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動向平均トレンド確認取引システムを持つダイナミック・ダーバス・ボックス・ブレイクアウト

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年11月18日 16:00:53
タグ:MA25SMA

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概要

この記事では,ダーバスボックスと25期移動平均値 (MA25) を組み合わせたトレンドフォロー取引システムを紹介する.この戦略は,ボックス形成を通じて価格統合ゾーンを特定し,ブレイアウト中に強い市場動きを把握するために移動平均値でトレンドを確認する.システムの設計は,トレンド継続と偽ブレイアウトフィルタリングを徹底的に考慮し,トレーダーに市場入出の完全な枠組みを提供します.

戦略の原則

戦略は3つの主要な要素から構成されています.

  1. ダルバスボックス構築:システムは5期間の最高値と最低値を計算してボックス境界を決定する.ボックストップは新しい高値で決定され,底は対応範囲内の最低値で設定される.
  2. 移動平均トレンド確認: 25 期間の単純な移動平均がトレンドフィルターとして導入され,価格がMA25を超える場合にのみポジションを考慮します.
  3. 貿易信号生成:
    • 購入シグナル:価格がボックスの上位を突破し,MA25を超えています.
    • 売りシグナル: 価格がボックスの底を下回る

戦略 の 利点

  1. 能力の強い傾向:
    • ボックスブレイクを通してトレンド開始を記録する
    • MA25フィルタリングは,主要なトレンド方向で取引を保証します.
  2. 信号品質の最適化
    • 二重確認メカニズムは 誤ったブレイクリスクを軽減します
    • 明確な入国・退出条件は 主観的な判断を避ける
  3. 総合的なリスク管理
    • ボックスの底は自然にストップ・ロスのレベルを形成します.
    • MA25は,追加のトレンド保護を提供します.

戦略リスク

  1. 市場リスク:
    • 頻繁な脱出は連続的な停止につながる可能性があります
    • 強いトレンド市場での使用が推奨される
  2. 遅延リスク:
    • 箱の形成には時間がかかる 初期動作を逃すかもしれない
    • 中期平均としてMA25は固有の遅延がある
  3. 資金管理リスク
    • トレードごとに適切な資本の配分が必要です
    • ポジションサイズを動的に変動に合わせて調整する提案

戦略の最適化方向

  1. パラメータ最適化:
    • 市場特性に基づいて調整可能な枠間期間
    • 市場サイクルの特徴に調整できる MA 期間
  2. 信号強化:
    • ボリューム確認メカニズムを追加できます.
    • ダイナミックストップ・ロスの導入を検討する
  3. リスク管理の強化
    • 揮発性フィルターを追加する
    • ダイナミック位置サイズ化を実装する

概要

この戦略は,クラシックなダーバスボックス理論と移動平均トレンドを組み合わせて堅牢な取引システムを構築する.その主な利点は,複数のフィルタリングメカニズムを通じてリスクを制御しながら,トレンド市場を効果的に把握することにある.固有の遅れがあるにもかかわらず,この戦略は適切なパラメータ最適化とリスク管理を通じてトレンド市場で安定したパフォーマンスを達成することができる.トレーダーは,市場環境選択に焦点を当て,戦略を実施する際に実際の状況に基づいてパラメータを動的に調整することをお勧めする.

/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("DARVAS BOX with MA25 Buy Condition", overlay=true, shorttitle="AEG DARVAS")

// Input for box length
boxp = input.int(5, "BOX LENGTH")

// Calculate 25-period moving average
ma25 = ta.sma(close, 25)

// Lowest low and highest high within the box period
LL = ta.lowest(low, boxp)
k1 = ta.highest(high, boxp)
k2 = ta.highest(high, boxp - 1)
k3 = ta.highest(high, boxp - 2)

// New high detection
NH = ta.valuewhen(high > k1[1], high, 0)

// Logic to detect top and bottom of Darvas Box
box1 = k3 < k2
TopBox = ta.valuewhen(ta.barssince(high > k1[1]) == boxp - 2 and box1, NH, 0)
BottomBox = ta.valuewhen(ta.barssince(high > k1[1]) == boxp - 2 and box1, LL, 0)

// Plot the top and bottom Darvas Box lines
plot(TopBox, linewidth=3, color=color.green, title="Top Box")
plot(BottomBox, linewidth=3, color=color.red, title="Bottom Box")
plot(ma25, color=#2195f31e, linewidth=2, title="ma25")

// --- Buy and Sell conditions ---

// Buy when price breaks above the Darvas Box AND MA15
buyCondition = ta.crossover(close, TopBox) and close > ma25

// Sell when price drops below the Darvas Box
sellCondition = ta.crossunder(close, BottomBox)

// --- Buy and Sell Signals ---

// Plot BUY+ and SELL labels
plotshape(series=buyCondition, title="Buy+ Signal", location=location.abovebar, color=#72d174d3, style=shape.labeldown, text="BUY")
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", location=location.belowbar, color=color.rgb(234, 62, 62, 28), style=shape.labelup, text="SELL")

// --- Strategy execution ---

if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")
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