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マルチEMAクロスオーバーとフィボナッチ拡張トレンド

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日時: 2024-07-29 16:42:56
タグ:エイマ

概要

この戦略は,複数の指数関数移動平均値 (EMA) のクロスオーバーとフィボナッチ拡張レベルを組み合わせたトレンドフォローシステムである.この戦略は,潜在的なトレンド開始と終了を特定するために異なる期間のEMAの相互作用を利用し,利益目標を決定するためにフィボナッチ拡張レベルを使用する.この戦略には,リスクを管理し利益を保護するための特定のストップロスのルールも含まれている.

戦略の原則

この戦略の核心は,トレンドの開始と終了を把握するために,複数のタイムフレームにわたるEMAクロスオーバーを使用することにある.特に,5期,10期および30期EMAを使用している.この戦略には,4つの異なるエントリー条件が含まれ,それぞれが異なる市場シナリオを把握するように設計されている:

最初のエントリー条件は,価格が30期間のEMAに触れたり,または30期間のEMAを下回り,その後その上を閉じるとき,10期間のEMAが5期間のEMAよりも高く,30期間のEMAが5期間のEMAよりも1%低いとき,起動する.
第2のエントリー条件は,5期間のEMAが30期間のEMAを超越し,30期間のEMAが過去6バーで5期間のEMAを下回ったとき発生します.
第3のエントリー条件は,前2バーの高値がそれぞれ5期間の EMAを下回り,5期間の EMAが10期間の EMAを下回り,30期間の EMAを下回り,前2バーの高値が現在の閉盤を下回ったとき発生する.
第4のエントリー条件は,10期EMAが30期EMAを上回り,5期EMAが過去4バーで30期EMAを上回り,10期EMAと5期EMAの現在の値は前値よりも高くなったとき発生する.

ストップ・ロスの場合,戦略は,異なるエントリー条件に関する特定の規則を設定します.

第"条件では,30期間の EMAが10期間の EMAを超えるとポジションは閉じる.
他の条件では,閉じる価格が前3つのバーの最低値を下回る場合,ポジションは閉じる.

利得目標は,0.618,0.786,1.0,および1.618レベルを含むフィボナッチ拡張レベルに基づいて設定されます.この戦略は,特定のルールに従って,これらのレベルに達するとポジションを閉鎖します.

さらに,この戦略には利益ロック条件が含まれます.最後の2つのバーの底辺が5期間のEMAよりも高く,EMAが上昇順に並べられている場合 (5 > 10 > 30),利益ロックのためにポジションは閉鎖されます.

戦略の利点

複数の確認:複数のEMAとエントリー条件を使用することで,戦略はトレンドの開始と継続をより正確に特定することができます.この複数の確認メカニズムは,誤った信号を削減し,取引の精度を向上させることができます.
高度な適応性: 4つの異なるエントリー条件により,戦略は様々な市場環境に適応し,急速なブレイクや遅いトレンド形成のいずれかの取引機会を把握することができます.
リスクマネジメント: 戦略には,それぞれの取引におけるリスクを制御するのに役立つ特定のストップロスのルールが含まれています. 異なるエントリー条件が異なるストップロスの戦略に対応し,リスクマネジメントに重点を置いていることを示しています.
明確な利益目標:フィボナッチ拡張レベルを利益目標として使用することで,トレーダーは明確な出口ポイントを提供します.これは,早すぎる利益を得たり,ポジションを長時間保持したりするのを避けるのに役立ちます.
利益保護: 利益ロック条件は,トレンドが逆転するときに得られた利益を保護するのに役立ちます.多くのトレンドフォロー戦略ではしばしば見過ごされる重要な側面です.
技術指標の組み合わせ:この戦略は,EMAとフィボナッチツールを組み合わせ,この2つの一般的な技術分析ツールの強みを活用しています.

戦略リスク

過剰取引: 複数のエントリー条件により,特に不安定な市場では過剰取引が起こり,取引コストが上昇し,誤った信号が増える可能性があります.
パラメータ敏感性: 戦略は複数の固定EMA期間と百分比の値を使用する.これらのパラメータは,異なる市場と時間枠に調整する必要がある場合があります.そうでなければ,戦略のパフォーマンスが低下する可能性があります.
トレンド依存性:トレンドをフォローする戦略として,変動または振動する市場では不良なパフォーマンスを発揮することがあります.これらの市場環境では,複数の誤った信号と小さな損失を生む可能性があります.
遅延: EMA は,本質的に遅延指標である.急速に変化する市場では,戦略は傾向の転換点を間に合うように捉えることができないかもしれない.
複雑性: 戦略の条件や規則の多さは,その複雑性を高め,理解と維持を困難にし,過剰な適応のリスクを高めます.

