1. スクエア
2. 量MMAベースの適応型ピラミディング ダイナミックストップ・ロス&テイク・プロフィート・トレーディング戦略

量MMAベースの適応型ピラミディング ダイナミックストップ・ロス&テイク・プロフィート・トレーディング戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 開催日:2024年4月12日 16:19:20
タグ:HMAマックドATRRSIOBVVMA

---

---

/*backtest
start: 2023-04-06 00:00:00
end: 2024-04-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Enhanced Trading Strategy v5 with Visible SL/TP", overlay=true)

// Input settings
hma_length = input(9, title="HMA Length")
fast_length = input(12, title="MACD Fast Length")
slow_length = input(26, title="MACD Slow Length")
siglen = input(9, title="Signal Smoothing")
atr_length = input(14, title="ATR Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
obv_length = input(10, title="OBV Length")
volume_ma_length = input(10, title="Volume MA Length")

// Pyramiding inputs
max_pyramid_positions = input(3, title="Max Pyramid Positions")
pyramid_factor = input(0.5, title="Pyramid Factor")

// Risk and Reward Management Inputs
risk_per_trade = input(1.0, title="Risk per Trade (%)")
atr_multiplier_for_sl = input(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
atr_multiplier_for_tp = input(3.0, title="ATR Multiplier for Take Profit")
trailing_atr_multiplier = input(2.0, title="ATR Multiplier for Trailing Stop")

// Position sizing functions
calc_position_size(equity, risk_pct, atr) =>
    pos_size = (equity * risk_pct / 100) / (atr_multiplier_for_sl * atr)
    pos_size

calc_pyramid_size(current_size, max_positions) =>
    pyramid_size = current_size * (max_positions - strategy.opentrades) / max_positions
    pyramid_size

// Pre-calculate lengths for HMA
half_length = ceil(hma_length / 2)
sqrt_length = round(sqrt(hma_length))

// Calculate indicators
hma = wma(2 * wma(close, half_length) - wma(close, hma_length), sqrt_length)
my_obv = cum(close > close[1] ? volume : close < close[1] ? -volume : 0)
obv_sma = sma(my_obv, obv_length)
[macd_line, signal_line, _] = macd(close, fast_length, slow_length, siglen)
atr = atr(atr_length)
rsi = rsi(close, rsi_length)
vol_ma = sma(volume, volume_ma_length)

// Conditions
long_condition = crossover(macd_line, signal_line) and my_obv > obv_sma and rsi > 50 and volume > vol_ma
short_condition = crossunder(macd_line, signal_line) and my_obv < obv_sma and rsi < 50 and volume > vol_ma

// Strategy Entry with improved risk-reward ratio
var float long_take_profit = na
var float long_stop_loss = na
var float short_take_profit = na
var float short_stop_loss = na

if (long_condition)
    size = calc_position_size(strategy.equity, risk_per_trade, atr)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = size)
    long_stop_loss := close - atr_multiplier_for_sl * atr
    long_take_profit := close + atr_multiplier_for_tp * atr
    
if (short_condition)
    size = calc_position_size(strategy.equity, risk_per_trade, atr)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = size)
    short_stop_loss := close + atr_multiplier_for_sl * atr
    short_take_profit := close - atr_multiplier_for_tp * atr

// Drawing the SL/TP lines
// if (not na(long_take_profit))
//     line.new(bar_index[1], long_take_profit, bar_index, long_take_profit, width = 2, color = color.green)
//     line.new(bar_index[1], long_stop_loss, bar_index, long_stop_loss, width = 2, color = color.red)

// if (not na(short_take_profit))
//     line.new(bar_index[1], short_take_profit, bar_index, short_take_profit, width = 2, color = color.green)
//     line.new(bar_index[1], short_stop_loss, bar_index, short_stop_loss, width = 2, color = color.red)

// Pyramiding logic
if (strategy.position_size > 0)
    if (close > strategy.position_avg_price * (1 + pyramid_factor))
        strategy.entry("Long Add", strategy.long, qty = calc_pyramid_size(strategy.position_size, max_pyramid_positions))

if (strategy.position_size < 0)
    if (close < strategy.position_avg_price * (1 - pyramid_factor))
        strategy.entry("Short Add", strategy.short, qty = calc_pyramid_size(-strategy.position_size, max_pyramid_positions))

// Trailing Stop
strategy.exit("Trailing Stop Long", "Long", trail_points = atr * trailing_atr_multiplier, trail_offset = atr * trailing_atr_multiplier)
strategy.exit("Trailing Stop Short", "Short", trail_points = atr * trailing_atr_multiplier, trail_offset = atr * trailing_atr_multiplier)

// Plots
plot(hma, title="HMA", color=color.blue)
plot(obv_sma, title="OBV SMA", color=color.orange)
hline(0, "Zero Line", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)
plotshape(long_condition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Long")
plotshape(short_condition, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Short")

---

• 複数の指標を備えた インテリジェントピラミッド戦略
• 逆波動性ブレイクアウト戦略
• 戦略をフォローする多指標の傾向
• 動向フィルタリングによるトレンドフォローする取引戦略
• EMA/MACD/RSIのクロスオーバー戦略
• ダイナミックリスク管理戦略を踏まえた多指標の動向
• MACDバレー検出器戦略
• 多因子動的適応傾向 戦略をフォローする
• RSI/MACD/ATRとの強化されたEMAクロスオーバー戦略
• 多指標性高レバレッジの短期取引戦略

---

• ドンチアン・チャネルとラリー・ウィリアムズ 大手貿易指数戦略
• SPARK ダイナミック・ポジション・サイジングとダブル・インディケーター・トレーディング・戦略
• 移動平均クロスオーバー+MACDスローラインモメント戦略
• 量に基づくダイナミックDCA戦略
• MACDバレー検出器戦略
• Nバーズ 脱出戦略
• RSIとMACDに基づく低リスク安定型高周波仮想通貨取引戦略
• Bollinger Bands ストカスティック RSI エクストリーム・シグナル戦略
• RSI 双面取引戦略
• KRK ADA 1H ストカスティック・スロー・戦略
• MACD TEMAクロスオーバー戦略
• RSIとボリンジャー帯の二重戦略
• VWMA-ADX モメンタムとトレンドベースのビットコイン・ロング戦略
• ダイナミックリスク管理戦略を踏まえた多指標の動向
• Ruda モメント トレンド トレーディング 戦略
• 2つの移動平均のクロスオーバー戦略
• 修正されたボリンジャーバンド戦略
• ダイナミック・スリージングル価格変化のブレイクアウト戦略
• 2つの移動平均の遅延ブレイクストラテジー
• 双動平均クロスオーバー戦略によるモメンタム・トレーディング