ianzeng123
概要
この戦略は,スマート資金コンセプト (SMC) とブルリン帯突破を組み合わせた量的な取引システムであり,動量確認機構によって取引信号の信頼性を強化している.戦略の核心は,価格突破ブルリン帯が下落した状況を認識することであり,市場構造に適合する変換 (MSS) 信号を要求し,選択的に高時間周期のトレンド確認と組み合わせている.さらに,動量フィルターを導入することにより,場内信号が十分な価格動力を必要とするように要求し,戦略の勝率とリスク/リターン比率を大幅に高めています.
戦略原則
この戦略は,以下の3つのコア技術要素の協働に基づいています.
ブリン帯指数標準差を使用して価格の波動範囲を計算し,上軌,下軌,中軌を形成する. 価格が上軌を突破すると多多信号が発生し,下軌を突破すると空き信号が発生する. この戦略のブリン帯期間は55で,標準差は2.0である.
スマートファンドコンセプト (SMC):
- 注文ブロック (Order Blocks):特定の遡及期間の (デフォルトの20サイクル) 中での最高価格と最低価格を計算して,潜在的なサポートとレジスタンス領域を形成する.
- 流動性ゾーン:近年の波動高点と低点 (デフォルトの12サイクル) を識別して,市場内に流動性がある可能性があるゾーンを特定する.
- 市場構造転換 ((MSS): 閉盤価格が前期高点を破るとき,看板の市場構造転換を形成する. 閉盤価格が前期低点を破るとき,下落の市場構造転換を形成する.
動力確認メカニズム: 入場の要求される実体部分の総高の割合が特定の値に達する (デフォルトは70%),価格突破に十分な動力を確保する. 動量が鮮明な緑色で,動量が鮮明な赤色で表示される.
応募条件：
- 複数の条件:閉盤価格がブリン帯を突破して軌道に乗る + 看板市場の構造転換 + (オプション) 高時間周期が上昇傾向にある + (オプション) 十分な看板の動きがある
- 空白条件:閉盤価格がブリン帯下線を突破 + ダウン市場構造転換 + (オプション) 高い時間周期が下降傾向にある + (オプション) 十分なダウン運動がある
出場条件:
- 多出場: ブリン帯の中間線を下回った閉盘価格または,注文区間の最低値を下回った閉盘価格の99%
- 空出場:閉盤価格がブリン帯の中間線を突破するか,閉盤価格が注文ブロックの最高点より101%高い
資金管理の面で,戦略は,口座の純価値に基づくリスク管理方法を採用し,取引ごとに口座の純価値の5%に制限され,単一の取引の最大リスクを制御する.
戦略的優位性
複数の認証メカニズムブリン帯突破,市場構造転換,動力の確認を組み合わせて,多層の取引シグナルフィルタリング機構を形成し,偽信号を大幅に減少させる.
トレンドとモチベーションの組み合わせ戦略は,トレンドの変化に注目するだけでなく,価格の動きにも注目します. トレンドの追跡と動きの捉えの完璧な組み合わせを実現します.
タイムサイクル・シンクロニズム: 選択可能な高時間周期のトレンド確認機能 ((デフォルト日線レベル),逆転取引を効果的に回避し,順位取引の成功率を向上させる.
視覚的な直感: 戦略は,ブリン帯,注文ブロックライン,揺れる高低点ライン,動量の色のマーカーを含む明確な視覚的補助を提供して,トレーダーが市場状態を直観的に理解できるようにする.
柔軟で調整可能: 策略パラメータは高度にカスタマイズ可能で,ブリン帯の長さ,標準差の倍数,注文ブロックの回帰長さ,振動回帰長さ,動量値など,異なる市場環境に対応できる.
スマート・マネジメント: 口座の純資産比率に基づくポジション管理方法を採用し,リスクを効果的に管理し,単一取引で過度の損失を防ぐ.
戦略リスク
リスクの過剰最適化策略には,ブリン帯の長さ ((55),標準差の倍数 ((2.0)),回帰長さなどの複数の調整可能なパラメータが含まれているため,パラメータを過剰に最適化して曲線適合の問題が生じやすい. 解決策は,異なる時間周期と市場環境で安定性テストが行われます.
