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画期的な公平価値格差戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年2月20日 15:47:05
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概要

これは非常に単純なトレンドフォロー戦略です.上昇傾向のFVGが現れるときは長行し,下落傾向のFVGが現れるときは閉じるかショートになります.範囲に限定された市場でうまく機能しませんが,トレンド市場では非常に利益を得ることができます.

戦略の論理

戦略の基本論理は,フェアバリューギャップパターンを特定することである.いわゆる"フェアバリューギャップ"は,今日の最高価格が前日の最低価格よりも低いとき,または今日の最低価格が前日の最高価格よりも高いとき,突破ギャップが形成される.これは通常,前向きなトレンド逆転をシグナルする.具体的には,戦略のルールは以下のとおりである.

  1. もし今日の最高価格が2日前の最低価格より低く,閉じる価格が2日前の最低価格より低く,下落的なフェアバリューギャップが形成されたと考えられれば,ショートにします.

  2. もし今日の最低価格が2日前の最高価格より高く,閉じる価格が2日前の最高価格より高くなった場合,上昇するフェアバリューギャップが形成されたと考えられ,ロングする.

この例では,2つの遅延値が用いられ,この2つの遅延値は,前2つの値の最大値と最低値であり,フェアバリューギャップを判断する.これは偽のブレイクアウトや短期的な引き下げの影響を受けないようにし,パターン認識の信頼性と質を向上させる.

利点

  1. 適切なフェア価値格差パターンを特定することで,将来の傾向の逆転を予測することができます.
  2. 戦略の論理と規則は シンプルで明快で 分かりやすく 実行できます
  3. 新しいトレンドの機会を迅速に把握できます

リスク

  1. 公正価値格差パターンの認識は完全に正確ではありません.短期的にコールバックがある場合も誤った信号が発生します.
  2. 戦略は,傾向が逆転すると損失を伴うので,リスクをカバーするために,適切なタイミングで損失を止めることが必要です.
  3. 市場での業績は低かったし 誤った信号が多く 損失も少ない.

オプティマイゼーションの方向性

  1. ストップ・ロスのメカニズムを最適化します.ダイナミック・ATRはダイナミック・リスク・コントロールを達成するために使用できます.
  2. フィルタリング条件を最適化する.フェアバリューギャップブレイクの信頼性は,ボリュームや移動平均値などの要因に基づいて判断することができます.
  3. 将来の傾向の可能性を予測するために 多要素モデルを組み込む.

結論

この戦略は,トレンドが逆転するかどうかを判断するために,フェアバリューギャップの形成を特定する.これは基本的トレンドフォロー戦略に属している.利点はトレンド逆転のタイミングをより正確に把握できるということです.しかし,いくつかの誤った信号もあります.ストップ損失とフィルタリングを通じてリスクを制御できます.判断の正確性を向上させるためにより多くの要因も組み込めることができます.全体的に,これは拡張および最適化に値する非常にシンプルで実践的なトレンド取引戦略です.

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Greg_007

//@version=5
strategy("Fair Value Gap Strategy", "FVG Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding = 1)

var longOnly = input.bool(false, "Take only long trades?")
var pyramid = input.bool(false, "Since this can generate a lot of trades, make sure to fill in the commission (if applicable) for a realistic ROI.", group = "REMINDERS")
var pyramid2 = input.bool(false, "Modify pyramiding orders to increase the amount of trades.", group = "REMINDERS")
var bearFVG = false
var bullFVG = false
var plotBull = false
var plotBear = false
var bearTrend = false
var bullTrend = false

//BEARISH FVG
if high < low[2] and close[1] < low[2]
    bullFVG := false
    bearFVG := true
    plotBear := true
    if not longOnly
        strategy.entry("Short", strategy.short)
    else
        strategy.close_all()
else
    //BULLISH FVG 
    if low > high[2] and close[1] > high[2]
        bullFVG := true
        bearFVG := false
        plotBull := true
        strategy.entry("Long", strategy.long)
        
// plotshape(plotBull, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.green, text="FVG",textcolor=color.white, size=size.tiny, title="Bull FVG", display=display.all - display.status_line)
// plotshape(plotBear, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.red, text="FVG",textcolor=color.white, size=size.tiny, title="Bear FVG", display=display.all - display.status_line)

// //reset the status
// plotBull := false
// plotBear := false
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