ChaoZhang
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概要
これは,技術分析指標の組み合わせに基づいたトレンド追跡戦略で,主にRSI超買い,超売り,EMA交差,およびダイナミックストップで取引されます. この戦略は1.5%のリスク制御を採用し,利子を最大化します. この戦略の核心は,複数の技術指標の組み合わせでトレンドを確認し,ダイナミックストップストップを活用して資金を保護することです.
戦略原則
戦略は3つの主要な技術指標:RSI (相対的に強い指標),EMA (指数移動平均),ATR (平均リアル波幅) を用いる.入場信号は短期EMA (9サイクル) と長期EMA (21サイクル) の交差確認を伴うが,RSIを合理的な範囲内で要求する.多頭RSI<70,空頭RSI>.30).戦略はATRベースの動的ストップ・ロスを採用し,ストップ・ポジションはストップ・ロスの4倍である.この設定は,利益を保証しながらリスクを制御する.
戦略的優位性
- 厳格なリスク管理:固定比率のリスク管理により,取引ごとに1.5%のリスクが制限されます.
- ダイナミックストップデザイン:ATRベースのダイナミックストップは,市場の波動により適しています.
- 多重信号確認:EMA交叉配合RSIフィルター,信号信頼性を向上させる
- リスク/利益の最適化: ストップはストップの4倍で,期待される利益のよりよい獲得に役立ちます
- 小規模資金に適している: 小規模資金口座の特性を考慮し,適度なレバレッジを使用して収益の可能性を高める
- 高度な自動化:すべてのパラメータは,市場状況に応じて最適化するために調整可能
戦略リスク
- 市場波動のリスク: 激しい波動の市場では頻繁にストップを起こす可能性
- リーバリージングリスク:利害を2倍にすると損失が大きくなる
- EMAの交差点に偽信号が表示される可能性
- スライドポイントリスク: 急速な市場では大きなスライドポイントが発生する可能性がある
- 資金管理のリスク: 控えめな管理が必要
戦略最適化の方向性
- トレンドフィルターを追加: より長いサイクルのトレンド判断を追加
- 入場時間を最適化:入場ポイントを改善するために交通量指標を組み合わせることができる
- 動的調整パラメータ:波動率に応じてATR倍数を自動的に調整する
- 市場情緒指標の導入:リスクの高い市場環境をフィルタリングするために,情緒指標を追加する
- 資金管理の改善:ダイナミックなポジション管理メカニズムを増やす
要約する
これは,合理的なトレンド追跡戦略を設計し,複数の技術指標を組み合わせることで取引の成功率を向上させる戦略である.戦略のリスク制御機構は完善し,小資金口座の使用に適している.しかし,実況取引では,市場の環境の変化に注意し,異なる市場状態に適したパラメータを適時に調整する必要があります.実況の前に十分な裏付けを試み,小ポジションの下で戦略特性を徐々に適応することをお勧めします.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Aggressive Scalper Strategy", overlay=true)
// Parameters
account_balance = input.float(28.37, title="Account Balance", tooltip="Update this with your balance")
risk_per_trade = input.float(0.015, title="Risk per Trade", tooltip="1.5% risk")
leverage = input.int(2, title="Leverage", minval=1)
stop_loss_percentage = input.float(0.015, title="Stop Loss Percentage", tooltip="1.5% stop loss")
take_profit_multiplier = input.float(4, title="Take Profit Multiplier", tooltip="Take Profit is 4x Stop Loss")
stop_loss_multiplier = input.float(2, title="Stop Loss Multiplier", tooltip="Dynamic Stop Loss Multiplier")
// Trade Size Calculation
position_size = account_balance * risk_per_trade / (stop_loss_percentage / leverage)
trade_qty = position_size / close // This gives you the qty in terms of contracts
// Indicators
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
emaShort = input.int(9, title="Short-term EMA Length")
emaLong = input.int(21, title="Long-term EMA Length")
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
emaShortLine = ta.ema(close, emaShort)
emaLongLine = ta.ema(close, emaLong)
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(emaShortLine, emaLongLine) and rsi < 70
shortCondition = ta.crossunder(emaShortLine, emaLongLine) and rsi > 30
// ATR for dynamic stop loss and take profit levels
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
atrMultiplier = input.float(1.5, title="ATR Multiplier")
atr = ta.atr(atrLength)
// Dynamic Take Profit and Stop Loss Levels
longTakeProfitLevel = close + (atr * take_profit_multiplier)
longStopLossLevel = close - (atr * stop_loss_multiplier)
shortTakeProfitLevel = close - (atr * take_profit_multiplier)
shortStopLossLevel = close + (atr * stop_loss_multiplier)
// Strategy Execution
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=trade_qty)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", limit=longTakeProfitLevel, stop=longStopLossLevel)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=trade_qty)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", limit=shortTakeProfitLevel, stop=shortStopLossLevel)
// Alert Conditions
alertcondition(longCondition, title="Buy Signal", message="Long position entry signal detected.")
alertcondition(shortCondition, title="Sell Signal", message="Short position entry signal detected.")
// Display Information on Chart
var table_info = table.new(position.top_right, 2, 2, frame_color=color.blue, frame_width=1)
if (bar_index == na)
table.cell(table_info, 0, 0, text="Aggressive Scalper", bgcolor=color.blue)
table.cell(table_info, 1, 0, text="Account Balance: $" + str.tostring(account_balance), text_color=color.white)
table.cell(table_info, 1, 1, text="Risk per Trade: " + str.tostring(risk_per_trade * 100) + "%", text_color=color.white)
table.cell(table_info, 0, 1, text="Leverage: " + str.tostring(leverage) + "x", text_color=color.white)