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高周波定量セッション取引戦略: ブレイクシグナルに基づく適応動的ポジション管理システム

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024年12月12日 14:59:28
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概要

この戦略は,ロンドンと米国の取引セッションの間に価格ブレイク機会を捕獲することに焦点を当てた高周波定量取引システムである.カスタマイズされた取引セッション (キルゾーン),ダイナミックなポジション管理,正確なオーダー管理を通じて安定した取引収益を達成する.戦略の核は,特定のセッション内の価格アクション分析を通じて完全な取引枠組みを確立することであり,バックバック期からの高低点データと組み合わせる.

戦略の原則

この戦略は以下の基本原則に基づいて機能します

  1. セッション選択: 戦略は,通常,流動性と変動性が高いロンドンと米国の取引セッションに焦点を当てています.
  2. ブレイクシグナル:現在の閉店価格と開店価格の関係,および過去の高値と低値との比較を分析することによって,潜在的なブレイクシグナルを特定します.
  3. ダイナミック・ポジショニング: 口座資本,リスクパーセント,ストップ・ロスの距離に基づいて,各取引のポジションサイズをダイナミックに計算します.
  4. オーダー管理: 期限切れのオーダーによるリスクを回避するために,自動的に待機中のオーダーを取り消すメカニズムを実装する.
  5. リスク・リターン比:トレーダーが個人リスクの好みに応じてリスク・リターン比を設定することができます.

戦略 の 利点

  1. 正確なタイムマネジメント: カスタマイズされた取引セッションを通じて最も流動性の高い時間に取引を保証します.
  2. インテリジェント・ポジション・マネジメント: 動的にポジションサイズを計算し,各取引のリスク露出を効果的に制御します.
  3. 柔軟なパラメータ構成:トレーダーは個人のニーズに応じて様々なパラメータを調整することができます.
  4. 総合的なリスク管理: ストップ・ロスト,テイク・プロフィート,オーダータイムアウトのキャンセルなどの複数のリスク管理メカニズムを含む.
  5. 高い自動化レベル:信号生成から注文管理まで完全に自動化され,人間の介入を減らす.

戦略リスク

  1. 市場変動リスク:高波動期間に誤ったブレイクシグナルが発生する可能性があります.
  2. スリップリスク:高周波取引におけるスリップは戦略の業績に影響を与える可能性があります.
  3. 偽のブレイクリスク: 市場では偽のブレイクが発生し,取引損失を引き起こす可能性があります.
  4. 流動性リスク: 特定のセッションにおける不十分な流動性は,注文執行に影響を与える可能性があります.

戦略の最適化方向

  1. 波動性フィルターを実装する: 市場波動性分析を通じてエントリータイミングを最適化する.
  2. トレンドフィルタリングを追加:長期トレンド指標を組み込むことで取引方向の精度を向上させる.
  3. タイム・ウィンドウを最適化: 過去データ分析に基づいて取引セッションの設定を微調整する.
  4. ポジション管理の強化: 不安定性に基づく動的ポジション調整メカニズムを追加することを検討する.

概要

この戦略は,時間,価格,位置を含む複数の次元を総合的に活用することで,完全な高周波取引システムを構築する.その主な利点は,取引の正確なタイミングと包括的なリスク管理メカニズムにあります.しかし,トレーダーは市場の状況の変化を注意深く監視し,パラメータ設定をそれに合わせて調整する必要があります.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("ENIGMA ENDGAME Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

// Description: 
// The ENIGMA ENDGAME strategy leverages price action breakouts within specific kill zones (London and US sessions) to capture profitable opportunities. 
// The strategy uses dynamic position sizing based on account equity, precise entry logic via buy-stop and sell-stop orders, and robust risk management to achieve consistent profitability. 
// Features include:
// - Customizable kill zones for session-specific trading.
// - Risk management with dynamic position sizing based on user-defined percentages.
// - Multiple entry opportunities with lookback-based high/low tracking.
// - Automatic pending order cancellation to avoid stale trades.
// - Adjustable risk-reward ratios for optimal profit-taking.

