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集会戦略を売り

作者: リン・ハーンチャオチャン, 開催日:2024年2月27日 14:18:57
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概要

Sell the Rallies戦略は,価格上昇における引き下げ中に資産の販売を最適化するために設計された慎重に策定された取引戦略である.この戦略に従うトレーダーは,明確なエントリーと出口条件によって支持される体系的なアプローチから恩恵を受ける.

戦略原則

この戦略は,技術指標と明確に定義されたパラメータを組み合わせて,市場の変動をトレーダーに案内する.この戦略の基礎は,潜在的な逆転点を特定するために,歴史的な価格データの徹底的な分析にあります.

この戦略は,全体的な割合変化が事前に定義されたラリー値を超えるとショートポジションエントリを誘発する.このクロスオーバー条件は,価格ラリー中に潜在的な逆転点を特定するための強力な信号として機能する.トレーダーは,この信号を利用してショートポジションを開始し,低迷を予期して戦略的にポジションを設定することができます.

この戦略は,不良の市場動向を防ぐため,慎重なリスク管理システムを組み込む. 離脱条件は,ポジションの平均入場価格に基づいて動的に決定される計算されたストップ・ロストとテイク・プロフィートレベルによって定義されます.

ショートポジションに入ると,ストップ・ロストとテイク・プロフィートのレベルが計算される.ストップ・ロストレベルは,ポジションの平均エントリー価格をストップ・ロストパーセントで倍して決定される.テイク・プロフィートのレベルは,平均エントリー価格をテイク・プロフィートパーセントで倍して計算される.これらのリスク管理レベルは,ポジションをいつ退場するかについての明確なガイドラインを提供し,資本保護と利益実現の両方を保証する.

利点分析

この戦略には以下の利点があります.

  1. 明確な入国・退出規則を提示し,より決定的な取引決定をします.

  2. 決定の正確性を向上させる技術指標を用いて,逆転の機会を特定する.

  3. ストップ・ロストとテイク・プロフィートのレベルを動的に計算し,よりよいリスク制御を可能にします.

  4. 体系的なアプローチは,追跡と業績評価を容易にする.

  5. 異なる市場条件に適応するためのパラメータの最適化が可能

リスク分析

この戦略には次のリスクも伴う.

  1. 逆転信号は誤った信号を出し,損失を起こす可能性があります.

  2. 誤ったストップ・ロストとテイク・プロフィートの設定は,過剰な損失または完全な利益の実現に失敗につながる可能性があります.

  3. パラメータの設定が正しくない場合 性能が低下します

主なリスク管理対策には以下のものがある.

  1. 誤った信号を避けるために信号の信頼性を評価する.

  2. ストップ・ロストとテイク・プロフィートのパラメータをテストして最適化します

  3. 異なる市場条件におけるパラメータの安定性を評価する.

オプティマイゼーションの方向性

戦略は,いくつかの側面で最適化することができます:

  1. より信頼性の高い逆転信号を見つけるために より多くの技術指標をテストします

  2. 機械学習方法を活用して,ストップ・ロストとテイク・プロフィートのレベルを動的に最適化します.

  3. 市場偏見の評価をセンチメント指標などを使用して信号の正確性を向上させる.

  4. トレンド追跡のための位置サイズ管理を最適化します

  5. ストック特性を評価し,戦略に最も適したティッカーをスクリーニングします.

結論

セール・ザ・ラリーズ戦略は,トレーダーに,価格ラリーの際に理想的な逆転ショートショートチャンスを追求するための強力なツールを提供します.堅牢なフレームワークと細心の分析に基づいた決定により,戦略はトレーダーに市場機会を積極的に利用できるようにします.同時に,戦略は,トレーダーに独自の取引戦略を調整できるようにカスタマイズ可能なパラメータを提供します.厳格なパラメータテストと最適化を通じて,トレーダーは戦略の完全な取引可能性を解くことができます.

/*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("Sell the Rallies", overlay=true, initial_capital=212, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0, pyramiding=2)

// Backtest dates
fromMonth = input(1, "From Month")
fromDay = input(10, "From Day")
fromYear = input(2020, "From Year")
thruMonth = input(2, "Thru Month")
thruDay = input(21, "Thru Day")
thruYear = input(2024, "Thru Year")

// Define window of time for backtest
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)
withinWindow() => true

inp_lkb = input(1, "Lookback Period")

// Calculate percentage change
perc_change(lkb) =>
    overall_change = ((close - ta.valuewhen(withinWindow(), close, lkb)) / ta.valuewhen(withinWindow(), close, lkb)) * 100

// Call the function
overall = perc_change(inp_lkb)

// Entry
rally = input(2, "Rally")

if ta.crossover(overall, rally) and withinWindow()
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit
stopLoss = input(2, "Stop Loss (%)") / 100
takeProfit = input(2, "Take Profit (%)") / 100

shortStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + stopLoss)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 - takeProfit)

strategy.exit("Exit", "Short", stop=shortStopPrice, limit=shortTakeProfit)
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