この戦略は,トレンド識別とエントリーのためにボリンジャーバンドと移動平均値の組み合わせを使用する.トレンド市場へのエントリーのために市場のトレンド方向性を効果的に識別するために,ボリンジャーバンドのトレンド認識能力と移動平均値のフィルタリング効果を活用する.
市場傾向の方向性を決定するためにボリンガーチャネルを計算します.
ストップ・ロストとリバース・シグナルのための上昇型キャンドルボディサイズを計算する
トレンド確認時にチャネル方向に取引を入力する.
偽信号を避けるためにフィルタリングのために移動平均を使用
バンドと移動平均を組み合わせた 傾向の体系的な識別
バンドは価格チャネルとトレンド方向を明確に識別する.移動平均はノイズをフィルターする.組み合わせは,偶発的な市場ショックに抵抗する強力なトレンド検出を可能にします.
カンドルボディストップ損失による効果的なリスク管理
現在のキャンドルボディと過去平均を比較すると,ストップ損失とポジション減少のトレンド逆転が検出され,戦略リスクが効果的に制御されます.
明確な数値入力とストップ・ロスの規則
厳格な移動平均値とチャネル方向の入力要件.キャンドルボディサイズストップ損失ルール.システム全体の入力と出口を明確で体系的にします.
範囲限定市場における潜在的な損失
バンドの周りに振動するウィップセープ価格は,軽微な損失を繰り返す可能性があります. ポジションのサイズを損失の影響を制限するように減らす必要があります.
早期ストップ・ロスは強い傾向にある
短期リトレースは強い上昇傾向/下落傾向でストップを誘発する.ストップ・ロスの幅はトレンドに乗るために緩めなければならない.
パラメータの調節が不良から誤った信号
適正でない移動平均値および帯域パラメータは偽信号を引き起こす可能性がある. 信号信頼性のためにパラメータを最適化する必要があります.
移動平均回顧期間を最適化する
トレンド変化の検出を迅速にするため,平滑を減らすために期間を調整する.
代替ストップ損失メカニズムを試験する
最適なシステムを見つけるために,後退停止,ATR停止等を評価します.
機械学習モデルを組み込む
広範な歴史的データに基づいて モデルを訓練して 傾向と信号の予測を 強化します
この戦略は,ボリンジャー帯と移動平均を用いてトレンド識別とリスク管理をバランスする.明確なエントリー/アウトアウトルールの体系的な定量的なアプローチにより,制御されたリスクで効果的な報酬獲得が可能である.パラメータ調整と機械学習統合によるさらなる改善により,安定性が向上する.
/*backtest start: 2023-12-14 00:00:00 end: 2023-12-21 00:00:00 period: 15m basePeriod: 5m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=2 strategy("Noro's Bands Scalper Strategy v1.3", shorttitle = "Scalper str 1.3", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0) //Settings needlong = input(true, defval = true, title = "Long") needshort = input(true, defval = true, title = "Short") takepercent = input(0, defval = 0, minval = 0, maxval = 1000, title = "take, %") needct = input(false, defval = false, title = "Counter-trend entry") len = input(20, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "Period") needbb = input(true, defval = true, title = "Show Bands") needbg = input(true, defval = true, title = "Show Background") src = close //PriceChannel 1 lasthigh = highest(src, len) lastlow = lowest(src, len) center = (lasthigh + lastlow) / 2 //Distance dist = abs(src - center) distsma = sma(dist, len) hd = center + distsma ld = center - distsma hd1 = center + distsma / 2 ld1 = center - distsma / 2 //Trend trend = close < ld and high < center ? -1 : close > hd and low > center ? 1 : trend[1] //Lines colo = needbb == false ? na : black plot(hd, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "High band") plot(center, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "center") plot(ld, color = colo, linewidth = 1, transp = 0, title = "Low band") //Background col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red bgcolor(col, transp = 80) //Body body = abs(close - open) smabody = ema(body, 30) candle = high - low //Engulfing min = min(open, close) max = max(open, close) bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0 upeng = bar == 1 and bar[1] == -1 and min >= min[1] and max <= max[1] ? 1 : 0 dneng = bar == -1 and bar[1] == 1 and min >= min[1] and max <= max[1] ? 1 : 0 //Signals up7 = trend == 1 and ((bar == -1 and bar[1] == -1) or (body > smabody and close < open)) ? 1 : 0 dn7 = trend == 1 and bar == 1 and bar[1] == 1 and close > strategy.position_avg_price * (100 + takepercent) / 100 ? 1 : 0 up8 = trend == -1 and bar == -1 and bar[1] == -1 and close < strategy.position_avg_price * (100 - takepercent) / 100 ? 1 : 0 dn8 = trend == -1 and ((bar == 1 and bar[1] == 1) or (body > smabody and close > open)) ? 1 : 0 if up7 == 1 or up8 == 1 strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : trend == -1 and needct == false ? 0 : na) if dn7 == 1 or dn8 == 1 strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : trend == 1 and needct == false ? 0 : na)