資源の読み込みに... 荷物...

ハースト 境界線戦略の未来

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年4月29日 13:58:06
タグ:SMA

img

概要

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.

戦略原則

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

戦略 の 利点

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.

  1. シンプル: 戦略は FLD のシンプルな概念に基づい,理解し,適用しやすい.
  2. 前向き: 価格データを前向きに比較することで,FLDは将来の価格動向を予測します.
  3. 多サイクル分析: 戦略は3つの異なるハーストサイクルを組み合わせ,より包括的な市場分析を提供します.
  4. トレンドと統合の識別: 価格とFLDラインの相互作用パターンを観察することで,トレーダーは市場のトレンドや統合を決定することができます.
  5. カスタマイズ可能性: 戦略は調整可能な"取引を終了する"トリガーを提供し,トレーダーは自分の好みに基づいて出口ポイントを設定することができます.

戦略リスク

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.

  1. パラメータ敏感性: 戦略のパフォーマンスは,サイクル長さなどのパラメータに敏感であり,異なるパラメータ設定が異なる結果をもたらす可能性があります.
  2. 市場適応性: 戦略は,不透明な動向や高波動などの特定の市場条件で劣悪なパフォーマンスを発揮する可能性があります.
  3. 遅延: FLD は過去データに基づいて計算されるため,一定の遅延がある可能性があります.
  4. オーバートレード: Close the Trade トリガーは正しく設定されていない場合,オーバートレードと高い取引コストにつながる可能性があります.

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.

戦略の最適化方向

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:

  1. パラメータ最適化: 戦略のパフォーマンスを向上させるために,サイクル長さと"取引を閉じる"トリガーなどのパラメータを最適化します.
  2. 複数の時間枠分析: 戦略を異なる時間枠に適用し,より包括的な市場視点を得ます.
  3. 他の指標との組み合わせ:信号の信頼性を高めるため,FLDを他の技術指標 (例えば移動平均値,振動値) と組み合わせます.
  4. リスク管理: リスクを制御し,収益を最適化するためにストップ・ロストとポジションサイズメカニズムを導入する.
  5. 市場の適応性: 異なる市場条件 (例えば,トレンド,振動) に対して標的型最適化アプローチを開発する.

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.

結論

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 ✌💗📈

関連性

もっと