ChaoZhang
概要
これは,ブレイク構造 ((BOS) と取引量確認に基づくスマート取引戦略である.この戦略は,価格が前期高点または低点を突破することを監視し,取引量増幅の確認を組み合わせて取引信号を形成する.この戦略は,取引の信頼性とリスク管理能力を高めるために,連続確認回数要求とダイナミックなストップダスト設定を含む複数の条件認証機構を採用している.
戦略原則
戦略の中核となるロジックには、次の重要な要素が含まれます。
- 指定周期内の最高値と最低値を計算することで構造的高点と低点を識別する
- 移動平均を使って取引量基準を計算し,現在の取引量が大きく増えているかどうかを判断します.
- 価格が前期高点を超え,取引量が増加すると,多頭確認の累積数
- 価格が前期低点から下がり,取引量が増加したときに空頭確認の累積
- 指定された確認回数に達した後に取引シグナルが発信されます.
- ストップ・ストップ・コストは,倉庫を建設した後のパーセントベースの価格で設定されます.
戦略的優位性
- 多重条件認証メカニズムにより取引信号の信頼性が向上
- 偽突破による誤判を回避するために,交差量指標を統合
- 連続確認メカニズムを使用し,操作の頻度を下げ,勝利率を上げる
- ダイナミックストップ・ストップ・損失設定を使用して,入場価格に応じて退場位置を自動的に調整する
- 戦略の論理が明確で,パラメータが調整可能で,適応性がある.
戦略リスク
- 波動的な市場では,偽のブレイクが頻繁に起こり,連続したストップが起こる可能性があります.
- 市場が急激に波動する中で,ストップ・ペーストは不十分かもしれません.
- 確認メカニズムは,入場を遅らせ,最高の価格を逃す可能性があります.
- 取引量判断基準は固定され,市場の状況の変化にうまく適応できない 解決：
- 市場変動指数,動的調整パラメータの導入
- トレンドフィルターを追加し,波動の偽信号を減らす
- ストップロジックの最適化とストップロジックの柔軟性
- 適応可能な交付量値計算方法の設計
戦略最適化の方向性
- 移動平均システムのようなトレンド判断指標を追加し,トレンド方向のみで取引する
- ATR指標の動的な止損距離調整を導入し,風制御の柔軟性を向上させる
- 設計された変動率自律的な交付量値判断機構
- タイムフィルターでリスクの高い時間帯を避ける
- 信頼性を保ちながら,入学時の効率性を向上させるための認証メカニズムを最適化
要約する
これは,技術分析の古典的理論と近代的な量化取引方法を組み合わせた戦略体系である.複数の条件検証と厳格なリスク管理により,戦略は良好な安定性と信頼性を有している.いくつかの最適化が必要な側面があるが,全体的な枠組みは合理的に設計され,実戦での応用価値が良好である.推奨された最適化方向によって,戦略のパフォーマンスはさらに向上することができる.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("BOS and Volume Strategy with Confirmation", overlay=true)
// Parameters
swingLength = input.int(20, title="Swing Length", minval=1)
volumeMultiplier = input.float(1.1, title="Volume Multiplier", step=0.1)
volumeSMA_length = input.int(10, title="Volume SMA Length", minval=1)
takeProfitPercentage = input.float(0.02, title="Take Profit Percentage", step=0.01)
stopLossPercentage = input.float(0.15, title="Stop Loss Percentage", step=0.01) // New parameter for stop loss
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
confirmationBars = input.int(2, title="Confirmation Bars", minval=1)
// Calculate Swing Highs and Lows
swingHigh = ta.highest(high, swingLength)[1]
swingLow = ta.lowest(low, swingLength)[1]
// Calculate Volume Moving Average
volumeSMA = ta.sma(volume, volumeSMA_length)
highVolume = volume > (volumeSMA * volumeMultiplier)
// Break of Structure Detection with Confirmation
var int bullishCount = 0
var int bearishCount = 0
if (close > swingHigh and highVolume)
bullishCount := bullishCount + 1
bearishCount := 0
else if (close < swingLow and highVolume)
bearishCount := bearishCount + 1
bullishCount := 0
else
bullishCount := 0
bearishCount := 0
bullishBOSConfirmed = (bullishCount >= confirmationBars)
bearishBOSConfirmed = (bearishCount >= confirmationBars)
// Entry and Exit Conditions
var float entryPrice = na // Declare entryPrice as a variable
if (bullishBOSConfirmed and strategy.position_size <= 0)
entryPrice := close // Use ':=' for assignment
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (strategy.position_size > 0)
// Calculate stop loss price
stopLossPrice = entryPrice * (1 - stopLossPercentage)
strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=entryPrice * (1 + takeProfitPercentage), stop=stopLossPrice)
if (bearishBOSConfirmed and strategy.position_size >= 0)
entryPrice := close // Use ':=' for assignment
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (strategy.position_size < 0)
// Calculate stop loss price
stopLossPrice = entryPrice * (1 + stopLossPercentage)
strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=entryPrice * (1 - takeProfitPercentage), stop=stopLossPrice)
// Plot Swing Highs and Lows for Visualization
plot(swingHigh, title="Swing High", color=color.green, linewidth=1)
plot(swingLow, title="Swing Low", color=color.red, linewidth=1)