ゴールドクイックブレイクアウト戦略
ChaoZhang
概要
ゴールド・ラピッド・ブレイクストラテジーは,ラピッドラインとロングラインを使ってブレイクストラテジーを行う戦略である.それは,トレンドの方向を判断し,ブレイクポイントで入場するために,ラピッド・ウィンドウとラピッド・ウィンドウを設定する.同時に,リスクを制御するために,ストップダスト平仓点を設定する.この戦略は,高い波動性の品種に適用され,トレンドの急速な変化を捕捉して利益を得る.
戦略原則
この戦略は,同時に高速ウィンドウとスローウィンドウを設定しています. 速度のウィンドウは,短期的なトレンドを捉えるために13サイクルで,スローウィンドウは,中長期的なトレンドの方向性を判断するために52サイクルで,標準設定されています. 戦略は,速度のウィンドウとスローウィンドウのミッドラインを計算し,グラフに描きます. 速度のミッドラインがスローミッドラインを横断すると,短期的なトレンドの変更が表示され,新しい上昇傾向が形成される可能性があり,高速ミッドラインがスローミッドラインを横断すると,短期的なトレンドの転換が表示され,新しい下降傾向が形成される可能性があります.
速中線上での慢中線を横切るとき,即時価格も速中線より高い場合,買入シグナルが形成され,緩慢窓の最高価格を買入ストップ・ロードとして,多開を進める.速中線下での慢中線を横切るとき,即時価格も速中線より低い場合,売り出シグナルが形成され,緩慢窓の最低価格を売り出ストップ・ロードとして,空開を進める.
さらに,戦略は,止損平衡点を設定します. 止損平衡点を複数作ると,速いウィンドウの最低価格と遅いウィンドウの最低価格の大きい値になり,止損平衡点を短縮すると,速いウィンドウの最高価格と遅いウィンドウの最高価格の小さい値になります. これは,止損平衡点が現在のトレンドの方向の外にあることを保証し,リスクを制御します.
余分な空白条件が満たされない場合,策略は平衡する.これは,トレンドが収束するときに不必要な損失を招くのを防ぐことができる.
優位分析
この戦略の利点は以下の通りです.
急速な傾向の変化を判断し,高波動品種に適している.高速ウィンドウと遅いウィンドウの組み合わせにより,短期および中長期の傾向の変化を迅速に捉えることができ,黄金などの高波動品種に適している.
リスク管理が整った. 合理的なストップ・メカニズムにより,早期にストップ・損失を発生させ,リスクを効果的に管理する戦略を策定する.
取引の論理は明快で簡単です. 迅速な平均線交差に基づいて判断し,合理的な止損点を設定すると,非常に簡単です.
簡単に最適化・拡張 パーメタルの調整などで最適化できるし,さらに判断指標を追加して拡張することもできる
リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
急速ウィンドウは騒音の影響を受けやすい. 急速ウィンドウは,短期判断指標として,より大きな市場騒音の影響を受け,誤った信号を生成する可能性があります.
遅速ウィンドウは遅滞性がある. 中長期のトレンドが転じるとき,遅速ウィンドウは一定の遅滞がある可能性があり,信号判断が遅滞する.
ストップポイントは,近すぎるかもしれない. ストップポイントは,直接,速やかにウィンドウデータを取り,最近の価格から近すぎるかもしれない. ストップされやすい.
市場が継続的に収束しているときに,この戦略は誤ったシグナルを生じやすく,損失を引き起こす.
対応方法:
他のフィルタリング指標を追加するために,迅速なウィンドウ周期を調整します.
スローペースのウィンドウサイクルを最適化し,移動平均などの指標を補助判断に追加する.
ストップ・ロスを設定し,最新の価格と一定のバッファローンを設定します.
誤った信号を避けるために,計算の判断指標を増やす.
最適化の方向
この戦略は以下の方向から最適化できます.
急速なウィンドウと遅いウィンドウの周期パラメータを最適化して,異なる品種に適応させる.
