マルチタイムフレームスーパートレンドとギャンハイローブレイクアウト戦略

ATR supertrend Gann High-Low MTF 多时间框架 超级趋势 甘恩高低点
作成日: 2025-04-27 13:38:20 最終変更日: 2025-04-27 13:38:20
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マルチタイムフレームスーパートレンドとギャンハイローブレイクアウト戦略 マルチタイムフレームスーパートレンドとギャンハイローブレイクアウト戦略

概要

マルチタイムフレームの超トレンドとガンンの高低点突破策は,超トレンド指標とガンンの高低点理論を融合した技術分析に基づく量化取引策であり,マルチタイムフレームの分析によって取引信号の信頼性を高めます.この戦略は,より高い時間フレーム ((15分) の入場信号を探し,より低い時間フレーム ((5分) の出場時刻を確認します.戦略の核心思想は,価格が重要な抵抗力またはサポートを突破し,反転信号が発生したときに時間内に出場することであり,タイムフレームの階層的な横断を介して偽信号を減らすことで取引成功率を高めます.

戦略原則

この戦略の技術的原理は,以下のいくつかの重要な構成要素に基づいています.

  1. 超トレンド指標 (Supertrend)これはATR (平均リアルレンジ) ベースのトレンド追跡指標で,市場の変動に動的に適応します.ta.supertrend(factor, atrPeriod)計算では,factorは倍数 ((デフォルト3.0),atrPeriodはATR周期 ((デフォルト10) である.超トレンド指標は,価格の上部で赤色で表示され (下降信号),価格下部で緑色で表示され (看板信号) である.

  2. ガン高低点 (Gann High-Low):ガン分析法における高低点指標,特定の周期内の最高価格と最低価格を計算してサポートと抵抗の位を決定する.コードでは,ta.highest(high, gannLength)そしてta.lowest(low, gannLength)計算すると, gannLength は回帰周期 ((デフォルト10) になります.

  3. マルチタイムフレーム分析戦略: 15分と5分の2つの時間枠でそれぞれ指標を計算し,より高い時間枠 ((15分) で全体的なトレンドを判断して入場信号を生成し,より低い時間枠 ((5分) で短期逆転を捕捉して出場信号を生成する.request.security機能は,時間枠を越えたデータアクセスを実現する.

入学条件は以下の通りです.

  • ロングエントリー: 価格が15分間の超トレンドラインと15分間のガン高点を破るときclose > st15 and close > gannHigh15）
  • ショートエントリー: 価格が15分超トレンドラインと15分ガンンの低点を下回ったときclose < st15 and close < gannLow15）

出場条件の設計は以下の通りである.

  • 多頭出場 (longExit): 価格が5分超トレンドラインと5分ガン高点を下回ったときclose < st5 and close < gannHigh5）
  • 空頭出場 (shortExit): 価格が5分間の超トレンドラインと5分間のガンンの低点を破るときclose > st5 and close > gannLow5）

戦略の実行ロジックは明瞭です: 入場条件を満たしたときに通過strategy.entryこの関数は,出場条件を満たしたときに,strategy.close函数平置について

戦略的優位性

  1. 複数の時間枠の協同分析: 異なる時間枠のシグナルを組み合わせることで,戦略は市場動向をより全面的に把握し,単一の時間枠がもたらす一方的な判断を回避します. 高時間枠 ((15分) は,入場時に中期トレンドに順応することを保証し,低時間枠 ((5分) は,より繊細な出場時間を提供します.

  2. 双重確認メカニズム戦略は,価格が超トレンドラインとガン高低点を同時に突破することを要求し,信号を誘発する.この二重確認メカニズムは,偽の突破を減らすために効果的で,信号の質を向上させます.

  3. 市場の変動に適応する超トレンド指数はATR計算に基づいていて,市場の波動性に応じてパラメータを自動的に調整することができ,戦略は異なる市場環境で有効性を維持します.

  4. 明確なリスク管理: 明確な出場条件を設定することにより,戦略は,市場の逆転の初期に間に合うように止まり,単一取引のリスクを効果的に制御することができます.

  5. パラメータの調整性戦略は,ATR周期,超トレンド倍数,およびガン高低点周期の3つの重要なパラメータを提供し,ユーザーは異なる市場特性と個人リスクの好みに応じて調整することができます.

  6. 実行ロジックは簡潔で明快です.: コード構造が明確で,論理がシンプルで直感的で,理解し,維持しやすく,戦略の継続的な最適化と改善に有利である.

戦略リスク

  1. 遅滞のリスク超トレンドとガンヌの高低は,歴史的なデータに基づいて計算された指標であり,激しい波動の市場で十分な反応が及ばず,入場または出場シグナルが遅れている可能性があります. 解決策は,高波動の市場環境下でATR周期とガンヌ高低周期を小さくして,指標の感度を増やすことです.

  2. 偽の突破の危険性横軸整理市場では,価格が頻繁に重要なレベルを突破して,その後下がり,偽のシグナルが増加する可能性があります. 解決策は横軸市場で確認機構を追加し,突破が一定期間または幅を継続するように要求された後に取引を行うことです.

