ChaoZhang
概要
DZ London Session Breakout Strategyは,ロンドン取引時間の突破に基づく量化取引戦略である.この戦略の主な考え方は,ロンドン取引時間の間の突破の機会を捕捉し,価格が以前の高点または低点を破ったかどうかを判断することによって取引決定を行うことである.戦略は,現在の時間が指定されたロンドンの取引時間の内にあるかどうかをチェックし,その後,価格が現在の取引日,周期,または週の最高価格または最低価格を破ったかどうかを判断する.
戦略原則
DZ London Session Breakout Strategyの核心原則は,ロンドン取引時間の突破取引である.ロンドンは世界最大の外国為替取引センターの1つであるため,取引量は巨大で,市場の波動性が高い.戦略は,ロンドン取引時間の開始と終了時間を設定して,現在の時間がその時間帯にあるかどうかを判断する.その後,戦略は,現在の取引日,周期,および週の最高価格と最低価格を取得して,価格がこれらの鍵値を破ったかどうかを判断する.
戦略的優位性
- ロンドン取引時間: ロンドンは,取引量が大きい,市場波動性が高い世界最大の外為取引センターの1つです. この時間帯で取引を行うことで,より多くの取引機会を捉えることができます.
- 複数の時間枠分析:戦略総合は,現在の取引日,周期,および週の最高価格と最低価格を考慮し,より包括的な市場情報を提供し,より正確な取引決定を助ける.
- 突破取引:戦略は,市場の強いトレンドを捉え,潜在的利益の余地がある重要な価格を突破した価格に基づいて取引する.
- 新高新低確認:戦略は,新しい低点または高点が突破した後に発生したかどうかを判断し,トレンドの有効性をさらに確認し,偽の突破のリスクを低減します.
戦略リスク
- ロンドン取引時間の波動性リスク: ロンドン取引時間の取引量は大きいが,同時に波動性のリスクも高い.市場は激しく波動し,取引リスクが増加する可能性があります.
- 偽突破リスク:戦略は,価格が重要な価格を突破した上で取引を行うが,時には偽突破,つまり,価格が短期間突破した後に迅速に引き戻し,取引損失を招く可能性がある.
- パラメータ設定のリスク:戦略のパフォーマンスは,ロンドン取引時間の開始と終了時間などのパラメータ設定によって影響されます.パラメータが正しく設定されていない場合,取引機会を逃したり,より多くの取引ノイズを生み出したりする可能性があります.
戦略最適化の方向性
- より多くのフィルタリング条件を導入する.偽突破のリスクを減らすために,より多くのフィルタリング条件を導入することができる.例えば,交差量,波動率などの指標は,突破の有効性を確認する.
- 動的調整パラメータ:市場状況の変化に合わせて,ロンドン取引時間の終了時間などの戦略のパラメータを動的に調整して,異なる市場環境に対応する.
- 他の技術指標と組み合わせる:移動平均,振動指標などの技術指標を突破戦略と組み合わせて,取引の正確さを向上させ,取引信号の確認をさらに提供することができます.
- リスク管理を組み込む: 潜在的な取引リスクを制御するために,戦略に適切なリスク管理措置を組み込む.
要約する
DZ London Session Breakout Strategyは,ロンドン取引時間の突破をベースにした量化取引戦略である.この戦略は,ロンドン取引時間の高い取引量と波動性を利用し,価格が重要な価格を突破したかどうかを判断することによって潜在的な取引機会を捕捉する.戦略の総合は,複数の時間枠の最高価格と最低価格を考慮し,新しい高と低いものを確認することによって偽の突破を回避する.この戦略は,一定の利点があるにもかかわらず,同時に,ロンドン取引時間の高い波動性,偽の突破,パラメータ設定などのリスクに直面する.さらに戦略を最適化するために,より多くのフィルタリング条件,パラメータのダイナミックな調整,他の技術指標の組み合わせ,適切なリスク管理措置の追加を考慮する.全体的に,DZ London Session Breakout Strategyは,取引者のために,時間と価格の突破をベースにした優位性を提供する.
/*backtest
start: 2023-05-14 00:00:00
end: 2024-05-13 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("DZ Strategy ICT", overlay=true)
// Input parameters
london_open_hour = input(13, "London Open Hour")
london_open_minute = input(30, "London Open Minute")
london_close_hour = input(16, "London Close Hour")
// Get current datetime
hour = hour(time)
minute = minute(time)
// Get session high, daily high, and weekly high
sessionHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
dailyHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
weeklyHigh = request.security(syminfo.tickerid, "W", high)
// Condition for being in the specified time range
inLondonTimeRange = (hour >= london_open_hour and hour < london_close_hour) or (hour == london_close_hour and minute == 0)
// Check for breakout above session, daily, or weekly high
breakoutAboveSessionHigh = high > sessionHigh
breakoutAboveDailyHigh = high > dailyHigh
breakoutAboveWeeklyHigh = high > weeklyHigh
// Check for breakout below session, daily, or weekly high
breakoutBelowSessionHigh = low < sessionHigh
breakoutBelowDailyHigh = low < dailyHigh
breakoutBelowWeeklyHigh = low < weeklyHigh
// Check for new lower low or higher high on 1-minute chart
newLowerLow = ta.lowest(low, 10)[1] > low
newHigherHigh = ta.highest(high, 10)[1] < high
// Set entry point based on imbalance
imbalanceLevel = low[1] // Placeholder for imbalance level, adjust this as needed
// Entry conditions for short position
if (inLondonTimeRange and (breakoutAboveSessionHigh or breakoutAboveDailyHigh or breakoutAboveWeeklyHigh) and newLowerLow)
strategy.entry("Short Entry", strategy.short)
// Entry conditions for long position
if (inLondonTimeRange and (breakoutBelowSessionHigh or breakoutBelowDailyHigh or breakoutBelowWeeklyHigh) and newHigherHigh)
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)