資源の読み込みに... 荷物...

多パラメータストカスティック・インテリジェント・トレンド・トレーディング・戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2025-01-06 16:09:58
タグ:ストックエイマSMARRSLTPPOP

概要

この戦略はストカスティックオシレーターに基づいたインテリジェントな取引システムである.動的トレンド識別,複数の信号確認,およびインテリジェントリスク管理機能を組み合わせて,自動的に市場過剰購入/過剰売却状態を特定し,取引を実行する.この戦略は,市場状況を視覚的に表示するためにカラーコーディングシステムを使用し,トレンド確認のために複数の期間の移動平均値 (EMA) を統合し,柔軟なストップ損失と利益の設定を提供します.

戦略の原則

この戦略の核心はストカスティックオシレーターと複数の移動平均系の組み合わせに基づいています.K値が既定のオーバーバイト/オーバーセールレベル (93/15) または中間レベル (40) を突破すると取引信号が生成されます.このシステムは,色の変化 (赤は潜在的な下落を示し,緑は潜在的な上昇を示し,青は中性を示します) により市場状況を視覚的に表示します.また,トレンド確認のために20,50,100,200期指数関数移動平均値 (EMA) を組み込みます.この戦略には,1:1,1:4,および1:8などの異なるリスク・リターン比をサポートするインテリジェントリスク管理システムが含まれています.

戦略の利点

市場状態を迅速に識別するための色コード付きの明確で直感的な信号システム
複数の信号の確認メカニズムは,偽信号のリスクを軽減します.
柔軟なリスク管理システムで,調整可能なリスク・リターン比をサポートする
トレンド確認のための複数の期間の移動平均の統合
自動ストップ・ロストとテイク・プロフィートの設定は,手動操作のリスクを軽減します
明確なコード構造,維持と最適化が簡単

戦略リスク

複数の市場で頻繁に取引信号を生成する可能性があります.
固定された過買い/過売値は,すべての市場条件に適合しない可能性があります.
移動平均系は不安定な市場で遅れている可能性があります
リスク管理のために適切なストップ・ロスの設定が必要です. 解決策には:信号フィルタリングメカニズムを追加,動的値調整,移動平均パラメータの最適化,厳格なストップ損失実行

戦略の最適化方向

市場変動に基づいて過買い/過売りレベルを動的に調整するための適応可能な値システムを導入する
信号確認のための音量指標を追加する
偽信号を減らすためのインテリジェント信号フィルタリングメカニズムを開発
トレンド判断の精度を向上させるために移動平均パラメータを最適化
パラメータ最適化のための機械学習アルゴリズムを導入
抽出制御メカニズムを追加する

概要

この戦略は,ストカスティックオシレーター,移動平均システム,インテリジェントリスクマネジメントを組み合わせて包括的な取引システムを構築する. 戦略デザインは,さまざまなリスクの好みを持つトレーダーに適した実用性と操作性を強調する. 継続的な最適化と改善を通じて,戦略はさまざまな市場条件で安定したパフォーマンスを維持する可能性がある.

/*backtest
start: 2024-12-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
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/
// © petrusvorenusperegrinus

//██████╗ ███████╗████████╗██████╗ ██╗   ██╗███████╗                             
//██╔══██╗██╔════╝╚══██╔══╝██╔══██╗██║   ██║██╔════╝                             
//██████╔╝█████╗     ██║   ██████╔╝██║   ██║███████╗                             
//██╔═══╝ ██╔══╝     ██║   ██╔══██╗██║   ██║╚════██║                             
//██║     ███████╗   ██║   ██║  ██║╚██████╔╝███████║                             
//╚═╝     ╚══════╝   ╚═╝   ╚═╝  ╚═╝ ╚═════╝ ╚══════╝                             
                                                                               
//██╗   ██╗ ██████╗ ██████╗ ███████╗███╗   ██╗██╗   ██╗███████╗                  
//██║   ██║██╔═══██╗██╔══██╗██╔════╝████╗  ██║██║   ██║██╔════╝                  
//██║   ██║██║   ██║██████╔╝█████╗  ██╔██╗ ██║██║   ██║███████╗                  
//╚██╗ ██╔╝██║   ██║██╔══██╗██╔══╝  ██║╚██╗██║██║   ██║╚════██║                  
// ╚████╔╝ ╚██████╔╝██║  ██║███████╗██║ ╚████║╚██████╔╝███████║                  
//  ╚═══╝   ╚═════╝ ╚═╝  ╚═╝╚══════╝╚═╝  ╚═══╝ ╚═════╝ ╚══════╝                  
                                                                               