  3. パラメータ感度市場環境によって,最適のパラメータは大きく異なることがあります. 過激なパラメータ設定は過剰取引を引き起こす可能性がありますが,過度に保守的なパラメータは重要な機会を逃す可能性があります. 解決策は,歴史を振り返り,安定したパラメータ範囲を見つけ,パラメータの有効性を定期的にチェックすることです.

  4. タイムフレームの衝突: 時枠の高低さが矛盾する信号を出し,意思決定を困難にする場合がある. 解決策は,時枠間の重み設定を増やすか,またはトレンドフィルターとしてより高いレベルの時間枠を増やすことである.

  5. 資金の管理不足戦略: 口座の10%の資金を毎取引でデフォルトで使用する. 継続的な損失の場合,資金の急速な縮小を引き起こす可能性があります. 解決策は,市場の波動性と予想されるリスクの動向に応じてポジションのサイズを調整し,より優れた資金管理機構を導入することです.

戦略最適化の方向性

  1. トレンド強度フィルター:ADX (平均方向指数) などのトレンド強度指標を導入し,トレンドが明確である場合にのみ取引を行い,波動的な市場での頻繁な取引を避ける. ADXの計算ロジックを追加し,入場条件の一部としてそれを実行する方法.

  2. 出場メカニズムの最適化:現在の戦略の出場条件は,入場条件と対称であり,柔軟性が不足している可能性があります.移動の停止,利益目標または変動率の停止などの多様な出場機構を追加することを検討し,リスクと利益のバランスをより良くすることができます.

  3. トランザクション増量確認: 価格の突破は,より大きな取引量に伴ってより信頼性があるべきである.取引量指標を追加して確認することができます.例えば,突破時に要求された取引量は,過去Nサイクル間の平均取引量よりも高い.

  4. 波動率調整を導入する:現在の市場波動率の動態に応じて超トレンドの倍数を調整することができ,低波動期にはより小さな倍数を使用して感受性を高め,高波動期にはより大きな倍数を使用して偽信号を減らす.

  5. 市場状態の分類を追加する: トレンド市場と振動市場を区別する論理を追加し,異なる市場状態で異なる取引戦略とパラメータ設定を使用する.例えば,振動市場では,スーパートレンドの倍数を増加させ,取引頻度を減らすことができます.

  6. 資金管理の最適化: 変動率や予想されるリスク比率に基づいて,取引毎の資金比率を動的に調整することができる.10%の資金を固定して使うのではなく.これはATRを計算して,ストップ・ロスの位置を推定し,それに基づいてポジションの大きさを決定することができる.

  7. フィルターを追加する: 特定の時間帯 (市場開盤と閉盤前など) は波動が大きく,偽信号が生じることがあります.これらの時間帯で取引を避けるために時間フィルターを追加できます.

要約する

多時間枠超トレンドとガンヌ高低点突破戦略は,複数の技術分析ツールを組み合わせた定量取引システムであり,異なる時間枠で超トレンドとガンヌ高低点を分析することによって市場機会を捉えるための戦略である.戦略の主な優点は,複数の確認機構と多時間枠分析であり,ノイズを効果的にフィルタリングし,信号品質を向上させることができる.しかし,同時に,パラメータ感受性,偽突破,時間枠衝突などのリスクにも直面する.

傾向強度フィルタを増やし,出場機構を最適化し,取引量確認を増やし,波動率調整を導入することによって,戦略の安定性と適応性をさらに向上させることができる.特に,資金管理機構と市場状況分析を組み合わせることで,戦略のリスク・利益特性を大幅に改善することが期待される.

技術分析の量化戦略を求めるトレーダーにとって,この戦略は,直接適用されるか,より複雑な取引システムの構成要素として使用できる,堅固な基礎の枠組みを提供します.何よりも,トレーダーは,自分のリスクの好みと市場の理解に基づいて,パラメータを十分に反省し,最適化して,最適な効果を達成する必要があります.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MTF Supertrend + Gann HL Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// === Inputs ===
atrPeriod = input.int(10, "ATR Period")
factor = input.float(3.0, "Supertrend Multiplier")
gannLength = input.int(10, "Gann HL Period")

// === Timeframes ===
higherTF = "15"
lowerTF = "5"

// === Supertrend & Gann HL (15m) ===
[st15, dir15] = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, ta.supertrend(factor, atrPeriod))
gannHigh15 = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, ta.highest(high, gannLength))
gannLow15  = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, ta.lowest(low, gannLength))

// === Supertrend & Gann HL (5m) for exit ===
[st5, dir5] = request.security(syminfo.tickerid, lowerTF, ta.supertrend(factor, atrPeriod))
gannHigh5 = request.security(syminfo.tickerid, lowerTF, ta.highest(high, gannLength))
gannLow5  = request.security(syminfo.tickerid, lowerTF, ta.lowest(low, gannLength))

// === Entry Conditions (15m) ===
longEntry = close > st15 and close > gannHigh15
shortEntry = close < st15 and close < gannLow15

// === Exit Conditions (5m) ===
longExit = close < st5 and close < gannHigh5
shortExit = close > st5 and close > gannLow5

// === Execute Strategy ===
if (longEntry)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortEntry)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (longExit)
    strategy.close("Long")
if (shortExit)
    strategy.close("Short")

// === Optional Plots ===
plot(st15, color=dir15 ? color.green : color.red, title="Supertrend 15m")
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