5日移動平均チャネル突破戦略
作成日:
2024-02-05 15:16:05
最終変更日:
2024-02-05 15:16:05
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ChaoZhang
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概要
この戦略は5日移動平均線通路と歩行理念の買賣点を組み合わせて,通路突破とショートライン取引の二重機能を実現する.戦略はまず5日移動平均線の高点と低点を通路上下線として計算し,その後通路突破信号と歩行理念の形状特性を組み合わせて,入場と出場のタイミングを判断する.
戦略原則
- 5日間の最高値と最低値の移動平均を上下線として計算する
- 買い信号は,閉店価格が軌道に乗ったときに発生します.
- 閉店価格が下落すると,売り込み信号が作られます.
- 自転車概念の形状特性を組み合わせて,価格が自転車の購入と販売の特性に合っているかどうかを判断する
- 購入特征: 閉盘価格>開盤価格,最高価格-閉盘価格<閉盘価格-開盤価格,開盤価格-最低価格<閉盘価格-開盤価格
- 販売特征: オープニング価格 - 閉店価格> 昨日のオープニング価格 - 閉店価格,そして3つの連続したK線形
- 最終購入条件 = 通路突破信号と通行車の購入特性が同時に満たされる
- 最終販売条件 = 通路突破信号と走行車の販売特性が同時に満たされる
戦略的優位性
- 突破策と歩行理念を組み合わせることで,複数のレベルの判断が可能になり,誤った操作のリスクを回避できます.
- 経路突破戦略は,中間周期のトレンドを捉える
- ウォーキング・コンセプトは,短線を逆転させる可能性を判断する
- パラメータは,多市場環境に適合し,簡単に調整できます.
戦略リスク
- 大規模な市場の揺れの中で,通路は頻繁に破られ,誤った信号が生じる可能性があります.
- 走行車の理念特性を厳格に判断しない場合,実際の転換点を超えて購入し,不足して販売する可能性があります.
- パラメータの不適切な設定は,取引信号の質に影響を与えます.
戦略最適化の方向性
- 異なるパラメータで通路をテストし,より良いパラメータの組み合わせを探します.
- 経路の周期を調整して,より短いかより長い周期がより効果的かどうかをテストできます.
- 運転概念の特徴判断を最適化し,騒音をフィルターするためにより厳しい条件を設定します.
- 単一損失をコントロールするために,ストップ・ロスを増やす戦略をテストできます.
要約する
この戦略は,通路突破戦略と行車理念のショートライン取引戦略を統合して,複数のレベルの判断とリスク管理を実現する.最適化すると,より良い戦略のパフォーマンスを期待できる.注意すべきは,パラメータ設定とリスク管理が戦略の効果に重要な影響を及ぼし,十分なテストと検証を必要とすることである.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("5MABAND + Mileage Concept Buy & Sell Strategy", overlay=true)
// Command 1 - 5MABAND Calculation
length = input(5, title="Number of Candles for Average")
avgHigh = ta.sma(high, length)
avgLow = ta.sma(low, length)
// Plotting 5MABAND Bands
plot(avgHigh, color=color.green, title="5MABAND High Line", linewidth=2)
plot(avgLow, color=color.red, title="5MABAND Low Line", linewidth=2)
// Command 2 - Mileage Concept Buy Entry
mileageBuyCondition = close > open and high - close < close - open and open - low < close - open and close - open > close[1] - open[1] and close - open > close[2] - open[2] and close - open > close[3] - open[3] and close > open and open > close[1]
// Command 3 - Mileage Concept Sell Entry
mileageSellCondition = open - close > open[1] - close[1] and open - close > open[2] - close[2] and open - close > open[3] - close[3] and open > close and close > open[1] and close > avgHigh
// Command 4 - 5MABAND Buy Entry
buyAlertCandle_5MABAND = close > avgHigh
plotshape(buyAlertCandle_5MABAND, color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small, title="Buy Signal (5MABAND)")
// Command 5 - 5MABAND Sell Entry
sellAlertCandle_5MABAND = close < avgLow
plotshape(sellAlertCandle_5MABAND, color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small, title="Sell Signal (5MABAND)")
// Command 6 - 5MABAND Exit Trigger
exitTriggerCandle_5MABAND_Buy = low < avgLow
exitTriggerCandle_5MABAND_Sell = high > avgHigh
// Exit Signals for 5MABAND
exitBuySignal_5MABAND = close < avgLow
exitSellSignal_5MABAND = close > avgHigh
// Buy and Sell Conditions for 5MABAND
buyCondition_5MABAND = close > avgHigh and buyAlertCandle_5MABAND
sellCondition_5MABAND = close < avgLow and (exitTriggerCandle_5MABAND_Buy or exitSellSignal_5MABAND)
// Combine Buy Conditions for Mileage Concept and 5MABAND
combinedBuyCondition = mileageBuyCondition and buyCondition_5MABAND
combinedSellCondition = mileageSellCondition and sellCondition_5MABAND
// Execute Buy and Sell Orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = combinedBuyCondition)
strategy.close("Buy", when = sellCondition_5MABAND)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = combinedSellCondition)
strategy.close("Sell", when = exitBuySignal_5MABAND)
// Exit Buy and Sell Orders for 5MABAND
strategy.close("Buy", when = exitBuySignal_5MABAND)
strategy.close("Sell", when = exitSellSignal_5MABAND)