Noro
主要な側面は以下の通りです.
価格チャネルは全体的なトレンドを決定します.高/低を振り返ることで形成されたチャネルは上昇傾向/下落傾向を定義します.
RSIは入場タイミングで過買い/過売りを示します.RSIが60を超えると過買い,40を下回ると過売りゾーンです.
ボディフィルターは最終信号を供給します. ろうそくボディが騒音を避けるために限界を上回る場合にのみ取引します.
トレンド,RSI信号とボディフィルターを組み合わせたエントリ. 上昇信号では長引入,下落信号では短引入.
選択可能な背景色は,トレンドを明確に視覚化します.
選択的に取引するために,カスタマイズできる取引時間枠.
複数の指標が一致して 比較的安定した傾向を図る
主な利点は以下の通りです.
価格チャネルは直感的に全体的なトレンド方向性を識別します
RSIは,タイムエントリーのために過剰購入/過剰販売レベルを効果的に検出します.
身体フィルターは信号の質を向上させ 偽信号を回避します
複数の指標で確認すれば 精度が上がります
簡単な指標は曲線のフィッティングリスクを軽減します
調整可能な取引タイムフレームは柔軟性を追加します
使いやすい パーマータが最小で 初心者向け
背景の色は視覚の明確さを提供します.
考慮すべきいくつかのリスク:
価格チャネルのトレンドの誤認リスク
誤ったRSIシグナルリスク
身体フィルターで有効な信号を排除する
傾向の修正時の引き下げリスク
パラメータの調節が悪いため 最適化リスク
負債の負債と負債の負債の負債の負債の負債の負債
投資投資のリスクは,投資投資のリスクと関連している.
適切な設定がない場合,取引のタイムフレームリスク.
改善可能な部分:
ストップ・ロスの戦略を追加して,取引ごとに損失を制御します.
機器の動作に基づいてパラメータを最適化します
傾向の強さに基づいてポジションのサイズを決めるルールを組み込む.
損失を抑えるために 引き上げ制限を導入する
シグナル検証のためのボリューム価格分析を追加します
パラメータ最適化のための機械学習を導入します
特殊なパラメータを 資産クラスに基づいて
取引の時間枠の論理を改良し 柔軟性を高めます
Noro
/*backtest
start: 2023-08-25 00:00:00
end: 2023-09-24 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title = "Noro's TrendMaster Strategy v1.0", shorttitle = "TrendMaster str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "long")
needshort = input(true, defval = true, title = "short")
len = input(21, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "MA Period")
needbg = input(false, defval = false, title = "Need trend Background?")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//PriceChannel 1
lasthigh = highest(close, len)
lastlow = lowest(close, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
//Trend
trend = low > center and low[1] > center[1] ? 1 : high < center and high[1] < center[1] ? -1 : trend[1]
//Bars
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
//Fast RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), 2)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 2)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
//Body filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2
//Signals
up1 = trend == 1 and rsi < 60 and (strategy.position_avg_price > close or strategy.position_size <= 0) and body
dn1 = trend == -1 and rsi > 40 and (strategy.position_avg_price < close or strategy.position_size >= 0) and body
//Lines
plot(center, color = blue, linewidth = 3, transp = 0, title = "MA")
//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)
//Trading
if up1
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if dn1
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
strategy.close_all()