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多期トレンドフォローとオーダーブロック量的な取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2024-07-29 13:57:12
タグ:エイマSMAOB

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概要

これは,複数の技術指標と取引概念を組み合わせた複雑な定量的な取引戦略である.この戦略は主にオーダーブロック,トレンド変化検出,移動平均クロスオーバー,および複数のタイムフレーム分析をベースに,取引信号を生成する.コアアイデアは,より短いタイムフレーム (5分) で価格アクションと技術指標を使用して,より大きなタイムフレーム (1時間) でトレンドの方向に正確に入出する.

戦略の原則

  1. オーダーブロック: 戦略はオーダーブロックを計算するためにカスタム関数を使用します.これは通常,集中した機関オーダーの領域を表す重要な価格レベルです.

  2. トレンド変化検出: 単純な移動平均 (SMA) のクロスオーバーを使用して,潜在的なトレンド変化を特定します.

  3. マルチタイムフレーム分析: 1時間のタイムフレームで50期および200期指数関数移動平均値 (EMA) を計算し,より広範な市場傾向を決定します.

  4. 入国条件:

    • ロング: 5 分間のチャートに上昇傾向信号が表示されると,価格はオーダーブロックの上を突破し,50 EMA は 1 時間チャート上の 200 EMA よりも上です.
    • 短い: 5分チャートにダウントレンド信号が表示されると,価格はオーダーブロックを下回り,50 EMAは1時間のチャートで200 EMAを下回ります.

  5. 脱出戦略: リスクを管理し利益を固定するために固定パーセントの利益とストップ・ロスのレベルを使用します.

戦略 の 利点

  1. 多次元分析:複数の時間枠と技術指標を組み合わせ,より包括的な市場視点を提供します.

  2. トレンドフォロー:より大きなトレンドの方向で取引することで,収益性の高い取引の確率を高めます.

  3. 正確なエントリー:エントリータイミングを最適化するために,オーダーブロックと短期的なトレンド変更を使用します.

  4. リスクマネジメント: 既定の利益とストップ・ロスの割合を使用し,各取引のリスクを効果的に制御します.

  5. 適応性: 戦略パラメータは,異なる市場環境に適応するように調整できます.

戦略リスク

  1. 過剰取引: 非常に不安定な市場で頻繁に取引信号を生成し,取引コストを増加させる可能性があります.

  2. スリップリスク: 流動性が低い市場では,実際の実行価格が理想価格から大幅に偏りることがあります.

  3. トレンド逆転リスク: トレンドの転換点近くで,戦略は連続して損失を被る可能性があります.

  4. パラメータ感度:戦略のパフォーマンスはパラメータ設定に非常に敏感であり,継続的な最適化が必要です.

  5. 市場環境依存性: 戦略は,変動する市場や急激に振動する市場ではうまく機能しない可能性があります.

戦略の最適化方向

  1. ダイナミックパラメータ調整: 市場の変動に基づいて,自動的に利益の引き上げとストップロスの割合を調整することを検討する.

  2. 追加のフィルター: 誤った信号を減らすために,追加の技術的指標や市場情勢指標を導入します.

  3. 時間フィルタリング: 低流動性の期間を避けるために取引時間窓の制限を追加します.

  4. ポジション管理: 波動性に基づくポジションサイズなど,より洗練されたポジション管理戦略を実施する.

  5. バックテストと最適化:最適なパラメータの組み合わせを見つけるために,より広範な歴史的なデータバックテストを実施します.

  6. 市場環境認識: 異なる市場状態を識別し,それに応じて戦略を調整するためのアルゴリズムを開発する.

概要

これは,マルチタイムフレーム分析,オーダーブロック理論,トレンドフォローテクニックを組み合わせた包括的で論理的に複雑な定量的な取引戦略である.より大きなトレンドの方向に正確なエントリーポイントを探することによって,この戦略は取引の成功率を改善することを目指している.しかし,その複雑性により,戦略はオーバーフィットおよびパラメータ感度などの課題に直面している.将来の最適化は,ダイナミックパラメータ調整,追加のフィルター,より洗練されたポジション管理方法を含む戦略の適応性と強度を改善することに焦点を当てなければならない.全体として,この戦略は高周波取引のための優れた枠組みを提供しているが,慎重な実装と継続的な監視と調整を必要とする.

/*backtest
start: 2024-06-28 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("S&P 500", overlay=true)
// Parámetros
length = input(14, "Longitud")
src = input(close, "Fuente")
profit_percent = input.float(0.08955, "Porcentaje de ganancia", step=0.00001, minval=0)
stop_loss_percent = input.float(0.04477, "Porcentaje de stop loss", step=0.00001, minval=0)
// Función para calcular el Order Block
order_block(src, len) =>
    highest = ta.highest(high, len)
    lowest = ta.lowest(low, len)
    mid = (highest + lowest) / 2
    ob = src > mid ? highest : lowest
    ob
// Cálculo del Order Block
ob = order_block(src, length)
// Función para detectar cambios de tendencia
trend_change(src, len) =>
    up = ta.crossover(src, ta.sma(src, len))
    down = ta.crossunder(src, ta.sma(src, len))
    [up, down]
// Detectar cambios de tendencia
[trend_up, trend_down] = trend_change(src, length)
// Calcular EMA 50 y EMA 200 en timeframe de 1 hora
ema50_1h = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 50))
ema200_1h = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 200))
// Condiciones de EMA
ema_buy_condition = ema50_1h > ema200_1h
ema_sell_condition = ema50_1h < ema200_1h
// Señales de compra y venta
buy_signal = trend_up and close > ob and ema_buy_condition
sell_signal = trend_down and close < ob and ema_sell_condition
// Ejecutar la estrategia
if (buy_signal)
    strategy.entry("Compra", strategy.long)
if (sell_signal)
    strategy.entry("Venta", strategy.short)
// Calcular precios de toma de ganancias y stop loss
if (strategy.position_size != 0)
    entry_price = strategy.position_avg_price
    is_long = strategy.position_size > 0
    take_profit = entry_price * (1 + (is_long ? 1 : -1) * profit_percent / 100)
    stop_loss = entry_price * (1 + (is_long ? -1 : 1) * stop_loss_percent / 100)
    strategy.exit(is_long ? "Long TP/SL" : "Short TP/SL", limit=take_profit, stop=stop_loss)
// Visualización
plot(ob, "Order Block", color.purple, 2)
plot(ta.sma(src, length), "SMA", color.blue)
plot(ema50_1h, "EMA 50 1h", color.yellow)
plot(ema200_1h, "EMA 200 1h", color.white)
bgcolor(buy_signal ? color.new(color.green, 90) : sell_signal ? color.new(color.red, 90) : na)
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