ハーストのフューチャーライン・オブ・デマルケーション戦略 (Hurst Future Lines of Demarcation Strategy) は,J.M. ハーストが1970年代に導入したフューチャーライン・オブ・デマルケーション (FLD) の概念に基づいた取引戦略である.この戦略は,時間軸上の半サイクル先の価格データを対照的に構築した金融チャートにシンプルで深い線を描き,将来の価格動きを予測する.具体的には,この戦略は,シグナルサイクル,トレードサイクル,トレンドサイクルという3つのハーストサイクルとの相互作用に焦点を当てている.価格とFLDラインの間のクロスオーバーとダイバージェンスパターンを観察することによって,トレーダーは市場トレンドや統合を測定し,エントリー&アウトリープポイントを決定することができる.
ハーストフューチャーライン・オブ・デマルケーション・ストラテジーの核心は,価格データを時間軸から半サイクル先にオフセットすることで,フューチャーライン・オブ・デマルケーション (FLD) を構築することである.例えば,40日サイクルの文脈では,FLDはチャート上で現在の価格データを20日先へと移動することによって表現される.この戦略は主に3つのハーストサイクルのことに焦点を当てている.シグナルサイクルは (デフォルト:20日),トレードサイクルは (デフォルト:20日),トレンドサイクルは (デフォルト80日).価格とこれらの3つのFLDパターンとの間のクロスオーバーとディバージェンスパターンを観察することで,トレーダーは市場トレンドまたは統合を決定することができる.価格がシグナルFLD以上になると,シグナルFLDがトレードFLDの上にあり,トレードトレンドラインがトレードトレンドの上にあり,トレードシグナルがトレードフェーズ (デフォルト20日) の下にあるとき,価格が上昇する.この戦略には,価格,シグナルFLD,シグナルFLD,シ
ハーストの将来の境界線戦略の主な利点は以下の通りである.
ハーストの将来の境界線戦略には利点があるものの,いくつかの潜在的なリスクもあります.
これらのリスクを軽減するために,トレーダーはパラメータの最適化,異なる市場状況に合わせて戦略の調整,適切なストップ・ロストとリスク管理措置の設定を検討することができます.
ハーストの将来の境界線戦略は,次の側面で最適化することができます:
これらの最適化措置により,ハーストのフューチャー・ライン・オブ・デマルケーション・ストラテジーは様々な市場環境により良く適応し,安定性と収益性を向上させることができます.
ハーストのフューチャーライン・オブ・デマルケーション・ストラテジー (Hurst Future Lines of Demarcation Strategy) は,J.M. ハーストのフューチャーライン・オブ・デマルケーションの概念に基づいた革新的な取引戦略である.フューチャーライン・オブ・デマルケーションを建設するために,時間軸上の半サイクル先の価格データをオフセットし,異なる3つのハーストサイクル (シグナルサイクル,トレードサイクル,トレンドサイクル) を組み合わせることで,戦略は将来の価格動向の予測を提供します.トレーダーは価格とFLDラインの間のクロスオーバーとディバージェンスパターンを観察することによって,市場のトレンドや統合を決定し,エントリー&エグジットポイントを特定することができます.この戦略にはシンプルさ,前向きな性質,および多サイクル分析などの利点がありますが,パラメータの適応性,適応性,および市場可能性を含むいくつかのリスクもあります.戦略を最適化するために,トレーダーはパラメータ最適化,マルチタイムフレーム分析,他のリスク指標との組み合わせ,リスク管理,および全体的な予測を考慮することができます.ハーストのフューチャーラインは,トレー
/*backtest start: 2024-04-27 00:00:00 end: 2024-04-28 00:00:00 period: 10m basePeriod: 1m 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/ // © BarefootJoey //@version=5 strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true) // FLD Settings source = input(ohlc4, 'Source') smoothFLD = input.bool(false, 'Smooth FLD') FLDtransp = input(33, 'FLD transparency') FLDsmooth = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD") FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1) close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None']) close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None']) // Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color") cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length") plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) ) // Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color") cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length") plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) ) // Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color") cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length") plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) ) // Strategy Plots price = source signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)] trade = FLD_out[math.round(cyc/2)] trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)] // Trend State var state = 0 if signal > trade and trade > trend state := 1 // (A) state if state == 1 and price < signal state := 2 // (B) state if signal < trade and trade > trend state := 3 // (C) state if state == 3 and price < signal state := 4 // (D) state if signal < trade and trade < trend state := 5 // (E) state if state == 5 and price < signal state := 6 // (F) state if signal > trade and trade < trend state := 7 // (G) state if state == 7 and price < signal state := 8 // (H) state state := state // Strategy Definitions close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1 close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2) sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6 close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2) // FLD Interaction State Background interaction_color = state == 1 ? color.green : // A state == 2 ? color.aqua : // B state == 3 ? color.blue : // C state == 4 ? color.purple : // D state == 5 ? color.white : // E state == 6 ? color.red :// F state == 7 ? color.orange : // G state == 8 ? color.yellow : na // H bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background") bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na barcolor(bar_color) if buy strategy.entry("Buy", strategy.long) if close_buy strategy.close("Buy", qty_percent=100) if sell strategy.entry("Sell", strategy.short) if close_sell strategy.close("Sell", qty_percent=100) // EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