta.rsi(close, 3) > 65 and ta.rsi(close, 28) > 49 and sig > 21
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

if ta.change(direction, 1) > 0 or ta.rsi(close, 10) < 42
    strategy.close("Long Entry")

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