ianzeng123
概要
TrendSync Pro (SMC) は,高タイムフレーム (HTF) フィルターとトレンドダイナミクスをベースに,強力な市場トレンドの動きを捉えるための量化取引戦略である.この戦略は,マルチタイムフレーム分析,トレンドライン検出と厳格なリスク管理を組み合わせて,トレーダーに体系化された取引方法を提供します.
戦略原則
戦略の核心となる要素は以下の通りです.
高時間枠 (HTF) フィルター:より高いレベルの時間枠 (例えば1時間,4時間または日線) を使用して,全体的な市場トレンドの方向を確認し,取引が主要なトレンドと一致することを確認します.
トレンドライン検出: 市場トレンドの方向を動的に識別し,重要な転換点 (枢軸高点と低点) を分析して,視覚的なトレンドラインを描画する.
試合開始と終了の論理:
- 長期の入場条件:価格がトレンド値を突破し,高いタイムフレームが上昇する
- 空置入場条件:価格がトレンド値を下回り,高いタイムフレームは下方へ
リスク管理:
- 固定ストップ:入場価格の1%に設定
- ストップポイント:入場料の10%に設定
- ATR (平均リアル波動範囲) を使用して動的ストップを選択できます.
戦略的優位性
多時間枠確認: 異なる時間枠を組み合わせることで,取引の偽信号の確率を減らす.
トレンドフォロー: 頻度が高く質が低い取引ではなく,強烈なトレンド市場動きを捉えることに集中する.
リスク管理の厳しさ:
- 資本の保護
- リスク・リターン・レート (RRR) は 1:10
- 50%の勝率でも利益は得られます
柔軟性:高時間枠の設定は,異なる取引タイプ (スケープ,日内取引,スウィング取引) に応じて調整できます.
ビジュアル・アシスト:トレンドラインの描画を提供し,トレーダーが市場動向を直感的に理解するのを助ける.
戦略リスク
市場条件の制限:
- 市場が揺れ動いているか,明確な傾向がないか,その状況で表れが悪い.
- 低波動性の環境で取引がうまくいかない
パラメータ感度:
- トレンドサイクルの選択と高い時間枠は,戦略のパフォーマンスに直接影響します.
- パラメータの調整が必要となる市場と取引品種
損失を防ぐために
- 1%の固定ストップは,波動性高い市場では過度に緊密な可能性があります.
- 取引コストと”止損”の可能性を増加させる可能性
戦略最適化の方向性
ダイナミック・ストップ・ダメージ:
- ATR ベースのダイナミック・ストップダメージの導入
- 市場変動による調整のストップ範囲
フィルター強化:
- 交差量分析を組み合わせる
- 流動性スキャンを統合する
- 注文ブロックを追加する
複数の戦略の組み合わせ:
- ICT パワー オブ 3 の方法と連携
- VWAPと市場形状分析の統合
- 清算熱図と組み合わせて (特に暗号通貨市場)
機械学習の最適化:
- 機械学習アルゴリズムによる最適化パラメータ選択
- 適応パラメータ調整メカニズムの開発
要約する
TrendSync Pro (SMC) は,量ではなく質に焦点を当てた取引戦略である.多時間枠の確認,厳格なリスク管理,およびトレンドフォローの論理によって,この戦略はトレーダーに体系化された取引の枠組みを提供します.選択的取引の鍵は,頻繁に,しかし低効率な取引ではなく,毎日1〜2つの高品質の取引機会を捕捉することです.
/*backtest
start: 2024-04-02 00:00:00
end: 2024-07-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy('TrendSync Pro (SMC)', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1)
// Created by Shubham Singh
// Inputs
bool show_trendlines = input.bool(true, "Show Trendlines", group="Visual Settings")
int trend_period = input(20, 'Trend Period', group="Strategy Settings")
string htf = input.timeframe("60", "Higher Timeframe", group="Strategy Settings")
// Risk Management
float sl_percent = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1, group="Risk Management")
float tp_percent = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1, group="Risk Management")
// Created by Shubham Singh
// Trendline Detection
var line trendline = na
var float trend_value = na
var bool trend_direction_up = false // Initialize with default value
pivot_high = ta.pivothigh(high, trend_period, trend_period)
pivot_low = ta.pivotlow(low, trend_period, trend_period)
if not na(pivot_high)
trend_value := pivot_high
trend_direction_up := false
if not na(pivot_low)
trend_value := pivot_low
trend_direction_up := true
// Created by Shubham Singh
// Higher Timeframe Filter
htf_close = request.security(syminfo.tickerid, htf, close)
htf_trend_up = htf_close > htf_close[1]
htf_trend_down = htf_close < htf_close[1]
// Trading Logic
long_condition = ta.crossover(close, trend_value) and htf_trend_up and trend_direction_up
short_condition = ta.crossunder(close, trend_value) and htf_trend_down and not trend_direction_up
// Created by Shubham Singh
// Entry/Exit with SL/TP
if strategy.position_size == 0
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=close*(1-sl_percent/100), limit=close*(1+tp_percent/100))
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=close*(1+sl_percent/100), limit=close*(1-tp_percent/100))
// Created by Shubham Singh
// Manual Trendline Exit
if strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(close, trend_value)
strategy.close("Long")
if strategy.position_size < 0 and ta.crossover(close, trend_value)
strategy.close("Short")