遅滞の問題: ブリン帯とSMC要素は,歴史的なデータに基づいて計算され,遅滞があるため,入場タイミングが理想的ではない可能性があります. 解決策は,価格行動分析と他の主要指標の補助判断と組み合わせることです.
トレンド反転リスク: 激しい市場逆転の際,戦略は連続的な損失を招く可能性がある. 解決策は,トレンド反転検出メカニズムを追加するか,または極端な市場条件で取引を一時停止することです.
資金管理の課題固定5%の資金配分は,波動性の高い市場では過度のリスクである可能性があります. 解決策は,資金配分比率を動的に調整し,市場の波動性に応じて自律的に調整することです.
流動性のリスク: 流動性が低い市場では,注文ブロックと流動性の領域が十分正確でない可能性があります. 解決方法は,取引量確認メカニズムを追加するか,または流動性の高い市場でのみこの戦略を適用することです.
戦略最適化の方向性
動態参数調整: 適応メカニズムを導入し,市場変動に応じてブリン帯の標準差倍数と長さのパラメータを自動的に調整し,戦略を異なる市場環境により良く適応させることができる.これにより,静的パラメータが異なる市場条件下で異なるパフォーマンスを示す問題を解決することができる.
トレンド認識の強化: 方向性移動指数 ((DMI) または平均方向性指数 ((ADX) のような追加のトレンド指標を導入することができ,トレンドの強さをさらに確認し,弱気トレンド市場での過度な取引を避ける.
試合開始の仕組みの改善: 現行の出場機構は比較的シンプルで,尾行ストップ,移動平均の交差,ATR倍数ストップなどのより柔軟な出場方法を導入することを考慮して,利益をより良く保護することができます.
統合交差量分析戦略に取引量確認メカニズムを加え,価格突破が取引量に顕著に拡大することを要求し,信号の質をさらに向上させます.取引量は重要な市場参加度指標として,価格動向の真偽を効果的に検証できます.
タイムフィルターを導入する: 市場が異なる取引時間に異なる特性を示し,特定の低効率な取引時間 (例えばアジア清算時間) でシグナルを発生させないように,時間フィルターを追加できます.
資金管理の最適化:ATRベースのポジション計算方法が導入され,市場の変動の動向に応じてリスクの口を調整し,高変動の市場での露出を減らし,低変動の市場でのポジションを適切に増加させることができる.
要約する
動量駆動型ブリン帯突破とインテリジェント・ファンド・コンセプト融合戦略は,技術分析と市場構造理論を組み合わせた総合的な取引システムである.この戦略は,ブリン帯突破を通じて価格動力を捉え,SMC理論を利用して重要な価格レベルと市場構造の変化を識別し,動量フィルタを介して信号信頼性を強化する.多層の信号確認機構は,偽信号を大幅に減少させ,選択可能な高時間周期のトレンド確認は,逆転取引を避けるのに役立ちます.
この戦略は,明確な論理性と複数の利点があるにもかかわらず,トレーダーは,パラメータ最適化リスク,遅滞の問題,トレンドの逆転リスクなど,その潜在的なリスクを認識する必要があります. ダイナミックなパラメータ調整,トレンド認識の強化,出場機構の改善,取引量分析の統合などの最適化措置を導入することにより,戦略の安定性と適応性をさらに向上させることができます.
