ピークツーピークパターンに基づく取引戦略
作成日:
2024-02-20 15:40:58
最終変更日:
2024-02-20 15:40:58
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ChaoZhang
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概要
この策略は,ピーク・ピーク形状に基づく取引策略と呼ばれる,主にK線のピーク・ピーク形状を利用して,購入と売却のタイミングを決定する.この策略は,技術分析類の策略である.
戦略原則
この策略は,K線図のピークピーク形状を,上昇ピーク (upFractal) と下降ピーク (downFractal) を定義することによって判断する.
具体的には,上昇ピークの判定論理は,現在のK線の高点は,最近のn根K線の最高点であり,その後のK線高点は,現在のK線の高点を超えてはならないというものである.
下降ピークの判定論理は,現在のK線の低点は,最近のn根K線の最低点であり,その後のK線の低点は,現在のK線の低点より低いものではない.
ここで,ブル変数と循環によって前根と後根のK線と現在のK線の高低点の関係を判断し,最終的に上昇ピークと下降ピークを決定する.
この戦略の核となる論理は,
- 上昇ピークと低下ピークを判断する
- ピークが上がると多めに,ピークが下がると空っぽに
優位分析
この戦略の利点は以下の通りです.
- ピーク・ピークの形状は 認識し操作が簡単です
- テクノロジーを活用し,基本面に影響を及ぼさない
- 撤回する確率は低い
リスク分析
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
- ピンク・ピークの形状判断は不正確で,最高の入場時間を逃したかもしれない.
- 状況が急激に変化する時には,ストップダメージを決定するのは難しいかもしれません.
- 形に依り,他の要素を無視する.
対策として
- ピークピーク形状のパラメータを調整し,判断論理を最適化
- 他の指標と組み合わせたストップポジションの決定
- 基本的分析または他の戦略と組み合わせる
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.
- パラメータの調整スペースを追加し,ピークピーク形状判断を最適化
- ストップダストロジック
- 取引量や変動率などの他の指標を考慮する
- 異なる時間周期の分析を組み合わせる
要約する
この戦略は,ピークピーク形状原理に基づいて,操作が簡単で,撤回は小さい可能性がある.しかし,ある程度のリスクも存在し,他の分析方法と組み合わせて使用する必要がある.最大限の効果を発揮するには.次のステップは,判断精度,止損,指標最適化などの面で改善されるであろう.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("sanju parmar", shorttitle="sanju trading empire", overlay=true)
// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input.int(title="Periods", defval=2, minval=2)
// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true
for i = 1 to n
upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4
upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)
// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true
for i = 1 to n
downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4
downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)
plotshape(downFractal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, offset=-n, color=#18f523, size = size.small)
plotshape(upFractal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, offset=-n, color=#cf3d11, size = size.small)
// Strategy Conditions
longCondition = upFractal
shortCondition = downFractal
// Strategy Entry and Exit
if (longCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)