ダブルリバースエントリー戦略は,MACDとストカスティックRSI指標からのリバース信号を組み合わせて,トレンド逆転点で正確にロングとショートに行くことでエントリーを生成する.これはリバーストレード戦略のクラスに属する.
戦略は以下の要素で構成されています.
トレンド逆転を決定するために,MACD指標のゼロラインのクロスオーバーを使用します.
ストキャスティックRSI指標を使用して,過剰購入および過剰販売の条件を特定します.ストキャスティックRSIは,RSI過剰購入/過剰販売の原則を組み合わせ,70を超えると過剰購入,30を下回ると過剰販売です.
MACD線が0を超えると,ストキャスティックRSIがoversoldを示し,買い信号が生成される.MACD線が0を超えると,ストキャスティックRSIがoversoldを示し,売り信号が生成される.
戦略にはインディケータープロットモードと実行モードの両方が含まれます.インディケーターモードでは,逆転信号は三角形でマークされます.戦略モードでは,逆転信号でロング/ショートポジションが開かれます.
MACD逆転信号とストカスティックRSI過剰購入/過剰販売レベルを組み合わせることで,エントリの正確性が向上します.傾向逆転点でのエントリのタイミングが良好です.
二重逆転フィルターは,トレンド逆転後のみエントリが取られることを保証し,誤った信号を軽減し,エントリ精度を向上させます.
逆転戦略として,頻繁に上昇と低下を伴う揺れ動く熊市場条件で優れているため,小さなスウィング逆転ごとに取引を成功させる.
主なトレンドを特定する必要なく,すべての逆転を直接取引し,初心者にとっては使いやすい.
このモードは分析や自動実行のための柔軟な使用を可能にします.
主なトレンドを考慮せずに,逆転取引は強いトレンド市場においてリスクが高く,反トレンドを開く可能性のある連続的な損失がある.トレンド戦略と組み合わせることが必要です.
デュアル指標の複数のパラメータにより,最適化は困難である.不適切なパラメータは,過剰な取引または不十分な信号を引き起こす可能性がある.広範なテストを必要とする.
高周波戦略には低コストの取引口座が必要で,そうでなければ手数料が利益を抵消する可能性があります.
信頼性の高いシグナルのための最適な設定を見つけるために異なるパラメータの組み合わせをテストする.例えばMACD周期,ストカストティック・バックバック.
トレンドインジケーターを追加し,逆転信号をトレンド方向にのみ取り込むことで,逆トレンドの取引は避けられます.例えば,MAを使用して長期トレンドを決定します.
取引のリスクを制御するために,価格またはパーセントでストップロスを追加します. 部分的な利益を取ることと損失者に追加することを考慮してください.
誤ったエントリを減らすため,ボリュームピークや移動平均を横切るなどの追加エントリフィルター.
ダブルリバーサルエントリー戦略は,ローカルリバーサルの取引に新しい信頼性の高いアプローチを提供します. 揺れ動いている熊市場条件では優れていますが,リスクは高くなります. ライブ取引で一貫して利益を得るために,広範な最適化,トレンドフィルター,リスク制御が必要です.
/*backtest start: 2022-11-06 00:00:00 end: 2023-11-12 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy('RB Reversal Tabs Strategy', overlay=true) //Developer: Andrew Palladino //Owner: Rob Booker //Date Modified: 11/25/2018 //Updated to Pinescript V5 and transformed into a Strategy by: Powerscooter 11/25/2022 StrategyMode = input.bool(true,"Strategy Mode") macd_fast_period = input(title='MACD Fast Period', defval=12) macd_slow_period = input(title='MACD Slow Period', defval=26) macd_signal_period = input(title='MACD Signal Period', defval=9) stoch_period = input(title='Stochastic RSI Period', defval=70) prc_k_period = input(title='%K Period', defval=30) prc_d_period = input(title='%D Period', defval=30) stoch_ob = input(title='Stochastic Overbought Level', defval=70) stoch_os = input(title='Stochastic Oversold Level', defval=30) [macd_line, signal_line, hist_line] = ta.macd(close, macd_fast_period, macd_slow_period, macd_signal_period) fast_prc_k = 100 * (close - ta.lowest(low, stoch_period)) / (ta.highest(high, stoch_period) - ta.lowest(low, stoch_period)) fast_prc_d = ta.sma(fast_prc_k, prc_d_period) slow_prc_k = ta.sma(fast_prc_k, prc_k_period) slow_prc_d = ta.sma(slow_prc_k, prc_d_period) full_prc_k = ta.sma(fast_prc_k, prc_k_period) full_prc_d = ta.sma(full_prc_k, prc_d_period) is_buy_reversal = ta.crossover(macd_line, 0) and full_prc_k < stoch_os is_sell_reversal = ta.crossunder(macd_line, 0) and full_prc_k > stoch_ob plotshape(is_buy_reversal and not StrategyMode, style=shape.triangleup, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, location=location.belowbar) plotshape(is_sell_reversal and not StrategyMode, style=shape.triangledown, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, location=location.abovebar) //Orders if is_buy_reversal and StrategyMode strategy.entry("Long",strategy.long) if is_sell_reversal and StrategyMode strategy.entry("Short",strategy.short) //plot(full_prc_k, color=blue) //plot(full_prc_d, color=red) //plot(macd_line, color=blue)