ianzeng123
概要
これは,ハースト指数 (Hurst Exponent) とフィボナッチ逆戻りレベルを組み合わせた革新的な多時間周期取引戦略である.この戦略は,異なる時間周期のハースト指数を計算して市場のトレンド特性を評価し,フィボナッチの重要な価格レベルと組み合わせて潜在的な取引機会を識別する.この戦略は,固定されたリスク比率,目標利益率,および日々のおよび全体的な取引頻度制限を含む厳格なリスク管理フレームワークを採用している.
戦略原則
戦略の核心的な論理は,以下の2つの主要要素に基づいています.
- 市場傾向の性質は,現在およびそれ以上の時間周期のハースト指数計算によって評価される.ハースト指数0.5以上は,市場が傾向の継続性を示す,0.5未満は,市場が平均回帰特性を有する可能性を示している.
- 日々の高低を計算する重要なフィボナッチ・リトラクションレベルを利用し,61.8% (金分割) と38.2%の2つのレベルに焦点を当てます. 日線ハースト指数が0.5以上で価格が61.8%のレベルを突破すると,多信号を触発します. 日線ハースト指数が0.5未満で価格が38.2%のレベルを突破すると,空信号を触発します.
戦略的優位性
- 多次元分析:異なる時間周期におけるトレンド分析と価格レベルを組み合わせることで,より包括的な市場視点を提供する
- リスク管理の完善: 固定リスク比率 ((2%) と目標利益/損失比率 ((1:2) を採用したリスク管理の枠組み
- 取引頻度管理: 取引過多を防ぐために,最大取引回数と合計取引回数制限を設定します.
- ビジュアル・アシスト:市場トレンドの背景の色変化と主要指標の情報表をリアルタイムで提供
戦略リスク
- 市場環境依存: 傾向が不明な横軸市場では不良な結果が出る可能性
- パラメータの感受性:ヒースター指数計算周期とフィボナッチ時間周期の選択は,戦略のパフォーマンスに影響する
- スリップアウトの影響: 流動性の低い市場条件下では,大きなスリップアウトリスクに直面する可能性があります.
- システム複雑性:複数のコンポーネントの組み合わせにより,戦略の失敗の可能性が増加する
戦略最適化の方向性
- ダイナミックパラメータ調整:市場の変動率に応じてハースター指数計算周期を自動的に調整できる
- フィルターを追加: 信号品質を向上させるための追加市場状態フィルター導入
- ポジション管理の最適化:変動率に基づくダイナミックなポジション管理を実現
- 改善された出場メカニズム:より柔軟な収益目標設定方法の開発
要約する
これは,技術分析の古典的なツールと近代的な量化方法を組み合わせた革新的な戦略である.多時間周期分析と厳格なリスク管理により,理論的基盤を維持しながら,実戦の可行性にも重点を置く戦略である.ある程度の最適化の余地があるが,全体的な枠組みは良好な拡張性と実用的な価値を有している.
ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2024-10-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"TRB_USDT"}]
*/
//@version=5
// Advanced Multi-Timeframe Trading System (Risk Managed)
//
// Description:
// This strategy combines an approximate measure of market trending via a Hurst exponent
// calculation with Fibonacci retracement levels derived from a higher timeframe (default: Daily)
// to identify potential reversal zones and trade opportunities. The Hurst exponent is calculated
// as a rough indicator of market persistence, while the Fibonacci retracement levels provide potential
// support and resistance areas.
//
// Signal Logic:
// - A long entry is signaled when the price crosses above the 61.8% Fibonacci level (Golden Ratio)
// and the daily Hurst exponent is above 0.5 (suggesting a trending market).
// - A short entry is signaled when the price crosses below the 38.2% Fibonacci level and the daily Hurst
// exponent is below 0.5.
//
// Risk Management:
// Each trade is risk-managed with a stop-loss set at 2% below (or above for shorts) the entry price,
// and a take profit order is set to achieve a 1:2 risk-reward ratio. Position sizing is fixed at 10% of
// equity per trade. Additionally, the strategy limits trading to a maximum of 5 trades per day and 510 trades
// overall (for backtesting since 2019) to ensure a realistic number of orders.
//
// Backtesting Parameters:
// - Initial Capital: $10,000
// - Commission: 0.1% per trade
// - Slippage: 1 tick per bar
// - Position Sizing: 10% of equity per trade
//
// Disclaimer:
// Past performance is not indicative of future results. This strategy is experimental and is provided solely
// for educational purposes. Use caution and perform your own testing before any live deployment.
//
// Author: [Your Name]
// Date: [Date]
strategy("Advanced Multi-Timeframe Trading System (Risk Managed)",
overlay=true,
max_bars_back=500,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=10, // 10% of equity per trade
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1, // 0.1% commission per trade
slippage=1, // 1 tick per bar
calc_on_order_fills=true,
calc_on_every_tick=true)
// ─── INPUTS ─────────────────────────────────────────────────────────────
hurstLen = input.int(50, title="Hurst Lookback Period", minval=10)
fibTF = input.timeframe("D", title="Fibonacci Retracement Timeframe")
maxTradesPerDay = input.int(5, title="Max Trades Per Day", minval=1)
maxTotalTrades = input.int(510, title="Max Total Trades since 2019", minval=1)
riskPerc = input.float(2.0, title="Risk Percent per Trade (%)", step=0.1) * 0.01 // 2% risk per trade
rrRatio = input.float(2.0, title="Risk-Reward Ratio", step=0.1) // Target profit = 2x risk
// ─── FUNCTION: Approximate Hurst Exponent Calculation ──────────────────────
// This function uses a simple rescaled range method to approximate the Hurst exponent.