最終的に,トレーダーは完璧な取引戦略はないことを覚えておくべきです. 戦略の核心的な論理を理解し,リスクを合理的に管理し,異なる市場環境に応じて柔軟に調整することが重要です. 実用化する前に,戦略が異なる市場条件下でのパフォーマンスを検証するために十分なバックテストと前向きなテストを行うことをお勧めします.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-09 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy('02 SMC + BB Breakout v4 + Momentum Color', overlay=true, initial_capital=100000)
// Inputs
length = input.int(55, title='Bollinger Bands Length')
mult = input.float(2.0, title='Standard Deviation Multiplier')
higher_tf = input.timeframe('1D', title='Higher Timeframe Confirmation')
confirm_trend = input.bool(true, title='Use Higher Timeframe Trend')
show_smc = input.bool(true, title='Show SMC Elements')
ob_length = input.int(20, title="Order Block Lookback", minval=5)
swing_length = input.int(12, title="Swing Lookback", minval=5)
momentum_filter = input.bool(true, title="Require Momentum Candle for Entry")
momentum_body_percent = input.float(70, title="Momentum Candle Body %", minval=1, maxval=100) / 100.0 // Percentage of the candle's range that must be the body
// Bollinger Bands Calculation
basis = ta.sma(close, length)
upper_band = basis + mult * ta.stdev(close, length)
lower_band = basis - mult * ta.stdev(close, length)
// Higher Timeframe Confirmation
higher_tf_close = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf, close)
higher_tf_sma = ta.sma(higher_tf_close, length)
higher_tf_trend = higher_tf_close > higher_tf_sma
// Smart Money Concepts (SMC)
// Order Blocks (Simplified as recent price clusters)
order_block_high = ta.highest(high, ob_length)
order_block_low = ta.lowest(low, ob_length)
// Liquidity Zones
recent_swing_high = ta.highest(high, swing_length)
recent_swing_low = ta.lowest(low, swing_length)
// Market Structure Shift (MSS)
previous_high = ta.valuewhen(high > ta.highest(high[1], swing_length), high[1], 0)
previous_low = ta.valuewhen(low < ta.lowest(low[1], swing_length), low[1], 0)
shift_to_bullish = close > previous_high
shift_to_bearish = close < previous_low
// Momentum Candle Check (Strong Body)
candle_range = high - low
candle_body = math.abs(close - open)
body_percentage = candle_range > 0 ? candle_body / candle_range : 0 // Avoid division by zero if range is 0
long_momentum = body_percentage >= momentum_body_percent and close > open
short_momentum = body_percentage >= momentum_body_percent and close < open
// --- START: Momentum Candle Coloring ---
// Use color.lime for a neon green effect and color.red for neon red.
bullish_momentum_color = long_momentum ? color.lime : na
bearish_momentum_color = short_momentum ? color.red : na
barcolor(bullish_momentum_color, title="Bullish Momentum Candle")
barcolor(bearish_momentum_color, title="Bearish Momentum Candle")
// --- END: Momentum Candle Coloring ---
// Entry Conditions
long_condition = ta.crossover(close, upper_band) and (not confirm_trend or higher_tf_trend) and shift_to_bullish and (not momentum_filter or long_momentum)
short_condition = ta.crossunder(close, lower_band) and (not confirm_trend or not higher_tf_trend) and shift_to_bearish and (not momentum_filter or short_momentum)
// Exit Conditions (TWEAKED)
exit_long = ta.crossunder(close, basis) or close < (order_block_low * 0.99)
exit_short = ta.crossover(close, basis) or close > (order_block_high * 1.01)
// Calculate 5% of equity for position size
risk_percent = 5.0 // Use float for percentage calculation
capital_per_trade = (strategy.equity * risk_percent) / 100
trade_qty = capital_per_trade / close
trade_qty := trade_qty < 0.000001 ? 0.000001 : trade_qty // Ensure minimum trade quantity if calculated qty is too small
// Strategy Execution
if long_condition
strategy.entry('Long', strategy.long, qty=trade_qty)
if short_condition
strategy.entry('Short', strategy.short, qty=trade_qty)
if exit_long
strategy.close('Long', comment="Exit Long")
if exit_short
strategy.close('Short', comment="Exit Short")
// Plotting Bollinger Bands (Improved)
p1 = plot(upper_band, color=color.rgb(76, 175, 80), title='Upper BB', linewidth=2)
p2 = plot(lower_band, color=color.rgb(244, 67, 54), title='Lower BB', linewidth=2)
plot(basis, color=color.rgb(33, 150, 243), title='Basis BB', linewidth=2)
//plot entry and exit shapes
plotshape(long_condition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(short_condition, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, size=size.small)