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複数のタイムフレームのブレイクアウト戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日時: 2023-12-29 16:17:56
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概要

マルチタイムフレームブレークアウト戦略は,2つの異なるタイムフレームからの価格ブレークアウト信号を組み合わせることで,より信頼性の高い取引信号を生成します.この戦略は,1時間,2時間,3時間などより短いタイムフレームと4時間,毎日などより長いタイムフレームで同時に価格ブレークアウト信号を計算します.両タイムフレームからの信号が対応する取引を実行するために同じ方向にある場合にのみ購入または販売信号を生成します.

戦略の論理

この戦略の主な論理は,それぞれ2つの異なるタイムフレームで価格ブレイクシグナルを計算し,それらをフィルタリングにマッチすることです.具体的には,ストラテジーは,価格が短いタイムフレーム (例えば1時間) で特定のレベルを突破するか,また価格がより長いタイムフレーム (例えば4時間) で対応するレベルを突破するかどうかをチェックします.二つのタイムフレームからのブレイクシグナルが同じ方向にあるときのみ,つまり両方のタイムフレームの価格が上向きまたは下向きに突破した場合,ストラテジーは取引シグナルを生成します.

購入信号の条件は,短時間枠と長い時間枠の両方の閉じる価格または低価格が価格水準を下回るということです.販売信号の条件は,両方の時間枠の閉じる価格または高価格が水準を下回るということです.この方法で時間枠間の信号をマッチすることで,戦略はいくつかの偽信号をフィルタリングし,信号をより信頼性のあるものにすることができます.

利点分析

この戦略の最大の利点は,取引信号の信頼性が高いことである. 2つのタイムフレームのレベルでの価格ブレイクを要求することによって,いくつかのノイズを効果的にフィルタリングし,悪い取引を回避することができます. さらに,異なるタイムフレームからのブレイクシグナルが互いに検証でき,取引機会をより効率化します. さらに,この戦略は,ユーザーが自分のニーズに応じてタイムフレームとデータソースなどを組み合わせることを選択できるようにすることで,一定の柔軟性を提供します.

リスク分析

この戦略の主なリスクは,平穏な市場時空の中で,価格がいずれの時間枠にも突破しない可能性があることです.その場合,戦略は取引信号を生じさせず,機会を逃す可能性があります.また,非効率な信号につながる可能性がある2つの時間枠の間にいくつかの時間遅れがあります.さらに,戦略にはストップロスの論理が含まれず,より大きなリスクがあります.

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最適化できる: 1) リスクを制御するためにストップ・ロスの論理を追加する; 2) 効率性を向上させるためにタイムフレームの組み合わせを最適化する; 3) 取引信号をより厳格にするために組み合わせのためのより多くのタイムフレームを追加する; 4) シグナル品質を改善するためにフィルタリングのための他の指標を組み込む; 5) 利益をよりよく制御するために退出メカニズムを開発する.

結論

マルチタイムフレームブレークアウト戦略は,タイムフレーム間の価格ブレークアウトを比較することによって信号品質を改善し,比較的信頼性の高いトレンドフォロー戦略である.しかし,いくつかの欠点もある.継続的な最適化によって,安定した信頼性の高い定量的な取引戦略になることができます.

/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-28 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=3
strategy(title = "Noro's Levels Strategy v1.1", shorttitle = "Levels str 1.1", 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")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
tf1 = input('W', title = "timeframe 1")
tf2 = input('D', title = "timeframe 2")
src = input(ohlc4, "Source")
ap = input(true, defval = true, title = "use saw filter")
cf = input(true, defval = true, title = "гыу color filter")
showlines = input(true, defval = true, title = "Show lines")
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")

//Levels
level1 = request.security(syminfo.tickerid, tf1, src)
level2 = request.security(syminfo.tickerid, tf2, src)
col = showlines ? silver : na
p1 = plot(level1, linewidth = 3, color = col, title = "Level 1")
p2 = plot(level2, linewidth = 3, color = col, title = "Level 2")

//Signals
up1 = close > level1 and ap == false ? true : low > level1 ? true : false
dn1 = close < level1 and ap == false ? true : high < level1 ? true : false
up2 = close > level2 and ap == false ? true : low > level2 ? true : false
dn2 = close < level2 and ap == false ? true : high < level2 ? true : false

//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size != size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if up1 and up2 and (close < open or cf == false)
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
    
if dn1 and dn2 and (close > open or cf == false)
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))

if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
    strategy.close_all()
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