資源の読み込みに... 荷物...

ATR融合傾向最適化モデル戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年11月28日 17:06:21
タグ:ATRSMATP血圧TRSL

img

概要

この戦略は,ATRとフィボナッチ重量平均値に基づいた先進的なトレンドフォローシステムである.反応的で適応性の高い取引モデルを作成するために,複数のタイムフレームにおける波動性分析とフィボナッチ重量平均値を組み合わせます.コア強みは,よりよいトレンドキャプチャとATRを使用して正確な利益を得るために動的な重量配分にあります.

戦略原則

この戦略は,多層次技術指標アプローチを採用している.まずTrue Range (TR) とBuying Pressure (BP) を計算し,次にフィボナッチ順序期 (8,13,21,34,55) をベースに圧力比を計算する.重度の平均を構成するために異なる期間 (5,4,3,2,1) を適用し,3期SMAによってさらに滑らかにする.取引信号は,事前に設定された値 (58.0と42.0) とSMAクロスオーバーによって引き起こす.ATRを使用して4段階の収益メカニズムが設計されている.

戦略 の 利点

  1. 多次元分析: 複数の時間枠からのデータを組み合わせて,包括的な市場視点を提供する
  2. ダイナミックな適応: ATR を通して市場変動に適応し,戦略の安定性を高める
  3. 知的利益: 4段階の利益メカニズムは,異なる市場状況に柔軟に調整されます
  4. 制御されたリスク: 明確な入出条件は主観的な判断のリスクを軽減する
  5. 体系的な操作: 明確な戦略論理,簡単に量化され,バックテスト

戦略リスク

  1. パラメータ感度:複数の値と重量パラメータは注意深く調整する必要があります.
  2. 遅延リスク: SMA の平滑は信号の遅延を引き起こす可能性があります.
  3. 市場環境による依存: 異なる市場で誤った信号を生む可能性があります
  4. パラメータのフィッティング: パラメータは異なる市場条件に最適化する必要があります. 解決策: 詳細なパラメータ最適化とバックテストを推奨し,異なる市場段階のための動的パラメータ調整を推奨します.

戦略の最適化方向

  1. パラメータ調整:適応性のあるパラメータ調整メカニズムを開発する
  2. 市場フィルタリング: 市場環境認識モジュールを追加する
  3. シグナル最適化:補助確認指標を導入
  4. リスク管理の強化: ダイナミックなストップ・ロストとポジション管理を追加
  5. 抽出管理: 最大抽出制限を適用する

概要

この戦略は,包括的なトレンドフォローシステムを構築するために,ATRとフィボナッチの重量平均を統合している.その強みは多次元分析と動的適応能力にある.一方で,パラメータ最適化と市場環境フィルタリングに注意を払う必要があります.継続的な最適化とリスク管理の強化を通じて,戦略は異なる市場条件で安定したパフォーマンスを維持することができます.


/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © PresentTrading

// The Fibonacci ATR Fusion Strategy is an advanced trading methodology that uniquely integrates Fibonacci-based weighted averages with the Average True Range (ATR) to 
// identify and exploit significant market trends. Unlike traditional strategies that rely on single indicators or fixed parameters, this approach leverages multiple timeframes and 
// dynamic volatility measurements to enhance accuracy and adaptability. 

//@version=5
strategy("Fibonacci ATR Fusion - Strategy [presentTrading]", overlay=false, precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10, initial_capital=10000)

// Calculate True High and True Low
tradingDirection = input.string(title="Trading Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"])

// Trading Condition Thresholds
long_entry_threshold = input.float(58.0, title="Long Entry Threshold")
short_entry_threshold = input.float(42.0, title="Short Entry Threshold")
long_exit_threshold = input.float(42.0, title="Long Exit Threshold")
short_exit_threshold = input.float(58.0, title="Short Exit Threshold")

// Enable or Disable 4-Step Take Profit
useTakeProfit = input.bool(false, title="Enable 4-Step Take Profit")

// Take Profit Levels (as multiples of ATR)
tp1ATR = input.float(3.0, title="Take Profit Level 1 ATR Multiplier")
tp2ATR = input.float(8.0, title="Take Profit Level 2 ATR Multiplier")
tp3ATR = input.float(14.0, title="Take Profit Level 3 ATR Multiplier")

// Take Profit Percentages
tp1_percent = input.float(12.0, title="TP Level 1 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp2_percent = input.float(12.0, title="TP Level 2 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp3_percent = input.float(12.0, title="TP Level 3 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)

true_low = math.min(low, close[1])
true_high = math.max(high, close[1])

// Calculate True Range
true_range = true_high - true_low

// Calculate BP (Buying Pressure)
bp = close - true_low

// Calculate ratios for different periods
calc_ratio(len) =>
    sum_bp = math.sum(bp, len)
    sum_tr = math.sum(true_range, len)
    100 * sum_bp / sum_tr

// Calculate weighted average of different timeframes
weighted_avg = (5 * calc_ratio(8) + 4 * calc_ratio(13) + 3 * calc_ratio(21) + 2 * calc_ratio(34) + calc_ratio(55)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1)
weighted_avg_sma = ta.sma(weighted_avg,3)

// Plot the indicator
plot(weighted_avg, "Fibonacci ATR", color=color.blue, linewidth=2)
plot(weighted_avg_sma, "SMA Fibonacci ATR", color=color.yellow, linewidth=2)

// Define trading conditions
longCondition = ta.crossover(weighted_avg_sma, long_entry_threshold)  // Enter long when weighted average crosses above threshold
shortCondition = ta.crossunder(weighted_avg_sma, short_entry_threshold) // Enter short when weighted average crosses below threshold
longExit = ta.crossunder(weighted_avg_sma, long_exit_threshold)
shortExit = ta.crossover(weighted_avg_sma, short_exit_threshold)


atrPeriod = 14
atrValue = ta.atr(atrPeriod)

if (tradingDirection == "Long" or tradingDirection == "Both")
    if (longCondition)
        strategy.entry("Long", strategy.long)
        // Set Take Profit levels for Long positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price + tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price + tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price + tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (longExit)
        strategy.close("Long")

if (tradingDirection == "Short" or tradingDirection == "Both")
    if (shortCondition)
        strategy.entry("Short", strategy.short)
        // Set Take Profit levels for Short positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price - tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price - tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price - tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (shortExit)
        strategy.close("Short")

関連性

もっと