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SMC市場の高低脱出戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年5月23日 18時04分59秒
タグ:SMCHTF

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概要

SMC Markets High-Low Breakout Strategy (SMC Markets High-Low Breakout Strategy) は,シベリアル・マーケットコンセプト (SMC) の原則に基づく定量的な取引戦略である.より高い時間枠で重要な購入/販売圧力領域 (オーダーブロック) を特定し,現在の時間枠で最適なブレイクアウトエントリーポイントを探している.これは,これらのブロックがしばしばサポートまたはレジスタンスレベルとして機能するSMC原則と一致している.戦略は,エントリーレベルと利益目標を最適化するために,トレンド方向,誘発パターン,リスク・リターン比を考慮する.

戦略の原則

  1. 上昇傾向と下降傾向をより高い時間枠 (例えば1時間チャート) で識別する. 上昇傾向は,前期と比較してより高い閉店とより高い低値で定義される. 下降傾向は逆である.
  2. 高いタイムフレームでの誘発パターンを探す. 前回の高値が過去2~3期の高値よりも高いとき上昇傾向の誘発が起こる. 前回の低値が過去2~3期の低値よりも低いとき下落傾向の誘発が起こる.
  3. オーダーブロックをより高いタイムフレームで識別する.上昇誘発の後,その期間の高値と低値がオーダーブロックの上値と下値を定義する.逆は下値誘発に適用される.
  4. 現在のタイムフレーム (例えば15分チャート) の最適なエントリーポイントを見つけます. ローングエントリは,現在の閉じるが,オーダーブロックの下限を超え,前の閉じるがブロック内にあるときに発生します. ショートエントリは,閉じるが上限を下回るときに発生します.
  5. ストップ・ロストとテイク・プロフィートのレベルを設定する.ストップ・ロスはオーダーブロックの境界に配置され,テイク・プロフィートは設定されたリスク・リターン比 (例えば,1:1.5) に基づいて計算される.

戦略 の 利点

  1. SMC原理に基づいて,より長い時間枠で主要な傾向と主要なサポート/レジスタンスレベルを把握し,より短い時間枠でノイズ干渉を回避します.
  2. 誘発パターンを特定することで,トレンドの強さと持続可能性を測定し,入場のためのより多くの基盤を提供します.
  3. 現在の時間枠における正確なブレイクアウトエントリが 誤った信号と引き上げリスクを軽減します
  4. 柔軟なリスク・リターン比設定は,個々のリスク優先順位に応じて調整できます.

戦略リスク

  1. 市場の整合や初期トレンド逆転の際に 戦略は引き下げリスクに直面する可能性があります
  2. 極端な市場状況 (例えば急激な上昇または減少) で,オーダーブロックは無効になり,過剰に緩やかなストップロスを引き起こす可能性があります.
  3. 価格の動きだけを考慮し,ボリュームなどの他の重要な指標を無視すると 偏った判断につながる可能性があります.

戦略の最適化方向

  1. 長期的傾向を把握するために,より長い時間枠 (例えば,毎日,毎週) を導入します.
  2. 移動平均システム,モメント指標などを組み合わせ,トレンドと誘発パターン識別の精度を向上させる.
  3. オーダーブロックの境界を動的に最適化します.例えば,平均真域 (ATR) やチャネル幅を考慮して,異なる市場状況に適応します.
  4. ATRやParabolic SARの追跡など,入国後にストップロスを実行し,保有リスクを軽減する.
  5. 市場情勢指標 (例えばVIX) やマクロ経済データから,潜在的なトレンド逆転やブラック・スワン・イベントを特定できます.

概要

SMC Markets High-Low Breakout Strategy (SMC市場高低ブレイクストラテジー) は,SMC原則に基づいた定量的な取引戦略である.より高い時間枠における主要な圧力領域を特定し,現在の時間枠における最適なブレイクアウトエントリーポイントを探している.この戦略は,エントリーレベルと利益目標を最適化するために,トレンド方向,インセンティブパターン,リスク・リワード比を包括的に考慮する.その利点は,より高い時間枠に基づくノイズをフィルタリングし,傾向を正確に把握し,柔軟なリスク管理機能を提供することにある.しかし,戦略は市場統合または早期トレンド逆転の際に引き下げに直面する可能性がある.将来の最適化は,より多くの時間枠を導入し,オーダーブロックの境界を最適化し,ストップ・ロスを実装し,戦略の動的強さと適応性を向上させるために市場情緒を検討することができる.

//@version=5
strategy("SMC Indian Market Strategy", overlay=true)

// Input Parameters
htf = input.timeframe("60", title="Higher Timeframe")  // For Inducement & Order Block
riskRewardRatio = input.float(1.5, title="Risk:Reward Ratio", minval=0.1)

// Higher Timeframe Data
[htfOpen, htfHigh, htfLow, htfClose] = request.security(syminfo.tickerid, htf, [open, high, low, close])

// Trend Identification (HTF)
bool htfUptrend = htfClose > htfClose[1] and htfLow > htfLow[1]  // Price action
bool htfDowntrend = htfClose < htfClose[1] and htfHigh < htfHigh[1]

// Inducement Identification (HTF)
bool htfInducementHigh = htfUptrend and high[1] > high[2] and high[1] > high[3] 
bool htfInducementLow = htfDowntrend and low[1] < low[2] and low[1] < low[3]
float inducementLevel = htfInducementHigh ? high[1] : htfInducementLow ? low[1] : na

// Order Block Identification (HTF)
var float htfOBHigh = na // Highest high within the order block
var float htfOBLow = na  // Lowest low within the order block

if htfInducementHigh
    htfOBHigh := htfHigh
    htfOBLow := htfLow
else if htfInducementLow
    htfOBHigh := htfHigh
    htfOBLow := htfLow

// Optimal Entry (Current Timeframe)
bool longEntry = htfUptrend and close > htfOBLow and close[1] < htfOBLow  // Break of OB low
bool shortEntry = htfDowntrend and close < htfOBHigh and close[1] > htfOBHigh  // Break of OB high

// Stop Loss and Take Profit
float longSL = htfOBLow
float longTP = close + (close - longSL) * riskRewardRatio
float shortSL = htfOBHigh
float shortTP = close - (shortSL - close) * riskRewardRatio

// Strategy Execution
if longEntry
    strategy.entry("Long", strategy.long, stop=longSL, limit=longTP)
else if shortEntry
    strategy.entry("Short", strategy.short, stop=shortSL, limit=shortTP)
関連性
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