ChaoZhang
概要
この戦略は,複数の技術指標を組み合わせたトレンド追跡取引システムである.移動平均 (EMA),波動率追跡 (ATR),取引量トレンド (PVT),動態振動器 (Ninja) などの複数の次元の市場信号を融合し,シグナル協調により取引の正確性を向上させる.戦略は,動的ストップメカニズムを採用し,トレンドを追跡しながらリスクを厳格に制御する.
戦略原則
戦略の核心的な論理は,以下の4つの柱に支えられています.
- 200周期EMAを主要トレンドの判断基準として使用し,市場を多頭と空頭の2つの状態に分割する
- ATRベースのChandelier Exitシステムで,高値と低値を追跡し,波動率と組み合わせてトレンドの転換点を決定する
- PVT指標は,価格変化と取引量との関連付けによって,価格動向の有効性を確認するために使用されます.
- 忍者振動器は,短期と中期平均線を比較して市場の動態の変化を捉える
取引信号の生成には以下の条件が必要です.
- 値上げ:価格が200EMA以上で,Chandelier Exitで買取シグナルが表示され,PVTまたはNinjaで確認される
- 空白:価格が200EMA以下で,Chandelier Exitがセールシグナルを発し,PVTまたはNinjaが確認される
戦略的優位性
- マルチ指標の協調により,偽突破のリスクを大幅に低減
- トレンド,波動,取引量,動力などの複数の次元を組み合わせた市場情報
- ダイナミック・ストップ・メカニズムを使用し,市場の変動に応じてストップ・ポジションを自動的に調整できます.
- 交易規則の体系化により,主観的な判断による干渉を減らす
- 取引ごとに明確なストップ・ローズと優れたリスク管理システム
戦略リスク
- 不安定な市場では誤ったシグナルが頻繁に発生する可能性がある
- 多重認証により入学時間が遅れる可能性
- 市場が急激に逆転する時には,ストップ・ロスは比較的緩やかになる可能性があります.
- パラメータ最適化には過度に適合するリスクがある
- 資金の緩衝が大きいので 撤収を耐えられる
戦略最適化の方向性
- 市場環境の識別メカニズムを導入し,異なる市場状態で異なるパラメータの組み合わせを使用する
- 取引量分析の拡張とポジション管理システムの最適化
- 変動率に基づく動的パラメータ調整メカニズムを考慮する
- 複数の指標間の重み分配を最適化する
- 市場が波動する時期を回避するためにタイムフィルターを導入する
要約する
この戦略は,多指標の協調性と動的ストップメカニズムにより,比較的完全な取引システムを構築している.戦略の核心的な優点は,その多次元な信号確認機構と厳格なリスク管理にある.ある程度の遅滞と偽信号のリスクがあるものの,継続的な最適化と改善により,この戦略は,異なる市場環境で安定したパフォーマンスを維持する見込みがある.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-11-12 00:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Triple Indicator Strategy", shorttitle="TIS", overlay=true)
// --- Inputs ---
var string calcGroup = "Calculation Parameters"
atrLength = input.int(22, title="ATR Period", group=calcGroup)
atrMult = input.float(3.0, title="ATR Multiplier", step=0.1, group=calcGroup)
emaLength = input.int(200, title="EMA Length", group=calcGroup)
// --- ATR and EMA Calculations ---
atr = atrMult * ta.atr(atrLength)
ema200 = ta.ema(close, emaLength)
// --- Chandelier Exit Logic ---
longStop = ta.highest(high, atrLength) - atr
shortStop = ta.lowest(low, atrLength) + atr
var int dir = 1
dir := close > shortStop ? 1 : close < longStop ? -1 : dir
buySignal = dir == 1 and dir[1] == -1
sellSignal = dir == -1 and dir[1] == 1
// --- Price Volume Trend (PVT) ---
pvt = ta.cum((close - close[1]) / close[1] * volume)
pvtSignal = ta.ema(pvt, 21)
pvtBuy = ta.crossover(pvt, pvtSignal)
pvtSell = ta.crossunder(pvt, pvtSignal)
// --- Ninja Indicator ---
ninjaOsc = (ta.ema(close, 3) - ta.ema(close, 13)) / ta.ema(close, 13) * 100
ninjaSignal = ta.ema(ninjaOsc, 24)
ninjaBuy = ta.crossover(ninjaOsc, ninjaSignal)
ninjaSell = ta.crossunder(ninjaOsc, ninjaSignal)
// --- Strategy Conditions ---
longCondition = buySignal and close > ema200 and (pvtBuy or ninjaBuy)
shortCondition = sellSignal and close < ema200 and (pvtSell or ninjaSell)
if longCondition
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Buy", stop=low - atr)
if shortCondition
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Sell", stop=high + atr)
// --- Plotting ---
plot(ema200, title="EMA 200", color=color.blue, linewidth=2)
plotshape(buySignal, title="Chandelier Buy", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal, title="Chandelier Sell", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// --- Labels for Buy/Sell with price ---
if buySignal
label.new(bar_index, low, "Buy: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar, size=size.small)
if sellSignal
label.new(bar_index, high, "Sell: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar, size=size.small)
// --- Alerts ---
alertcondition(longCondition, title="Buy Alert", message="Buy Signal Triggered!")
alertcondition(shortCondition, title="Sell Alert", message="Sell Signal Triggered!")