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ビットコインとゴールド 5分スカルピング戦略 2.0

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-01-19 15:42:06
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概要

これは,ビットコインとゴールド市場の短期的な価格変動と変動を把握して利益を生むことを目的とした5分間のスカルピング戦略です.これは,EMAライン,ボリンジャーバンド指標,ストップロスの方法を組み合わせて,取引に入手および出口します.

戦略の論理

この戦略は,トレンド判断システムを構築するために,速いEMAと遅いEMAの指標を使用する.速いEMAが遅いEMAを超えると購入信号が生成され,速いEMAが遅いEMAを下回ると販売信号が生成され,短期的なトレンドのターンを捕捉する.

同時,この戦略は,価格変動範囲を判断するためのボリンジャーバンド指標を組み込む. 取引信号は,価格がボリンジャーバンドの上部または中部レールに近い場合にのみ生成される. これにより,ほとんどの偽信号をフィルターする.

ストップ・ロスはエントリーバーマイナスn倍ATRで設定され,これは各取引のリスクを制御するために使用されます.

利点分析

この戦略の最大の利点は,短期間の変動と価格変動を把握し,毎回小さいが一貫した利益を得ることです.速いEMAと遅いEMAの組み合わせは,短期的なトレンドを迅速に決定することができます.ボリンジャーバンドとATRストップロスはリスクを効果的に制御することができ,比較的安定したスカルピング戦略になります.

さらに,5分間のタイムフレームは,取引頻度が高くなり,利益の可能性も拡大し,手動的な監視や最適化も容易にする.

リスク分析

この戦略の主なリスクは,複数の小損失につながるウィップソーから生じる.価格が範囲内で振動すると,EMAクロスオーバー信号が頻繁に発生し,不必要な取引と連続した小損失を引き起こす可能性があります.

また,短期的なスカルピング戦略として,高い取引頻度によって生じる取引コストのリスクに直面しています.過度に高い取引コストは利益率を損なう可能性があります.

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下の方法で最適化できます.

RSI,ストキャスティックスなど,他の振動指標を補助判断指標として追加し,振動市場に閉じ込められないようにします.
傾向の方向性を判断し,エントリー精度を向上させるための機械学習モデルを増やします
遺伝子アルゴリズム,ランダムな森林,その他の方法を使用して,現在の市場状況に適したパラメータを自動的に最適化します.
ディープラーニングを組み込み,主要なサポートとレジスタンスレベルを決定し,より良いストップ・ロスのポジションを設定します.
株価指数,フォレックス,暗号通貨などの異なる取引手段をテストし,主な取引手段として最高の取引パフォーマンスを有するものを選択します.

結論

要約すると,短期間の頻繁な取引戦略として,この戦略は,短期間の価格変動とトレンド逆転を効果的に捉えることができ,判断するために迅速なEMA,フィルタリングのためのボリンジャー帯,リスクを制御するためにストップ損失のためのATRを使用して,安定した利益を可能にします.収益性を維持しながら取引頻度を減らすためにさらに最適化され改善されれば,非常に有望な定量戦略になります.

/*backtest
start: 2023-12-19 00:00:00
end: 2024-01-10 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © singhak8757

//@version=5
strategy("Bitcoin and Gold 5min Scalping Strategy2.0", overlay=true)


// Input parameters
fastLength = input(5, title="Fast EMA Length")
slowLength = input(13, title="Slow EMA Length")
bollingerLength = input(20, title="Bollinger Band Length")
bollingerMultiplier = input(2, title="Bollinger Band Multiplier")
stopLossMultiplier = input(1, title="Stop Loss Multiplier")

// Calculate EMAs
fastEMA = ta.ema(close, fastLength)
slowEMA = ta.ema(close, slowLength)

// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, bollingerLength)
upperBand = basis + bollingerMultiplier * ta.stdev(close, bollingerLength)
lowerBand = basis - bollingerMultiplier * ta.stdev(close, bollingerLength)

// Buy condition
buyCondition = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) and (close <= upperBand or close <= basis)

// Sell condition
sellCondition = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA) and (close >= lowerBand or close >= basis)

// Calculate stop loss level
stopLossLevel = ta.lowest(low, 2)[1] - stopLossMultiplier * ta.atr(14)

// Plot EMAs
plot(fastEMA, color=color.rgb(0, 156, 21), title="Fast EMA")
plot(slowEMA, color=color.rgb(255, 0, 0), title="Slow EMA")

// Plot Bollinger Bands
plot(upperBand, color=color.new(#000000, 0), title="Upper Bollinger Band")
plot(lowerBand, color=color.new(#1b007e, 0), title="Lower Bollinger Band")

// Plot Buy and Sell signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)

// Plot Stop Loss level
plot(stopLossLevel, color=color.orange, title="Stop Loss Level")

// Strategy logic
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Stop Loss/Close", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel)
strategy.close("Sell", when = sellCondition)

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