ChaoZhang
概要
この戦略は,技術分析に基づいた動的トレンド追跡システムで,主要的には二均線 ((200日単調移動平均と21週指数移動平均) を利用して市場トレンドを識別する.戦略は,相対的に強い指標 ((RSI) と平均トレンド指標 ((ADX) を動量フィルターとして統合し,実際の波幅 ((ATR) と組み合わせて動的リスク管理を行うことで,上昇傾向を正確に捉え,リスクを効果的に制御する.
戦略原則
戦略の中核となるロジックは、次の主要要素に基づいています。
- 多頭市場の条件を定義するために,200日単調移動平均 (SMA) と21週指数移動平均 (EMA) の二重確認を使用
- RSI>50の条件で,継続的な上昇を保証する
- ADX>25の条件を使ってトレンドの強さを検証する
- ATR ベースのダイナミック・ストップ・ローズ設定で,市場の変動に合わせてリスクコントロールが提供されます.
- 利回り率の抑制により,期待された利回りが達成された時に利回りが確実に達成される
戦略的優位性
- システムは,市場の変動の動態に応じて停止位置を調整できる優れた適応性を持っています.
- 双均線交差は,信頼性の高いトレンド確認信号を提供し,偽突破のリスクを効果的に軽減します.
- RSIとADXの組み合わせにより,入場信号の質が著しく向上しました.
- 戦略のパラメータは高度にカスタマイズされ,異なる市場環境に応じて最適化することができます
- 日線レベルでの取引により,取引コストと短期変動の影響が軽減される.
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し、取引コストが増加する可能性がある。
- 平均線戦略は自然に遅滞性があり,トレンドの初期に部分的な利益を逃す可能性があります.
- 複数のフィルタリング条件により,いくつかの潜在的な取引機会が失われる可能性があります.
- ATRによるストップは,波動性のある市場では過度に緩やかになる可能性があります.
- 固定比率のストップは,強気なトレンドの利益部位を早めに凍結している可能性があります.
戦略最適化の方向性
- 交差量指標を導入して,信号の信頼性を高める.
- ダイナミック・ストップメカニズムを追加し,異なる市場段階に適応することを検討する
- RSIとADXのパラメータ設定を最適化し,信号のタイムリー性を向上させる
- トレンドの強さの分級判断,ポジションのダイナミック管理
- 市場変動の指標を導入し,高変動期間の取引頻度を適切に調整する
要約する
これは,合理的で論理的に明確なトレンド追跡戦略を設計し,複数の技術指標の配合使用により,利益とリスクをより良くバランスさせるものである.戦略のカスタマイズ性が強く,異なる市場環境でパラメータの最適化によって有効性を維持するのに適している.ある程度の遅れのリスクがあるものの,完善したリスク制御機構により,戦略全体は優れた安定性と信頼性を発揮している.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2022-02-09 00:00:00
end: 2025-02-06 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("BTCUSDT Daily - Enhanced Bitcoin Bull Market Support [CYRANO]", shorttitle="BTCUSDT Daily BULL MARKET", overlay=true, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, slippage=3)
// Inputs
smaLength = input.int(200, title="SMA Length (Bull Market)")
emaLength = input.int(147, title="EMA Length (21-Week Approximation)")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
riskATR = input.float(2.0, title="ATR Multiplier for Stop Loss", step=0.1)
takeProfitPercent = input.float(10.0, title="Take Profit (%)", step=0.1)
rsiFilter = input.bool(true, title="Enable RSI Filter")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
adxFilter = input.bool(true, title="Enable ADX Filter")
adxThreshold = input.float(25, title="ADX Threshold")
// Date Range Filter
startDate = input(timestamp("2018-01-01 00:00 +0000"), title="Start Date")
endDate = input(timestamp("2069-12-31 00:00 +0000"), title="End Date")
inDateRange = true
// Moving Averages
sma200 = ta.sma(close, smaLength)
ema21w = ta.ema(close, emaLength)
// ATR Calculation
atr = ta.atr(atrLength)
stopLoss = close - (riskATR * atr)
takeProfit = close * (1 + takeProfitPercent / 100)
// RSI Filter
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
rsiCondition = rsiFilter ? rsi > 50 : true
// ADX Filter
[diplus, diminus, adx] = ta.dmi(14, 14)
adxCondition = adxFilter ? adx > adxThreshold : true
// Entry and Exit Conditions
buyCondition = inDateRange and close > sma200 and close > ema21w and rsiCondition and adxCondition
exitCondition = inDateRange and (close < sma200 or close < ema21w)
// Strategy Execution
if buyCondition
strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if exitCondition
strategy.close("BUY")
// Plot MAs
plot(sma200, title="200-Day SMA", color=color.blue, linewidth=2)
plot(ema21w, title="21-Week EMA", color=color.purple, linewidth=2)
// Background Highlight
bullColor = color.new(color.green, 80)
bearColor = color.new(color.red, 80)
bgcolor(close > sma200 and close > ema21w ? bullColor : bearColor, title="Bull Market Background")