ianzeng123
概要
この戦略は,複数の時間枠のトレンド追跡取引システムであり,1時間チャートの200平均線 (EMA) をトレンド確認指標として,15分チャートのスーパートレンド (Supertrend) 指針を入場信号として組み合わせている.この組み合わせは,より高い時間枠のトレンド方向の指針とより低い時間枠の正確な入場点を利用し,大きなトレンドを把握し,入場のタイミングを最適化する完全な取引システムを形成している.この戦略には,スーパートレンド指標の値に基づくストップ・ロスの設定と,リスク比率に基づく利益の目標が含まれ,各取引に明確なリスク管理の枠組みを提供します.
戦略原則
この戦略の核となる原則は,複数の時間枠分析によって取引信号をフィルターして,取引方向が主要なトレンドと一致していることを確認することです.具体的には以下の通りです.
トレンド確認メカニズム ((1時間のグラフ)：
- 200期指数移動平均 ((EMA 200) を用いて,全体的な市場傾向を判断する
- 価格がEMA 200以上であるとき,上昇傾向が確認されます.
- 価格がEMA 200以下であるとき,下落傾向が確認される
入場信号 ((15分グラフ)：
- 超トレンド指標 ((Supertrend) を用いて正確な入場信号を生成
- 超トレンドが緑色 (上方) になると,買い信号が作られます.
- スーパートレンドが赤色 (下方) になると,セールシグナルが生成されます.
リスク管理：
- 止損設定:入場時に固定された超トレンド指標値の位置
- 利益目標:入場価格とストップの距離の1.5倍 (コードで実際に2倍)
- 取引管理:新しいシグナルが生み出されると,以前の取引を閉鎖し,いつでも1つの取引のみがアクティブであることを確認します.
コード解析により,戦略は request.security 関数を使用して 1 時間の時間枠から EMA 200 のデータを取得し,それを現在の価格と比較してトレンドの方向を決定する.同時に,現在の 15 分間のグラフで超トレンドの指標値とその方向を計算する. 2 つの時間枠の信号が一致する場合にのみ取引信号を触発する (例えば,1 時間の上昇傾向 + 15 分間の超上昇傾向).
戦略的優位性
この戦略は,コードを深く分析した結果,以下のような顕著な利点が示されています.
トレンドフィルタリングの信頼性: 2つのタイムフレームを組み合わせることでトレンド確認がされ,偽ブレークと逆転取引の可能性が著しく軽減されます.より高いタイムフレーム (時間) のEMA 200は,より波動的な短期タイムフレームのみに依存するのではなく,より安定したトレンド判断を提供します.
入場時刻の正確さ超トレンド指数は,短期時間枠 (15分) で正確なエントリーポイントを提供し,トレンドを確認しながらエントリー価格を最適化し,取引の効果比率を上げるようにします.
リスク管理の自動化戦略は,市場の変動に基づくダイナミックな止損機構を内蔵しており,スーパートレンド指標は,市場の変動を考慮しているので,止損位置は,市場の状況に応じて自動的に調整されます.
収益目標の比例設計: 固定リスク/リターン比率 (RRR) の2:1の収益目標を設定することで,戦略は長期的に収益性の可能性を保証し,勝率が特に高くなくても,システムが正の期待値を達成する可能性もある.
取引の重複を避ける: 戦略は,新しいシグナルを生成する際に既存の取引を閉鎖することを保証し,ポジションの重複リスクを回避し,資金管理とリスク管理を簡素化します.
戦略リスク
この戦略は合理的に設計されているが,注意すべきリスクは以下の通りである.
トレンド・ターニング・ポイントの反応遅れ: 長い周期 ((200期) の移動平均を使用しているため,戦略はトレンド転換点での反応が比較的遅れているため,市場逆転の初期に元のトレンド方向での取引が継続され,一定の損失を招く可能性があります.
市場が揺れ動いているという偽信号が増える横盤整理または振動市場では,価格がEMA 200ラインを頻繁に越える可能性があり,スーパートレンド指標は頻繁に偏移し,複数の偽信号を生じ,連続したストップを発生させます.
固定リスク報酬率の限界: 戦略は2:1のリスク・リターン比率を固定しているものの,市場や時期によって最適のリスク・リターン比率は異なる可能性があり,固定設定は必ずしも最適の選択肢ではないかもしれない.
パラメータ感度超トレンド指標のパラメータ (ATR周期と因子) は,戦略の性能に顕著な影響を及ぼし,異なる市場では異なるパラメータの組み合わせが必要になる可能性があり,これは戦略の最適化の複雑さを増加させます.
流動性のリスク: 流動性の低い市場や極端な市場条件下では,実際のストップ・ローズが滑り落ち,実際の損失が予想よりも大きくなる可能性があります.
解決策には,トレンドフィルター条件 (トレンド強度指数など) を追加し,異なる市場条件に合わせて超トレンドパラメータを調整し,最大連續損失回数制限を設定し,市場の変動的な動向に応じてリスク・リターン比率を調整する.
