ダイナミックサポートとレジスタンスチャネルブレークアウト戦略は,主要なサポートとレジスタンスレベルとブレークアウト信号を特定するための強力な戦略です.このチャートでこれらの重要なレベルを視覚化し,トレーダーは潜在的な取引機会を簡単に認識することができます.
この戦略は,ユーザーによって定義された左および右バーに基づいてサポートおよびレジスタンスレベルを動的に計算します. これにより,変化する市場状況に適応する柔軟性を提供します. 閉じる価格がこれらのサポートおよびレジスタンスレベルを横切ったときに,取引の総プロセスを合理化し,ボリューム確認とともに購入および販売信号を生成します. さらに,この戦略は,定義されたサポートおよびレジスタンス条件に基づいて,LONG/SHORTポジションの自動実行を統合しています.
ストラテジーは,ブレイクアウトの位置に
この戦略には以下の利点があります.
全体的に見ると,戦略は,主要なサポートとレジスタンスブレイクポイントを包括的に特定し,視覚化し,活用し,トレーダーに最適な取引タイミングを選択し,取引成功のチャンスを大幅に改善することを非常に容易にする.
戦略の潜在的なリスクは主に以下の通りである.
不正のブレイクリスク.ブレイクポイントは誤ったブレイクを形成し,不必要な損失を引き起こす可能性があります.これは,より厳格なボリュームと価格変動の確認要件を設定することによって軽減できます.
パラメータ最適化リスク.左/右バー等が不適切に設定されている場合,不正確なサポートおよびレジスタンスレベルが計算される可能性があります.異なる製品の取引特性に応じて適切な左/右バーを選択する必要があります.
過剰最適化リスク. 過剰なパラメータ最適化はオーバーフィッティングにつながる可能性があります. 制限されたデータでの過剰最適化を避けるために適切なバックテストと検証を行う必要があります.
トランザクションコストリスク.頻繁な取引は,より高い佣金につながる可能性があります.利益を得る要因または取引頻度を制御するための他の手段を検討する必要があります.
戦略は以下の側面で強化できる:
単一の損失を制御するためにストップ損失条件を追加します.
最適の利得ポイントを決定するために 利得を取る因子を最適化します
最適なパラメータを決定するために,異なるパラメータ組み合わせをテストする.
異なる製品に基づいて左/右バー設定を調整します.
他のフィルター,例えば価格変動を加えることで,破綻の可能性をよりよく測定できます.
容量確認の異なる指標を試す.例えば,高容量ブレイクアウト.
より良い統合を達成するために他の戦略や指標を組み込む.
ダイナミックサポートとレジスタンスチャネルブレイクアウト戦略は,ブレイクアウトの重要性を確認し,市場の重要なターニングポイントを効果的に明らかにするために,技術チャート分析からサポートとレジスタンスコンセプトをボリューム分析とともに活用しています. シンプルでエレガントなインターフェースデザイン,インジケータープロティング,シグナルが技術的な障壁を大幅に低下させます. 一方,カスタマイズ可能で統合可能なパラメータ設定は,トレーダーの独自の戦略に簡単に組み込むことができます. 要するに,これは包括的で非常に実践的な定量的な取引戦略です.
/*backtest start: 2024-01-10 00:00:00 end: 2024-01-17 00:00:00 period: 30m basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Support and Resistance channel with Breaks p5", shorttitle="Support and Resistance channel with Breaks [cryptoonchain]", overlay=true, max_bars_back=1000) // Input variables toggleBreaks = input(true, title="Show Breaks") leftBars = input(15, title="Left Bars") rightBars = input(15, title="Right Bars") volumeThresh = input(20, title="Volume Threshold") // Calculate pivot levels highUsePivot = fixnan(ta.pivothigh(leftBars, rightBars)[1]) lowUsePivot = fixnan(ta.pivotlow(leftBars, rightBars)[1]) // Plot resistance and support lines r1 = plot(highUsePivot, color=color.new(na(highUsePivot) ? na : #FF0000, 0), linewidth=3, offset=-(rightBars + 1), title="Resistance") s1 = plot(lowUsePivot, color=color.new(na(lowUsePivot) ? na : #233dee, 0), linewidth=3, offset=-(rightBars + 1), title="Support") // Volume % short = ta.ema(volume, 5) long = ta.ema(volume, 10) osc = 100 * (short - long) / long // Plot shapes for breaks with volume plotshape(toggleBreaks and ta.crossunder(close, lowUsePivot) and not (open - close < high - open) and osc > volumeThresh, title="Break", text='B', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny) plotshape(toggleBreaks and ta.crossover(close, highUsePivot) and not (open - low > close - open) and osc > volumeThresh, title="Break", text='B', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny) // Alert conditions alertcondition(ta.crossunder(close, lowUsePivot) and osc > volumeThresh, title="Support Broken", message="Support Broken") alertcondition(ta.crossover(close, highUsePivot) and osc > volumeThresh, title="Resistance Broken", message="Resistance Broken") // Strategy conditions with filter longCondition = low > highUsePivot and osc > volumeThresh shortCondition = high < lowUsePivot and osc > volumeThresh // Strategy entries strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long, when=longCondition) strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short, when=shortCondition)