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ハラミ 閉店価格戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-11-28 16:50:34
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概要

ハラミ閉値戦略 (Harami Closing Price strategy) は,キャンドルスタイクパターンをベースとした定量的な取引戦略である.この戦略は,買い売り信号を生成するためにハラミパターンを識別する.

戦略の論理

基本論理は,現在のろうそくが赤いろうそくで,前のろうそくが緑のろうそくで,現在のろうそくの最低価格が前のろうそくの最低価格よりも高く,現在のろうそくの最高価格が前のろうそくの最高価格よりも低いとき,ハラミパターンが形成される.これは上昇傾向の勢いが強さを失い,売却の信号であることを意味します.逆に,2つのろうそくが逆転したハラミパターンは購入信号を構成します.

キャンドルボディの平均はストップ・ロストラインとして使用されます.ボディがストップ・ロストラインの半分以上の場合,ストップ・ロストが起動します.

利点分析

ハラミ決済価格戦略の主な利点は以下の通りである.

  1. シンプルで合理的な判断 ろうそくのパターンに基づいて 分かりやすく実行できます
  2. 比較的小規模な取引量でブレイクアウトを特定できます.上昇幅が狭くなって"ハラミ"パターンを形成すると,上昇勢力は強さを失い,良い売り場になります.
  3. リスクをコントロールするための明確なストップ・ロスのメカニズムがあります

リスク分析

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

  1. 低モニタリング周波数で 最良のエントリー・アウトプットを見逃す可能性があります 短いサイクルのキャンドルスタイクでは有効ではありません
  2. 偽の上昇/下落のキャンドルは誤った信号を生成する可能性があります.取引量および他のフィルターで使用する必要があります.
  3. 判断は,他の技術指標や基本要素を考慮せずに,キャンドルスタイクパターンだけに基づいており,これは盲点につながります.

これらのリスクを軽減するために,取引量,移動平均値,その他の技術指標を組み合わせて,市場の動向についてより包括的な判断を下すことが推奨されます.ストップ・ロスは,市場の変動に基づいて動的に調整することもできます.

オプティマイゼーションの方向性

ハラミの閉じる価格戦略は,次の側面からも改善できる:

  1. 取引量の上昇はしばしばトレンド逆転を意味する.
  2. ストップロスの基準を動的に調整し,市場の変動とリスク優先度に基づいて調整する.
  3. 多期分析 ハラミパターンが形成されるより高い時間枠で キーサポートレベルに近いセールスポイントを特定する
  4. 移動平均値などの他の技術指標を組み合わせて,市場全体の動向を決定するか,入口と出口点を予測するための主要指標を組み合わせます.

概要

ハラミ閉値戦略は,キャンドルスタイクパターンをベースに特定の買い売り信号を生成するために理解し,実装することは簡単です.しかし,偽信号とブラインドなどの制限もあります.これらの問題は,取引量,複数のタイムフレーム,および他の技術指標でより包括的な判断を適用することによって,さらなる最適化に向けた方向性を示しています.これは戦略の有効性を大幅に向上させることができます.

/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=3
strategy(title = "Noro's Harami Strategy v1.0", shorttitle = "Harami 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(false, defval = false, title = "Short")

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")

//Body
body = abs(close - open)
abody = sma(body, 10)

//MinMax Bars
min = min(close, open)
max = max(close, open)
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0

//Signals
up = bar == 1 and bar[1] == -1 and min > min[1] and max < max[1]
dn = bar == -1 and bar[1] == 1 and min > min[1] and max < max[1]
exit = ((strategy.position_size > 0 and bar == 1) or (strategy.position_size < 0 and bar == -1)) and body > abody / 2

//Trading
if up
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close_all()
        
    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 dn
    if strategy.position_size > 0
        strategy.close_all()
        
    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) or exit
    strategy.close_all()
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