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複数の時間枠の逆転確認取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年5月11日17時38分35秒
タグ:エイマ最も高い最低値

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概要

この戦略は,主に最高価格,最低価格,指数関数移動平均 (EMA) を利用し,トレンド逆転を確認し,取引信号を生成する.戦略は,最初に指定されたバックバック期間の最高価格と最低価格を計算し,次に現在の閉値が最高価格に対応する最低価格以下 (下落逆転確認) または最低価格に対応する最高価格以上 (上昇逆転確認) であるかどうかを決定する.逆転確認信号が現れたら,戦略は対応するエントリー信号を生成する.この戦略の主な利点はトレンド逆転の機会を把握する能力であり,主なリスクは,逆転確認信号が現れた後に,価格は片方的なトレンドではなく繰り返し変動を経験することがある.

戦略原則

  1. 指定された回顧期間内で最も高い価格 (find_highest) と最も低い価格 (find_lowest) を計算する.
  2. 指定された回顧期間の終了価格の EMA を計算する.
  3. 復習期間中に各キャンドルを繰り返して,最も低い価格 (dnRv) と最も高い価格 (upRv) を求めます.
  4. 現在の閉盘価格が dnRv (下向きの逆転確認) 以下の値か,upRv (上向きの逆転確認) の値か 判断する.
  5. 低迷逆転の確認信号 (dnRv_signal) が表示され,以前に起動されていない場合は,ショートエントリー信号を生成します.
  6. 上昇傾向の反転の確認信号 (upRv_signal) が表示され,以前には触発されていなかった場合は,ロングエントリー信号を生成します.

戦略 の 利点

  1. 逆転の確認信号は,戦略がトレンド逆転の機会を把握し,戦略の潜在的収益を高めるのに役立ちます.
  2. EMA を利用することで,戦略は異なる市場状況と変動周期に適応できます.
  3. 振り返る期間が調整可能であるため,戦略は柔軟であり,異なる取引手段や時間枠に最適化できます.

戦略リスク

  1. 逆転確認信号が表示された後,価格は単方向のトレンドではなく繰り返し変動を起こし,頻繁なエントリーと出口につながり,取引コストが高まります.
  2. この戦略には明示的なストップ・ロスト・テイク・プロフィート・メカニズムがないため,個々の取引に過剰なリスクにさらされる可能性があります.
  3. 戦略は,特定の状況で不適正なパフォーマンスを引き起こすかもしれない取引手段や市場環境の特徴を考慮していない.

戦略の最適化方向

  1. 個々の取引に対するリスク曝露を制御するためのストップ・ロストとテイク・プロフィートのメカニズムを導入する.動的または静的ストップ・ロストとテイク・プロフィートのレベルは,ATR,パーセント,または固定ポイントに基づいて設定することができます.
  2. RSI,MACD,変動等などの他の技術指標や市場環境要因を組み合わせて,逆転確認信号の信頼性を向上させ,誤った信号をフィルタリングします.
  3. 戦略の適応性と安定性を向上させるため,最も適した回顧期とEMA期間を見つけるために,異なる取引ツールとタイムフレームのためのパラメータ最適化を実行します.
  4. 全体のリスクを管理するために,市場変動や口座資本に基づいてポジションサイズを調整するなど,ポジションサイズとリスク管理のメカニズムを導入することを検討する.

概要

マルチタイムフレーム逆転確認取引戦略は,最も高い価格,最低価格,EMAを使用して潜在的なトレンド逆転機会を特定し,対応するエントリーシグナルを生成する.この戦略の利点はトレンド逆転を捕捉する能力であるが,頻繁な取引や不十分なリスク管理の問題にも直面している.ストップ・ロストとテイク・プロフィートメカニズムを導入し,他の指標,パラメータ最適化,ポジションサイズを組み合わせることで,戦略のパフォーマンスと安定性をさらに向上させることができる.実用的な応用では,戦略パラメーターとリスク管理措置は,特定の取引ツールと市場環境に応じて調整する必要がある.

/*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("Reversal Confimation Strategy", overlay=true)

// Indicator inputs
lookback = input.int(50, 'Lookback Period', minval=1, step=1)
downColor = input(color.red, 'Shape Color Down')
upColor = input(color.green, 'Shape Color Up')

// Indicator calculations
find_highest = ta.highest(high, lookback)
find_lowest = ta.lowest(low, lookback)
ema = ta.ema(close, lookback)

var dnRv = 0.0
var dnRv_trigger = false
var upRv = 0.0
var upRv_trigger = false

if high == find_highest
    dnRv_trigger := false
if low == find_lowest
    upRv_trigger := false

for i = 0 to lookback - 1
    if high[i] == find_highest
        dnRv := low[i]
for i = 0 to lookback - 1
    if low[i] == find_lowest
        upRv := high[i]

dnRv_signal = close < dnRv and dnRv_trigger == false 
upRv_signal = close > upRv and upRv_trigger == false

if dnRv_signal  
    dnRv_trigger := true
if upRv_signal  
    upRv_trigger := true

// Entry and exit conditions
if dnRv_signal
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if upRv_signal
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Plotting
plotshape(dnRv_signal ? 1 : 0, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=downColor, size=size.small)
plotshape(upRv_signal ? 1 : 0, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=upColor, size=size.small)
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