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H1 トレンドバイアス + M15 MACD シグナル + M5 急速波動ギャップ戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年5月11日17時05分
タグ:マックドATRマルチ

概要

この戦略は,1時間チャートにおけるトレンドバイアス,15分チャートにおけるMACDクロスオーバーシグナル,および5分チャートにおける急速な変動およびギャップに基づいてエントリーポイントを決定する.さまざまなタイムフレームにおける複数の指標を使用して,戦略は,より正確な市場予測のために,長期市場傾向,中期モメンタム,および短期変動を把握することを目的としています.

戦略の原則

この戦略の基本原則は,より包括的な市場分析のために,異なる時間枠の技術指標を組み合わせることです.特に:

1時間チャートでは,閉値と50期間の移動平均を比較することで,長期傾向偏差が決定されます.
15分チャートでは,中期的な上昇または下落の勢いが MACD指標のクロスオーバー信号によって確認されます.
5分チャートでは,急速な変動 (平均真差指標を用いて計算される) と価格格差を観察することで,潜在的なエントリーポイントが特定されます.

これらの3つの異なる時間枠からの信号を組み合わせることで,戦略は,短期変動を活用してエントリーポイントを最適化し,取引の正確性と利益の可能性を向上させながら,市場全体の傾向をよりよく把握することができます.

戦略の利点

複数の時間枠分析: 異なる時間枠に複数の指標を使用することで,戦略は市場をより包括的に分析し,さまざまなレベルの動向とインパクト信号を捉えることができます.
トレンド確認: ストラテジーは1時間チャート上の移動平均値と閉じる価格を比較することで,長期的なトレンドバイアスを決定し,取引決定に強力なサポートを提供します.
モメントシグナル: 15 分間のチャートで MACD インジケーターを使用することで,上昇または下落のモメントの変化を間に合って検出し,傾向の確認のためのさらなる証拠を提供します.
精密なエントリー: 5分チャートで急速な変動と価格ギャップを観察することで,戦略はより最適化されたエントリーポイントを見つけ,取引効率を向上させることができます.
リスク管理: 戦略は利回りとストップ・ロスの設定を使用し,レバレッジ要因を考慮し,潜在的なリスクを制御しながら収益を追求することを可能にします.

戦略リスク

パラメータ最適化:戦略のパフォーマンスは,MACD指標と移動平均期間の設定などのパラメータ選択に敏感であり,徹底的なバックテストと最適化が必要です.
市場変動: 極端な市場変動や急激な傾向の変化の場合,戦略の有効性は影響を受ける可能性があります.
レバレッジリスク: 戦略ではレバレッジ要因が考慮されているが,過剰なレバレッジは依然として重大な損失をもたらす可能性があります.レバレッジ比率の慎重な選択と厳格なリスク管理が必要です.

戦略の最適化方向

ダイナミックパラメータ最適化: 異なる市場環境に適応し,市場状況に基づいて戦略パラメータをダイナミックに調整するために機械学習または最適化アルゴリズムを使用することを検討します.
ロング/ショートポジション管理: リスクをより良くコントロールし,収益を最適化するために,市場の変動やトレンド強度に基づいてポジションサイズを動的に調整するなど,より高度なポジション管理戦略を導入する.
戦略の強さと適応性をさらに高めるため,相対強度指数 (RSI) や市場情勢指数などの他の技術指標や基本的な要因を導入することを検討します.

概要

この戦略は,1時間チャートにおけるトレンドバイアス,15分チャートにおけるMACDモメントシグナル,および5分チャートにおける急速な波動性および価格ギャップを組み合わせて,多時間枠,多指標の取引システムを構築する.このアプローチは,市場をより包括的に分析し,リスクを制御しながら異なるレベルのトレンドと機会を把握することを可能にする.しかし,戦略のパフォーマンスはパラメータ選択に敏感であり,極端な市場波動時に課題に直面する可能性があります.将来の考慮には,ダイナミックパラメータ最適化,高度なポジション管理,および戦略の適応性と強度をさらに高めるための追加の指標の導入が含まれます.

/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("H1 Bias + M15 MSS + M5 FVG", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// H1 Bias
h1_bias = request.security(syminfo.tickerid, "60", close)
h1_ma = ta.sma(h1_bias, 50)

// M15 MSS
[m15_macd_line, m15_macd_signal, _] = ta.macd(request.security(syminfo.tickerid, "15", close), 12, 26, 9)

// M5 FVG Entry
m5_volatility = ta.atr(14)

// Entry conditions for long and short positions
long_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001
short_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001

// Exit conditions
exit_long_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal
exit_short_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal

// Strategy
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exit_long_condition)
    strategy.close("Long")
    
if (exit_short_condition)
    strategy.close("Short")

// Take-Profit and Stop-Loss settings considering leverage
leverage = 10.0 // Leverage as a float
tp_percentage = 15.0 // TP percentage without leverage as a float
sl_percentage = 5.0 // SL percentage without leverage as a float

tp_level = strategy.position_avg_price * (1.0 + (tp_percentage / 100.0 / leverage)) // TP considering leverage as a float
sl_level = strategy.position_avg_price * (1.0 - (sl_percentage / 100.0 / leverage)) // SL considering leverage as a float

strategy.exit("TP/SL", "Long", limit=tp_level, stop=sl_level)
strategy.exit("TP/SL", "Short", limit=tp_level, stop=sl_level)

// Plotting
plot(h1_ma, color=color.blue, linewidth=2)
plotshape(long_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(short_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)

関連性

もっと

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H1 トレンドバイアス + M15 MACD シグナル + M5 急速波動ギャップ戦略

概要

戦略の原則

戦略 の 利点

戦略リスク

戦略の最適化方向

概要

戦略の利点