戦略の最適化方向

ダイナミックパラメータ調整: EMA期間のダイナミックな調整および市場の変動に基づく他のパラメータのための適応メカニズムを導入することを検討します.これは異なる市場環境における戦略の適応性を向上させることができます.
ボリューム指標を組み込む:ボリューム分析を組み合わせることで,エントリーと退出決定の正確性が向上する.例えば,トレンド強さを確認するためにエントリー時にボリュームを増やす必要がある.
市場環境のフィルタリング: トレンドフォローに適さない環境で取引を一時停止するために,ATR (平均真差) や波動性指標などの市場環境の識別メカニズムを導入する.
ストップ・ロスのメカニズムを最適化:固定ストップの代わりにトライリング・ストップを使用することを検討する.これは利益を保護し,成長し続けることを可能にする.
タイムフィルタリングを追加: 戦略の安定性を向上させるため,非常に不安定または低流動性の時期を避け,特定の時間帯に取引を制限します.
機械学習を導入: マシン学習アルゴリズムを使用して,パラメータ選択とエントリー決定を最適化し,戦略の適応性とパフォーマンスを向上させることができます.
多期分析: 長期間のトレンド分析を組み込み,エントリー決定の正確性を向上させ,主要なトレンドに反するエントリーを避ける.

結論

このマルチEMAクロスオーバーとフィボナッチ拡張トレンドフォロー戦略は,複数の技術指標と取引コンセプトを組み合わせた包括的な取引システムを実証している.複数のEMAとエントリー条件を使用することにより,戦略はトレンドを把握し,誤った信号を減らす間のバランスをとろうとしている.フィボナッチ拡張レベルの使用は,利益目標を設定するための客観的な基盤を提供し,特定のストップ・ロストと利益ロックルールはリスク管理に重点を置いています.

この戦略は,複数の確認と高度な適応性の利点があるが,その複雑性とパラメータ選択に対する敏感性も一定の課題をもたらす.戦略の堅牢性とパフォーマンスをさらに向上させるために,ダイナミックパラメータ調整,市場環境フィルタリング,マルチタイムフレーム分析を最適化方向として導入することを検討することができる.

この戦略は,トレンドフォローのための興味深い枠組みを提供しているが,トレーダーは実践でそれを適用する際に徹底的なバックテストとパラメータ最適化を行い,特定の市場と取引スタイルに基づいて適切な調整を行う必要がある.継続的なモニタリングと最適化によって,この戦略は効果的なトレンドフォローツールになる可能性がある.

/*backtest
start: 2024-06-01 00:00:00
end: 2024-06-30 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA Combined Strategy with Specific Stop Loss", overlay=true)

// Define the EMAs
ema30 = ta.ema(close, 30)
ema10 = ta.ema(close, 10)
ema5 = ta.ema(close, 5)

// Define the conditions for opening an order
open_condition1 = low <= ema30 and close > ema30  and ema10 > ema5 and ema30 * 1.01 < ema5
open_condition2 = ta.crossover(ema5, ema30) and (ta.crossover(ema30[1], ema5[1]) or ta.crossover(ema30[2], ema5[2]) or ta.crossover(ema30[3], ema5[3]) or ta.crossover(ema30[4], ema5[4])  or ta.crossover(ema30[5], ema5[5]) or ta.crossover(ema30[6], ema5[6]) )
open_condition3 = high[2] < ema5[2] and high[1] < ema5[1] and ema5 < ema10 and ema10 < ema30 and high[1] < close 
open_condition4 = ta.crossover(ema10, ema30) and (ta.crossover(ema5[0], ema30[0]) or ta.crossover(ema5[1], ema30[1]) or ta.crossover(ema10[2], ema30[2]) or ta.crossover(ema10[3], ema30[3])) and ema10[1] < ema10 and ema5[1] <ema5

// Calculate the lowest low of the previous two bars
lowest_low_prev_two_bars = ta.lowest(low, 3)

