この記事では,価格の波動の高低点を基に突破取引を行う量化戦略について詳しく説明する.この戦略は,重要な価格領域の突破を判断して取引信号を形成する.
戦略の原則
この戦略は,主に以下の取引の論理に従っています.
3つのK線の最大値と最小値を計算し,現在の短期変動を表します.
近年の震動範囲を表す約50K線の最大値と最小値を計算する.
価格が短期低点を超え,近期低点を超えると,買入シグナルが作られる.
価格が短期高点を超え,近期高点を下回ると,セールシグナルが作られる.
リスク管理のための止損停止点を設定する.
重要な価格領域の突破を判断して取引の機会を見つけることで,新しいトレンドの波が始まるのを効果的に識別できます.
2 戦略的優位性
この戦略の最大の利点は, 突破判断のルールがシンプルで明快で, 実行しやすいことです.
また,ストップ・ロスト・ストップを直接設定することで,取引ごとにリスクをコントロールできます.
最後に,テストの時間帯を設定して,異なる市場段階に合わせてテストを行うことができます.
3 潜在的リスク
しかし,この戦略にはいくつかの潜在的な問題があります.
まず,突破だけでトレンドを正確に判断できない場合,偽信号が発生する可能性があります.
第2に,パラメータの最適化が行われず,戦略の安定性が限られている.
最後に,ストップ・ストップ・ロスの設定は,利益と損失の比率を考慮して最適化する必要があります.
内容と要約
この記事では,価格の波動の高低を基に突破する量化取引戦略について詳しく説明する.これは,重要な価格領域の突破を判断することによって取引機会を発見する.この戦略は,概念が明確でシンプルですが,パラメータ設定などの改善も必要である.全体として,それはユニークな突破思考を提供する.
/*backtest
start: 2023-08-15 00:00:00
end: 2023-09-14 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("JetzGiantz Strategy", overlay=true)
// Getting inputs
StopTgt = input(10, minval=1, title="Stop Loss $")
ProfTgt = input(100, minval=1, title="Profit Target $")
//Filter backtest month and year
startMonth = input(1, minval=1, maxval=12, title="Month")
startYear = input(2021, minval=2000, maxval=2100, title="Year")
//Filter funtion inputs
//Calculations
Low3 = lowest(low,3)
Low50 = lowest(low,50)
High3 = highest(high,3)
High50 = highest(high,50)
if (month>=startMonth and year>=startYear)
if(close[1] < open[1] and close > open and close > open[1] and (Low3 < Low50[1] or Low3 < Low50[2] or Low3 < Low50[3]))
strategy.order("BuyEntry", strategy.long, when=strategy.position_size == 0, comment="BuyEntry")
if (month>=startMonth and year>=startYear)
if(close[1] > open[1] and close < open and close > open[1] and (High3 > High50[1] or High3 > High50[2] or High3 > High50[3]))
strategy.order("SellEntry", strategy.short, when=strategy.position_size == 0, comment="SellEntry")
strategy.exit("bracket", loss=StopTgt, profit=ProfTgt, when=strategy.position_size > 0)
strategy.exit("bracket", loss=StopTgt, profit=ProfTgt, when=strategy.position_size < 0)