//██████╗ ███████╗██████╗ ███████╗ ██████╗ ██████╗ ██╗███╗   ██╗██╗   ██╗███████╗
//██╔══██╗██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔════╝ ██╔══██╗██║████╗  ██║██║   ██║██╔════╝
//██████╔╝█████╗  ██████╔╝█████╗  ██║  ███╗██████╔╝██║██╔██╗ ██║██║   ██║███████╗
//██╔═══╝ ██╔══╝  ██╔══██╗██╔══╝  ██║   ██║██╔══██╗██║██║╚██╗██║██║   ██║╚════██║
//██║     ███████╗██║  ██║███████╗╚██████╔╝██║  ██║██║██║ ╚████║╚██████╔╝███████║
//╚═╝     ╚══════╝╚═╝  ╚═╝╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝  ╚═╝╚═╝╚═╝  ╚═══╝ ╚═════╝ ╚══════╝

//@version=6
strategy("CM Stochastic POP Method 3", shorttitle="CM_Stochastic POP_M3", overlay=true)

// Stochastic Settings
length = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
smoothK = input.int(5, "Smooth K", minval=1)

// Risk:Reward Settings
use_rr = input.bool(true, "Use Risk:Reward Ratio")
use_sl = input.bool(true, "Use Stop Loss")  // New input for Stop Loss toggle
rr_options = input.string("1:1", "Risk:Reward Ratio", options=["1:1", "1:4", "1:8"])
stop_percent = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, step=0.1)

// Convert selected R:R ratio to number
get_rr_multiplier(rr) =>
    switch rr
        "1:1" => 1.0
        "1:4" => 4.0
        "1:8" => 8.0
        => 1.0  // default case
rr_ratio = get_rr_multiplier(rr_options)

// Fixed Level Settings
upperLine = 93.0  // Fixed sell level
midLine = 40.0    // Buy/Sell level
lowerLine = 15.0  // Fixed buy level

// EMA Settings
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// Calculate Stochastic with smoothing
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)

// Dynamic color based on K value
kColor = k >= upperLine ? color.red :    // Above 93 -> Red
         k <= lowerLine ? color.green :   // Below 15 -> Green
         k <= midLine ? color.green :     // Below 40 -> Green
         color.blue                       // Between 40-93 -> Blue

// Buy Signals:
longCondition1 = ta.crossover(k, lowerLine)   // Cross above 15
longCondition2 = ta.crossover(k, midLine)     // Cross above 40

// Sell Signals:
shortCondition1 = ta.crossunder(k, upperLine) // Cross below 93
shortCondition2 = ta.crossunder(k, midLine)   // Cross below 40

calc_tp_sl(entry_price, is_long) =>
    sl_distance = entry_price * (stop_percent / 100)
    sl = is_long ? entry_price - sl_distance : entry_price + sl_distance
    tp_distance = sl_distance * rr_ratio
    tp = is_long ? entry_price + tp_distance : entry_price - tp_distance
    [sl, tp]

// Long entries
if (longCondition1)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, true)
        strategy.entry("Long_15", strategy.long)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_15", "Long_15", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_15", "Long_15", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Long_15", strategy.long)

if (longCondition2)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, true)
        strategy.entry("Long_40", strategy.long)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_40", "Long_40", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_40", "Long_40", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Long_40", strategy.long)

// Short entries
if (shortCondition1)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, false)
        strategy.entry("Short_93", strategy.short)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_93", "Short_93", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_93", "Short_93", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Short_93", strategy.short)

if (shortCondition2)
    if (use_rr)
        [sl, tp] = calc_tp_sl(close, false)
        strategy.entry("Short_40", strategy.short)
        if (use_sl)
            strategy.exit("Exit_40", "Short_40", stop=sl, limit=tp)
        else
            strategy.exit("Exit_40", "Short_40", limit=tp)
    else
        strategy.entry("Short_40", strategy.short)

// Plot EMAs
plot(ema20, title="EMA 20", color=color.blue, linewidth=1, force_overlay = true)
plot(ema50, title="EMA 50", color=color.yellow, linewidth=1, force_overlay = true)
plot(ema100, title="EMA 100", color=color.orange, linewidth=1, force_overlay = true)
plot(ema200, title="EMA 200", color=color.purple, linewidth=1, force_overlay = true)

// Plot Stochastic line 
plot(k, title="Stochastic", color=kColor, linewidth=2)

// Plot reference lines 
hline(100, title="100 Line", color=color.white, linestyle=hline.style_solid)
hline(upperLine, title="93 Line", color=color.red, linestyle=hline.style_solid)
hline(midLine, title="40 Line", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed)
hline(lowerLine, title="15 Line", color=color.green, linestyle=hline.style_solid)
hline(0, title="0 Line", color=color.white, linestyle=hline.style_solid)

関連性

もっと

2019 FMZ - すべての権利は保護されています.

多パラメータストカスティック・インテリジェント・トレンド・トレーディング・戦略

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

概要

戦略の利点