// Track the entry price and the lowest low of the previous two bars for open_condition3
var float entry_price = na
var float low_entry_price = na
var float entry_lowest_low1 = na
var float entry_lowest_low2 = na
var float entry_lowest_low3 = na
var float entry_lowest_low4 = na

var bool order1 = false
var bool order2 = false
var bool order3 = false
var bool order4 = false
// Fibonacci extension levels based on the last significant swing
var float fib_extension_level_0_618 = na
var float fib_extension_level_0_786 = na
var float fib_extension_level_1 = na
var float fib_extension_level_1_618 = na

    // Calculate Fibonacci extension levels
var float swing_low = na
var float swing_high = na
// Here we assume the latest swing low and swing high, adjust based on your logic
swing_low := ta.lowest(low, 20)
swing_high := ta.highest(high, 20)

// Open a long order when any of the conditions are met
if open_condition1 and not order2 and not order1 and not order3 and not order4
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="<ema30")
    entry_lowest_low1 := lowest_low_prev_two_bars
    low_entry_price := low
    fib_extension_level_0_618 := low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.618
    fib_extension_level_0_786:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.786
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1.618
    entry_price := close
    order1 := true
if open_condition2 and not order2 and not order1 and not order3 and not order4
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="ema5xema30")
    entry_lowest_low2 := lowest_low_prev_two_bars
    low_entry_price := low
    fib_extension_level_0_618 := low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.618
    fib_extension_level_0_786:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.786
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1.618
    entry_price := close
    order2 := true

if open_condition3 and not order2 and not order1 and not order3 and not order4
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="high<ema5")
    entry_price := close
    low_entry_price := low
    entry_lowest_low3 := lowest_low_prev_two_bars
    fib_extension_level_0_618 := low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.618
    fib_extension_level_0_786:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.786
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1.618
    order3 := true

if open_condition4 and not order2 and not order1 and not order3 and not order4
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="high<ema5444")
    entry_price := close
    low_entry_price := low
    entry_lowest_low4 := lowest_low_prev_two_bars
    fib_extension_level_0_618 := low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.618
    fib_extension_level_0_786:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 0.786
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1
    fib_extension_level_1:= low_entry_price + (swing_high - swing_low) * 1.618
    order4 := true




// Set a stop loss only if the order was opened with the specified conditions
if (not na(entry_price))
    if order1
        if ta.crossover(ema30,ema10)
            strategy.close("Long", comment="stop loss1" )
            entry_price := na
            order1 := false
            low_entry_price := na


    if order2
        if close < entry_lowest_low2
            strategy.close("Long", comment="stop loss2" )
            entry_price := na
            order2 := false
            low_entry_price := na

    if order3
        if close < entry_lowest_low3
            strategy.close("Long", comment="stop loss3" )
            entry_price := na
            order3 := false
            low_entry_price := na

    if order4
        if close < entry_lowest_low4
            strategy.close("Long", comment="stop loss4" )
            entry_price := na
            order4 := false
            low_entry_price := na


    if   low[1] > ema5[1] and low > ema5  and ema5 > ema10 and ema10 > ema30 
        strategy.close("Long", comment="profit low > ema5")
        entry_price := na
        order1 := false
        order2 := false
        order3 := false
        order4 := false
        low_entry_price := na

    // Take profit at Fibonacci extension levels
    if high >= fib_extension_level_0_618 and close <= fib_extension_level_0_618
        strategy.close("Long", comment="at 0.618 Fib")
        entry_price := na
        order1 := false
        order2 := false
        order3 := false
        order4 := false
        low_entry_price := na

    if  high >= fib_extension_level_0_786 and close < fib_extension_level_0_786
        strategy.close("Long", comment="at 0.786 Fib")
        entry_price := na
        order1 := false
        order2 := false
        order3 := false
        order4 := false
        low_entry_price := na

    if  high >= fib_extension_level_1 and close < fib_extension_level_1
        strategy.close("Long", comment="at 1 Fib")
        entry_price := na
        order1 := false
        order2 := false
        order3 := false
        order4 := false
        low_entry_price := na
    if  high >= fib_extension_level_1_618
        strategy.close("Long", comment="at 1 Fib")
        entry_price := na
        order1 := false
        order2 := false
        order3 := false
        order4 := false
        low_entry_price := na


// Plot the EMAs for visual reference
plot(ema30, color=color.blue, title="EMA 30")
plot(ema10, color=color.orange, title="EMA 10")
plot(ema5, color=color.red, title="EMA 5")

関連性

もっと

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マルチEMAクロスオーバーとフィボナッチ拡張トレンド

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

結論

戦略の利点