// Note: This is an experimental calculation and should be interpreted as a rough gauge of market trending.
calcHurst(src, len) =>
mean = ta.sma(src, len)
dev = src - mean
cumDev = 0.0
for i = 0 to len - 1
cumDev := cumDev + dev[i]
R = ta.highest(cumDev, len) - ta.lowest(cumDev, len)
S = ta.stdev(src, len)
hurst = na(S) or S == 0 ? na : math.log(R / S) / math.log(len)
hurst
// Calculate the Hurst exponent on the current timeframe and from a higher timeframe (daily)
currHurst = calcHurst(close, hurstLen)
dailyHurst = request.security(syminfo.tickerid, "D", calcHurst(close, hurstLen))
// ─── FIBONACCI RETRACEMENT LEVELS (WITH GOLDEN RATIO) ──────────────────────────
// Retrieve the daily high/low from the selected timeframe (default: Daily)
dHigh = request.security(syminfo.tickerid, fibTF, high)
dLow = request.security(syminfo.tickerid, fibTF, low)
// Define Fibonacci levels between the daily low and high.
fib_0 = dLow
fib_100 = dHigh
fib_236 = dLow + 0.236 * (dHigh - dLow)
fib_382 = dLow + 0.382 * (dHigh - dLow)
fib_500 = dLow + 0.5 * (dHigh - dLow)
fib_618 = dLow + 0.618 * (dHigh - dLow) // Golden ratio level
// Plot the Fibonacci levels for reference.
pFib0 = plot(fib_0, color=color.gray, title="Fib 0%")
pFib236 = plot(fib_236, color=color.blue, title="Fib 23.6%")
pFib382 = plot(fib_382, color=color.orange, title="Fib 38.2%")
pFib500 = plot(fib_500, color=color.purple, title="Fib 50%")
pFib618 = plot(fib_618, color=color.green, title="Fib 61.8% (Golden Ratio)")
pFib100 = plot(fib_100, color=color.gray, title="Fib 100%")
// Fill the area between the 61.8% and 38.2% levels to highlight the key retracement zone.
fill(pFib618, pFib382, color=color.new(color.yellow, 80), title="Fibonacci Retracement Zone")
// ─── TRADE COUNT MANAGEMENT ─────────────────────────────────────────────────
// To simulate realistic trading frequency, the strategy limits trades to a maximum of 5 per day and 510 overall.
var int tradesToday = 0
var int globalTradeCount = 0
// Reset the daily trade counter at the start of a new day.
newDay = ta.change(time("D"))
if newDay
tradesToday := 0
// Allow new trades only if within the daily and overall trade limits.
canTrade = (tradesToday < maxTradesPerDay) and (globalTradeCount < maxTotalTrades)
// ─── TRADING SIGNALS ─────────────────────────────────────────────────────────
// Entry conditions based on Fibonacci levels and daily Hurst conditions:
// • Long: Price crosses above the 61.8% (Golden Ratio) level and daily Hurst > 0.5.
// • Short: Price crosses below the 38.2% level and daily Hurst < 0.5.
longCond = ta.crossover(close, fib_618) and (dailyHurst > 0.5)
shortCond = ta.crossunder(close, fib_382) and (dailyHurst < 0.5)
if longCond and canTrade
strategy.entry("Long", strategy.long)
tradesToday := tradesToday + 1
globalTradeCount := globalTradeCount + 1
if shortCond and canTrade
strategy.entry("Short", strategy.short)
tradesToday := tradesToday + 1
globalTradeCount := globalTradeCount + 1
// ─── RISK MANAGEMENT: STOP-LOSS & TAKE-PROFIT ──────────────────────────────
// For active positions, define stop-loss and take profit levels based on the entry price.
// This ensures that each trade risks approximately 2% of the entry price with a target
// of 2x the risk (1:2 risk-reward ratio).
if strategy.position_size > 0
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - riskPerc)
longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + rrRatio * riskPerc)
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if strategy.position_size < 0
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + riskPerc)
shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - rrRatio * riskPerc)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)
// ─── CHART OVERLAYS & VISUAL AIDS ────────────────────────────────────────────
// Background color indicates the daily market trend:
// Green for trending conditions (dailyHurst > 0.5) and red for less trending conditions.
bgcolor(dailyHurst > 0.5 ? color.new(color.green, 90) : color.new(color.red, 90), title="Daily Trend Background")
// Display an information table in the top-right corner to help interpret key values.
var table infoTable = table.new(position.top_right, 2, 4, border_width=1, frame_color=color.gray)
if barstate.islast
table.cell(infoTable, 0, 0, "Current Hurst", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
table.cell(infoTable, 1, 0, str.tostring(currHurst, "#.###"), text_color=color.white, bgcolor=color.black)
table.cell(infoTable, 0, 1, "Daily Hurst", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
table.cell(infoTable, 1, 1, str.tostring(dailyHurst, "#.###"), text_color=color.white, bgcolor=color.black)
table.cell(infoTable, 0, 2, "Trades Today", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
table.cell(infoTable, 1, 2, str.tostring(tradesToday), text_color=color.white, bgcolor=color.black)
table.cell(infoTable, 0, 3, "Global Trades", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
table.cell(infoTable, 1, 3, str.tostring(globalTradeCount), text_color=color.white, bgcolor=color.black)
// Optional: Add labels on the final bar to mark the key Fibonacci levels.
if barstate.islast
label.new(bar_index, fib_618, "61.8% (Golden Ratio)", style=label.style_label_left, color=color.green, textcolor=color.white, size=size.tiny)
label.new(bar_index, fib_382, "38.2%", style=label.style_label_left, color=color.orange, textcolor=color.white, size=size.tiny)