この戦略は二重タイムフレームのモメント戦略である. シンプル・ムービング・アベア (SMA) を用いて,より高いタイムフレームのトレンド方向を決定し,ピボットポイント (PivotLowとPivotHigh) を用いて,より低いタイムフレームの逆転点を特定する. 高いタイムフレームが上昇傾向を示し,低いタイムフレームに上昇ピボットポイントが現れるときは,ロングに入ります.
この戦略の主な原則は,より高いタイムフレームのトレンド方向が,より低いタイムフレームの動きに影響を与えるということです.より高いタイムフレームが上昇傾向を示すとき,より低いタイムフレームの引き下げは購入機会になる可能性が高いです.より高いタイムフレームがダウントレンドを示すとき,より低いタイムフレームのリバウンドはショートチャンスになる可能性が高いです.この戦略は,より高いタイムフレームのトレンド方向とピボットポイント (PivotLowとPivotHigh) のトレンド方向を決定するために,シンプル・ムービング・平均値 (SMA) を使用し,より低いタイムフレームの逆転点を特定します.
このダブルタイムフレームモメント戦略は,より高いタイムフレームと低いタイムフレームの間の接続を活用し,より高いタイムフレームのトレンド方向を決定し,より低いタイムフレームの逆転点を捕捉し,トレンドフォローと逆転取引を達成する.この戦略には明確な論理と明らかな利点がありますが,いくつかのリスクもあります.将来,戦略は,トレンド変化検出,パラメータ最適化,リスク制御,および多要素融合などの側面から最適化され,適応性と強度が向上します.
/*backtest start: 2023-04-19 00:00:00 end: 2024-04-24 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h 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/ // © Riester //@version=5 strategy("Dual Timeframe Momentum", overlay=true, precision=6, pyramiding=0, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=25.0, commission_value=0.05) n = input.int(20, "Moving Average Period", minval=1) src = input.source(close, "Source") high_tf = input.timeframe("240", "Resolution") pivot_l = input.int(5, "Pivot Let Bars") pivot_r = input.int(2, "Pivot Right Bars") //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // Calculations //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // 1. Define low and high timeframe prices low_src = src high_src = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, src) // 2. Use simple moving average to determine trend of higher timeframe (up or down) high_tf_ma = ta.sma(high_src, n) plot(high_tf_ma, color=color.yellow) high_tf_trend = high_tf_ma > high_tf_ma[1] ? 1 : -1 // 3. Use pivots to identify reversals on the low timeframe low_tf_pl = ta.pivotlow(high_src, pivot_l, pivot_r) plot(low_tf_pl, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.green, offset=-pivot_r) low_tf_ph = ta.pivothigh(high_src, pivot_l, pivot_r) plot(low_tf_ph, style=plot.style_line, linewidth=3, color= color.red, offset=-pivot_r) bool long = low_tf_pl and high_tf_trend == 1 bool short = low_tf_ph and high_tf_trend == -1 //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // Plots //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- // this message is an alert that can be sent to a webhook, which allows for simple automation if you have a server that listens to alerts and trades programmatically. enter_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Enter", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}' exit_long_alert = '{"side": "Long", "order": "Exit", "price": ' + str.tostring(open) + ', "timestamp": ' + str.tostring(timenow) + '}' if long strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, limit=open, alert_message=enter_long_alert) if short strategy.close(id="Long", comment="Close Long", alert_message=exit_long_alert)