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トレンド逆転市場におけるスカルピング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年1月24日 17:43:50
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概要

この戦略は,短期間の変動を通じて,長期的トレンド調整後の低買い点を特定し,新しいトレンド市場の開始を把握することを目的としています.この戦略は,主要なサポート領域を決定し,リスクを制御したエントリーを達成するために複数の技術指標を統合しています.

戦略原則

まず,長期トレンド状況を決定する. 戦略は,長期および短期的トレンド条件を判断するためにKD指標を採用する. 長期KD指標が連続して50を超える状態を維持すると,マクロ背景を決定するための戦略の条件を作り出す上昇市場を意味します.
2つ目は,短期調整変動の特徴を特定する.この戦略は,短期調整の深さを決定するために,RSI指標を使用する.RSI指標が相対的に低い低谷を連続して創出すると,蓄積と洗浄プレートが進行していることを意味します.KD指標と組み合わせると,短期変動が終わりに近づいているかどうかを判断することができます.
さらに,サポートエリアを決定する.戦略は,サポートエリアの形成を示す,より低いレベルからRSI指標の上昇を特定する.KD指標の上昇もこの点を検証する.これらの要因は,逆転のタイミングが介入に成熟していることを示す.
最後に,エントリを完了するための逆転信号を特定します.上記の指標が条件を満たすと,長期介入が可能であることを示す購入信号が生成されます.これはトレンドが始まるときに最良のエントリーポイントです.

利点分析

この戦略の最大の利点は,短期調整変動の際に逆進出のタイミングを完全に利用することで,サポート強さが確認され,したがってリスクは制御可能であることです.これは,次のトレンド市場にとって巨大なリターン可能性を提供します.

第二に,指標のパラメータ設定は,過度に騒々しい取引を避けるのに適しています.マクロ市場の関与の枠組みでは,誤った取引の確率を大幅に減らすために,高い信頼性のサポート領域のみが求められています.

リスク分析

この戦略が直面する主なリスクは,長期的傾向を判断する際にエラーが発生することである.統合および差異化市場で,戦略は間違った信号を生む.さらに,短期的サポートが再び崩壊し,間に合ったストップ損失を必要とする可能性があります.

リスクを軽減するために,先ずは長期信号の敏感性を減らすためにマクロ市場背景に応じてパラメータを調整する必要があります.次に,サポートが崩壊するとストップ・ロスは迅速に退出するように設定できます.最後に,連続した間違った信号が発生した場合,戦略は中止され,市場の条件は再評価されるべきです.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略をさらに最適化できる余地があります.

サポート強さを確保するために音量指標を追加
戦略利益を守るため,ストップ損失を設定する
サポート障害の後,ストップ損失を追跡するのを避けるために突破フィルターを増やす
戦略の安定性を高めるための包括的な判断のためのより多くの指標を統合する

結論

この利益捕獲戦略は,マクロ背景の指導のもとで短期調整変動の特徴を成功裏に活用し,逆転信号を特定し,低価格で購入し,高価格で販売する原則に従って市場に参入する.パラメータ設定とストップロスの手段を最適化することで,取引リスクが軽減できる.これは信頼性があり,安定し,効率的な定量戦略である.

/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("scalping against trapped countertrend", overlay=false , precision=5 )

x_src = input( hl2 , title="Source" )
x_len_a = input( 5 , title="short term trend" , minval=1 )
x_len_b = input( 60 , title="long term trend" , minval=1 )
x_k_b = input( 13 , title="smooth long term trend" , minval=1 )
x_changk = input( 15 , title="clear short term pullback appears recently" , minval=1 )
x_rsi_ct = input( 35.0 , title="threshold of short term pullback clear" , minval=0.0 , maxval=100.0 )
x_rsi_ft = input( 50.0 , title="threshold of short term pullback end" , minval=0.0 , maxval=100.0 )
x_exit_if_reason_over = input(false)

y_stoch = stoch( x_src , high , low , x_len_b )
y_k = sma( y_stoch , x_k_b )
y_rsi = rsi( x_src , x_len_a )

y_upper = min( y_k-50 , y_rsi-x_rsi_ft , x_changk>1?x_rsi_ct-lowest(y_rsi,x_changk):50 )
if ( y_upper>0 )
    strategy.entry("LE", strategy.long)
else if ( x_exit_if_reason_over and strategy.position_size>0 )
    strategy.close("LE", comment="x" )
y_lower = max( y_k-50 , y_rsi-x_rsi_ft , x_changk>1?100-x_rsi_ct-highest(y_rsi,x_changk):-50 )
if ( y_lower<0 )
    strategy.entry("SE", strategy.short)
else if ( x_exit_if_reason_over and strategy.position_size<0 )
    strategy.close("SE", comment="x" )

plot( y_stoch , color=#ff3333 )
plot( y_k , color=#6666ff )
plot( y_rsi , color=#cccc00 )
hline(50)

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