戦略最適化の方向性
このコードを分析した結果,以下のような改善の可能性があることが判明しました.
トレンド強度フィルタを導入:現在の戦略は,EMA 200に対する価格の位置のみを使用してトレンドを判断し,トレンドの強さの指標 (ADXやMACDなど) を追加することを考慮し,トレンドが十分に強ければ取引し,揺れ市場の偽信号を避けることができます.
ダイナミックなリスク・リターン比率: 固定的なリスク・リターン比率を,市場の変動性や支持する抵抗点に基づく動的計算方法に置き換える.例えば,波動性が大きいときにより保守的なリスク・リターン比率を設定し,強いトレンドではより激進的な設定を使用することができる.
利益の部分を増やす仕組み:現在の戦略は,全ポジションの入出方法を採用し,分期利益の仕組みを考慮することができます.例えば,1:1のリスクリターンに達したときに利益の一部を,残りの部分はトレンドに従うためにストップ・ロスを設定します.
統合取引量確認: 取引量指標を入場条件に統合し,信号が現れたときに取引量の顕著な増加を伴うように要求し,信号の信頼性を向上させる.
タイムフィルター: タイムフィルター条件を追加し,既知の低流動性の時間や波動が大きい市場の発表時間を取り除く.
パラメータ自律化超トレンドのパラメータを自主的に調整し,近年の市場の変動状況に基づいて,戦略を異なる市場段階により良く適応させるためのパラメータを最適化します.
これらの最適化方向の鍵は,多時間枠のトレンド確認と正確な入場を保持しながら,戦略の安定性と適応性を強化することです.
要約する
多時間枠のトレンド追跡とスーパートレンドのダイナミクスを最適化する戦略は,技術分析の基本原理と実用的なリスク管理を組み合わせた完全な取引システムである. 1時間枠のトレンド確認と15分枠の正確な入場シグナルを統合することによって,この戦略は,大局を考慮しながら細部に注意する方法論をトレーダーに提供する.
この方法では,取引ごとに利益を得ることを保証することはできませんが,その設計理念は,主要なトレンドに順応し,エントリーポイントを最適化し,リスクとリターン比率を固定し,明瞭な止損戦略は,成熟した取引システムにふさわしい重要な要素を反映しています.上記の最適化方向の実施により,この戦略は,その安定性と適応性をさらに高め,異なる市場環境で競争力を維持する可能性を秘めています.
最も重要なことは,この戦略の核心思想は,成功する取引の基本原則を反映しています:トレンド認識,正確な入場,リスク管理,そして規律的な実行.これらの原則は,この戦略だけでなく,ほとんどすべての成功する取引方法にも適用されます.
/*backtest
start: 2025-01-18 19:45:00
end: 2025-03-12 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"TRUMP_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("1H EMA 200 + 15M Supertrend Strategy ", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === Inputs ===
atrPeriod = input.int(10, "ATR Length", minval=1)
factor = input.float(3.0, "Factor", minval=0.01, step=0.01)
// === 1-Hour EMA (Trend Confirmation) ===
ema200_1h = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 200), gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_off)
isAboveEMA200 = request.security(syminfo.tickerid, "60", close > ema200_1h, gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_off)
isBelowEMA200 = request.security(syminfo.tickerid, "60", close < ema200_1h, gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_off)
// === 15-Minute Supertrend (Entry Signal) ===
[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
isUptrend = direction < 0
isDowntrend = direction > 0
// === Variables to Store SL and TP ===
var float stopLossPrice = na
var float takeProfitPrice = na
// === Buy Signal ===
buySignal = isAboveEMA200 and isUptrend
if (buySignal and not buySignal[1]) // Ensure signal is only shown once
if (strategy.position_size != 0) // Close previous trade if any
strategy.close_all()
stopLossPrice := supertrend // Set SL to Supertrend value at entry
takeProfitPrice := close + 2 * (close - stopLossPrice) // TP = 2x SL distance
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// === Sell Signal ===
sellSignal = isBelowEMA200 and isDowntrend
if (sellSignal and not sellSignal[1]) // Ensure signal is only shown once
if (strategy.position_size != 0) // Close previous trade if any
strategy.close_all()
stopLossPrice := supertrend // Set SL to Supertrend value at entry
takeProfitPrice := close - 2 * (stopLossPrice - close) // TP = 2x SL distance
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// === Exit Logic ===
if (strategy.position_size > 0) // For Buy Trades
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Buy", stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)
if (strategy.position_size < 0) // For Sell Trades
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Sell", stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)
// === Plotting ===
plot(ema200_1h, title="1H EMA 200", color=color.blue, linewidth=2)
plot(supertrend, title="Supertrend", color=color.red, linewidth=2)
plotshape(series=buySignal and not buySignal[1], title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sellSignal and not sellSignal[1], title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")