// Define customizable kill zones for London and US sessions
london_start_hour = input.int(2, minval=0, maxval=23, title="London Start Hour (UTC)")
london_end_hour = input.int(5, minval=0, maxval=23, title="London End Hour (UTC)")
us_start_hour = input.int(8, minval=0, maxval=23, title="US Start Hour (UTC)")
us_end_hour = input.int(11, minval=0, maxval=23, title="US End Hour (UTC)")

// Risk management parameters
risk_percentage = input.float(0.1, title="Risk Percentage per Trade (%)", step=0.01)
account_balance = strategy.equity

// Define lookback parameters
lookback_period = 3
cancel_after_bars = input.int(5, title="Cancel Pending Orders After Bars")

// User-defined risk-reward ratio
risk_reward_ratio = input.float(1.0, title="Risk-Reward Ratio", minval=0.1, step=0.1)

// Kill zone function
in_kill_zone = (hour(time) >= london_start_hour and hour(time) < london_end_hour) or (hour(time) >= us_start_hour and hour(time) < us_end_hour)

// Calculate Position Size Based on Risk
calc_position_size(entry_price, stop_loss) =>
    // This function calculates the position size based on the account equity, risk percentage, and stop-loss distance.
    risk = account_balance * (risk_percentage / 100)
    stop_loss_distance = math.abs(entry_price - stop_loss)
    // Validate stop-loss distance
    stop_loss_distance := stop_loss_distance < syminfo.mintick * 10 ? syminfo.mintick * 10 : stop_loss_distance
    position_size = risk / stop_loss_distance
    // Clamp position size
    math.min(position_size, 10000000000.0) // Limit to Pine Script max qty

// Initialize arrays to store high/low levels
var float[] buy_highs = array.new_float(0)
var float[] sell_lows = array.new_float(0)
var int[] pending_orders = array.new_int(0)

// Buy and Sell Arrow Conditions
bullish_arrow = close > open and close > high[1] and in_kill_zone // Triggers buy logic when price action breaks out in the upward direction within a kill zone.
bearish_arrow = close < open and close < low[1] and in_kill_zone // Triggers sell logic when price action breaks out in the downward direction within a kill zone.

// Store Highs and Place Buy-Stops
if bullish_arrow
    array.clear(buy_highs) // Clears previous data to store new highs.
    for i = 1 to lookback_period
        array.push(buy_highs, high[i]) // Tracks highs from the lookback period.
    
    // Place buy-stop orders
    for high_level in buy_highs
        stop_loss = low - syminfo.mintick * 10 // 1 pip below the low
        take_profit = high_level + (high_level - stop_loss) * risk_reward_ratio // Calculate take-profit based on the risk-reward ratio.
        strategy.entry("Buy", strategy.long, stop=high_level, qty=calc_position_size(high_level, stop_loss))
        strategy.exit("Take Profit", "Buy", limit=take_profit, stop=stop_loss)

// Store Lows and Place Sell-Stops
if bearish_arrow
    array.clear(sell_lows) // Clears previous data to store new lows.
    for i = 1 to lookback_period
        array.push(sell_lows, low[i]) // Tracks lows from the lookback period.
    
    // Place sell-stop orders
    for low_level in sell_lows
        stop_loss = high + syminfo.mintick * 10 // 1 pip above the high
        take_profit = low_level - (stop_loss - low_level) * risk_reward_ratio // Calculate take-profit based on the risk-reward ratio.
        strategy.entry("Sell", strategy.short, stop=low_level, qty=calc_position_size(low_level, stop_loss))
        strategy.exit("Take Profit", "Sell", limit=take_profit, stop=stop_loss)

// Cancel Pending Orders After Defined Bars
if array.size(pending_orders) > 0
    for i = 0 to array.size(pending_orders) - 1
        if bar_index - array.get(pending_orders, i) >= cancel_after_bars
            array.remove(pending_orders, i) // Removes outdated pending orders.

// Alerts for debugging
alertcondition(bullish_arrow, title="Buy Alert", message="Buy signal generated.")
alertcondition(bearish_arrow, title="Sell Alert", message="Sell signal generated.")
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