ianzeng123
概要
この戦略は,ICT (内部トレーダー概念) を融合した,消費形態と供給・需要地域分析の総合的な取引システムである. 市場構造を多次元的に分析し,技術指標と価格行動と組み合わせて,高確率の取引機会を識別する. 戦略は15分間の時間枠で動作し,パーセントのストップ・ロスト方式を使用してリスクを管理する.
戦略原則
戦略の核心的な論理は,以下の3つの主要要素に基づいています.
- 20周期の最高値と最低値を使用して,重要なサポートとレジスタンスポイントとしての需要と供給の領域を構築する.
- 隣接するの間の関係を分析することによって,看板と看板の吞食形態を識別する.
- 価格が需要と供給の領域を突破し,吞食形態が発生すると,システムはリスク管理を考慮して取引を実行する.
システムでは,資金の10%を1取引ごとに使用し,1.5%のストップ・ロスと3%のストップ・ストップを設定し,この設定は2:1のリスク・リターン比率を提供する.
戦略的優位性
- 多次元分析により取引信号の信頼性が向上
- 価格行動と技術分析を組み合わせて,偽信号の影響を低減する
- パーセンテージ・ストップ・ストップを使用し,異なる市場条件に適応する
- 資金管理システムは合理的で,資金の使用ごとに10%のリスクが軽減されます.
- パラメータによって異なる市場環境に適応できます.
戦略リスク
- 波動性のある市場では,頻繁にストップを起こす可能性があります.
- 供給・需要の領域の識別は,特定の市場条件下で不正確である可能性があります.
- 15分間の時間枠で,過剰な取引信号が生じる可能性があります.
- 固定ストップ・ストップ・パーセンテージは,すべての市場条件に適合しない可能性があります.
リスク管理の提案:
- 異なる市場条件に応じてパラメータの調整を推奨する
- 確認指標の追加を検討する
- ストップダストのレベルは,変動率の動的に調整できます.
戦略最適化の方向性
- 波動率指標の動的調整のストップ・ストップレベルを導入
- 信号の強さを確認するために取引量分析を追加します.
- トレンドフィルターを追加し,逆転取引を減らすことを検討
- 供給・需要領域の識別アルゴリズムを最適化し,複数の時間枠分析を使用することを検討する
- 市場状態認識機能を追加し,異なる市場条件で異なるパラメータ設定を使用
要約する
これは,構造がよく整った総合的な取引システムで,多次元分析によって信頼性の高い取引信号を提供します. システムのリスク管理は合理的ですが,最適化の余地があります. 交易者は,実際の使用の前に十分な反射を行い,特定の市場条件に応じてパラメータを調整することをお勧めします. 戦略のモジュール化設計は,優れた拡張性を有しており,必要に応じて新しい分析次元を追加することができます.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("ICT + Engulfing + Supply & Demand", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Input settings
timeframe = input.timeframe("15", title="Backtest Timeframe")
use_snd = input(true, title="Enable Supply & Demand Zones")
stopLossPerc = input(1.5, title="Stop Loss %")
takeProfitPerc = input(3, title="Take Profit %")
// Identify Engulfing Patterns
bullishEngulfing = (close[1] < open[1]) and (close > open) and (close > open[1]) and (open < close[1])
bearishEngulfing = (close[1] > open[1]) and (close < open) and (close < open[1]) and (open > close[1])
// Supply & Demand Zones (basic identification)
highestHigh = ta.highest(high, 20)
lowestLow = ta.lowest(low, 20)
supplyZone = use_snd ? highestHigh : na
demandZone = use_snd ? lowestLow : na
// Entry & Exit Conditions
longCondition = bullishEngulfing and close > demandZone
shortCondition = bearishEngulfing and close < supplyZone
// Stop-Loss & Take-Profit Calculation
longSL = close * (1 - stopLossPerc / 100)
longTP = close * (1 + takeProfitPerc / 100)
shortSL = close * (1 + stopLossPerc / 100)
shortTP = close * (1 - takeProfitPerc / 100)
// Execute trades
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=longSL, limit=longTP)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=shortSL, limit=shortTP)
// Plot Supply & Demand Zones
plot(use_snd ? supplyZone : na, color=color.red, title="Supply Zone")
plot(use_snd ? demandZone : na, color=color.green, title="Demand Zone")