ポジション管理の仕組みを増やし,ポジションを調整することでリスクを制御する.
収益の一定割合後に積極的に停止する戦略を追加する.
より多くの指標のフィルタを追加し,より安定した取引シグナルを作成します.例えば,購入や販売のポイントを強化し,誤ったシグナルを回避します.
戦略の勝利率を高めるために,三角収束,頭肩頂背などの特定の形状に対する判断を増加させる.
機械学習アルゴリズムを追加し,ビッグデータから判断モデルを訓練し,戦略を自動的に最適化するパラメータを追加する.
要約する
黄金の急速突破策は,急速・緩やかな平均線交差に基づくトレンド突破策である。それは,トレンドの変化を迅速に捕捉することができるので,黄金などの高波動品種に適している。同時に,リスクを管理するために合理的な止損機構を設定している。この戦略は,取引論理の簡潔さと最適化の容易さなどの利点を持っている。我々は,この戦略が存在する可能性のあるリスクを分析することによって見つけ,それに応じた最適化の方向性を与えている。全体的に言えば,この戦略は,トレンドの変化を効率的に捕捉するための考え方を私たちに提供しており,実用的に優れた価値を持っています。継続的な最適化と改善により,安定した信頼性の高いトレンド突破取引システムを構築することができる。
/*backtest
start: 2023-10-17 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Breakout Scalper", overlay=true)
fast_window = input(title="Fast Window", defval=13, minval=1)
slow_window = input(title="Slow Window", defval=52, minval=1)
instant_period = input(title="Instant Period", defval=3, minval=1)
fast_low = lowest(fast_window)
fast_high = highest(fast_window)
fast_mid = (fast_low + fast_high) / 2
slow_low = lowest(slow_window)
slow_high = highest(slow_window)
slow_mid = (slow_low + slow_high) / 2
instant_price = ema(close, instant_period)
plot(instant_price, title="Instant Price", color=black, transp=50)
fp = plot(fast_mid, title="Fast Mid", color=green)
sp = plot(slow_mid, title="Slow Mid", color=red)
fill(fp, sp, color=(fast_mid > slow_mid ? green : red))
is_buy_mode = (instant_price > fast_mid) and (fast_mid > slow_mid)
is_sell_mode = (instant_price < fast_mid) and (fast_mid < slow_mid)
entry_color = is_buy_mode ? green : (is_sell_mode ? red : na)
exit_color = is_buy_mode ? red : (is_sell_mode ? green : na)
entry_buy_stop = slow_high
entry_sell_stop = slow_low
exit_buy_stop = max(fast_low, slow_low)
exit_sell_stop = min(fast_high, slow_high)
strategy.entry("long", strategy.long, stop=entry_buy_stop, when=is_buy_mode)
strategy.exit("stop", "long", stop=exit_buy_stop)
strategy.entry("short", strategy.short, stop=entry_sell_stop, when=is_sell_mode)
strategy.exit("stop", "short", stop=exit_sell_stop)
strategy.close("long", when=(not is_buy_mode))
strategy.close("short", when=(not is_sell_mode))
entry_buy_stop_color = (strategy.position_size == 0) ? (is_buy_mode ? green : na) : na
plotshape(entry_buy_stop, location=location.absolute, color=entry_buy_stop_color, style=shape.circle)
entry_sell_stop_color = (strategy.position_size == 0) ? (is_sell_mode ? red : na) : na
plotshape(entry_sell_stop, location=location.absolute, color=entry_sell_stop_color, style=shape.circle)
exit_buy_stop_color = (strategy.position_size > 0) ? red : na
plotshape(exit_buy_stop, location=location.absolute, color=exit_buy_stop_color, style=shape.xcross)
exit_sell_stop_color = (strategy.position_size < 0) ? green : na
plotshape(exit_sell_stop, location=location.absolute, color=exit_sell_stop_color, style=shape.xcross)