ショック反転ヘッジ戦略
ChaoZhang
概要
シェイクリング・ショッキング・リバース戦略は,ブリン帯,包網線,ADXおよびランダムな指標などの複数の指標を使用して市場の反転点を識別し,反転点の近くでヘッジ操作を行うショートライン取引戦略である.この戦略は,主にブリン帯と包網線が価格が過剰に拡大しているかどうかを判断することによって取引信号を確認し,ADXを使用してトレンドの強さを判断し,ランダムな指標を判断し,超買い超売り地域を判断し,反転点の近くで対冲ポジションを確立する.
戦略原則
シェイクリフの逆転策は,以下の判断ルールに基づいています.
閉盤価格がブリン帯を上線し,包帯線上線を上線すると,価格が超買い状態にある可能性を示し,ADXが30未満であれば,トレンドの強さが弱いことを示し,ランダムな指標が50以上の場合は,超買い領域にあることを示し,空白を考慮することができる.
閉盤価格がブリン帯下位軌道より低く,包帯線下位軌道より低く,価格が超売り領域にある可能性があることを示す.この場合,ADXが30未満であれば,トレンドの強さが弱いことを示す,同時,ランダムな指標が50未満であれば,超売り領域にあることを示す.これにより,多額を考慮することができる.
空のストップ・ロスの退出条件は,閉盘価格がブリン帯下線または包網線下線またはランダムな指標が50未満である.
多額のストップ・レジの退出条件は,閉盘価格がブリン帯線上線や包帯線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線上線
これらの判断ルールを用いれば,逆転点の近くで,短期的な価格変動を利用して利益を得る為の,ヘッジポジションを設定できます.
優位分析
この策略は,以下のような利点があります.
複数の指標の判断により,取引シグナルを効果的に確認し,偽突破を回避できます.
トレンド転換点の近くでの取引は,比較的高い成功率を持っています.
リスクの管理は,ヘッジ操作によって効果的に行われます.
取引頻度が高く,ショートライン操作に適している.
収益源は価格の変動によるもので,トレンドの逆転によるものではありません.
リスク分析
リスクはこうです: リスクは,投資の利益の減少や,投資の減少,投資の減少,投資の減少,
逆転の失敗の可能性は依然として存在し,大きな損失をもたらすだろう.
取引が過度に最適化されやすい場合が多い.
逆転のタイミングを把握できず,損失が拡大する.
トレンド・ミューテーションの突然変異の可能性は,警戒すべきです.
これらのリスクに対して,指標のパラメータを最適化し,ストップロスを厳格に管理し,傾向と基本的分析を組み合わせて,大きな方向性を決定する必要があります.
最適化の方向
この策略は,以下のような方向で最適化できます.
指数パラメータを最適化し,取引信号の質を向上させる.
基本的要素の判断を増やして反動を避ける
逆転形状の判断とV形状の判断を組み合わせることで,成功率を高めます.
動的にストップを調整する.
資金管理を最適化し,単一損失を厳しく管理する.
要約する
控えめな振動逆転戦略は,複数の指標によって判断され,逆転点の近くで控えめな操作を行うことで,取引頻度が高く,リスクが容易に制御される利点があります.しかし,逆転取引のリスクを無視することはできません.我々は,取引規則を厳格に遵守し,この高効率のショートライン取引戦略を最大限に活用するために,戦略を継続的に最適化する必要があります.
/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © exlux99
//@version=5
strategy("Contrarian Scalping Counter Trend",overlay=true)
//bollinger bands
length = input.int(20, minval=1, title="Length BB")
src = input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev BB")
basis = ta.sma(src, length)
dev = mult * ta.stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
//envelope
len = input.int(20, title="Length Envelope", minval=1)
percent = input(1.0)
exponential = input(false)
envelope = exponential ? ta.ema(src, len) : ta.sma(src, len)
k = percent/100.0
upper_env = envelope * (1 + k)
lower_env = envelope * (1 - k)
//adx
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing")
dilen = input(14, title="DI Length")
dirmov(len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
truerange = ta.rma(ta.tr, len)
plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)
//stochastic
periodK = input.int(50, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(20, title="%K Smoothing", minval=1)
stock = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
short=close> upper and close >upper_env and sig < 30 and stock > 50
long=close< lower and close <lower_env and sig < 30 and stock < 50
short_exit= close < lower or close<lower_env or stock <50
long_exit=close > lower or close>lower_env or stock >50
strategy.entry("short",strategy.short,when=short)
strategy.close("short",when=short_exit)
strategy.entry("long",strategy.long,when=long)
strategy.close('long',when=long_exit)