ダブルスーパートレンドフュージョンATRアダプティブダイナミックストップロス戦略

ATR supertrend Pivot Points SCALPING Dual Confirmation
作成日: 2025-06-04 13:13:08 最終変更日: 2025-06-04 13:13:08
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ダブルスーパートレンドフュージョンATRアダプティブダイナミックストップロス戦略 ダブルスーパートレンドフュージョンATRアダプティブダイナミックストップロス戦略

概要

これは,2つの超トレンドシステムを組み合わせた強力な1日間のショートライン取引戦略である.この戦略は,ダイナミックな枢軸超トレンド ((動的高低点とATR波動帯に基づく) とクラシック超トレンド ((従来のATRベースのトレンド追跡フィルター) を融合することで,取引を行う前に強力なトレンド確認を確保する.この二重確認機構は,偽信号を大幅に削減し,取引の正確性と収益性を向上させる.この戦略はATR (平均リアル波幅) を利用し,ストップ・損失と利益目標を動的に調整し,市場の変動に適応できるようにする.

戦略原則

この戦略の核心は,二つの異なる超トレンドシステムを組み合わせることで,より信頼性の高い取引シグナルを得ることです.

  1. 枢軸超トレンドシステム:

    • 動的軸高点と低点を使用するpivotPeriodパラメータ)
    • 合格pivotCenter軸の中心の現在の価格を計算する
    • ATRの倍数を適用するpivotATRMult) 動的サポートとレジスタンス帯を作成する
    • ストップ・ローンを生成し,トレンドの方向を決定します.pivotTrend)
  2. クラシック超トレンドシステム:

    • 伝統的なATR計算に基づいている (クラシックATRまたは単純な移動平均計算を使用するオプション)
    • 使用classicATRMult動的波動帯の作成
    • ストップラインとトレンドの方向を追跡する第二のセットを生成します.stTrend)
  3. 入学条件:

    • 購入条件: 軸軸超トレンドが看板に転じ ((トレンド=1), クラシック超トレンドも看板に転じ,軸軸トレンドは下落から看板に転じなければならない
    • 販売条件: 軸軸超トレンドは下向きに転じます (トレンド=-1), クラシック超トレンドも下向きに転じます,そして軸軸トレンドは,ちょうど上向きから下向きに転じなければなりません
  4. ストップ・ローズと収益目標:

    • 14サイクルATRの動態に基づく計算
    • ストップロスは入場価格±1.5×ATRに設定されています.
    • 収益目標は入場価格±3.0×ATRに設定されています.

コードは,この戦略の完全なロジックを実現し,注文管理とビジュアル指標を含んで,実際の取引に簡単に適用できます.

戦略的優位性

この戦略は,コードを深く分析することで,以下の重要な利点が示されています.

  1. 双重トレンド確認メカニズム: 2つの超トレンドシステムが同時に確認されることを要求することで,偽ブレイクと誤信号が大幅に減少します. この二重検証は,強力なトレンドの変化のみが取引信号を誘発することを保証します.

  2. ダイナミック・アダプテーションパラメータ戦略のストップと利益の目標はATR計算に基づいており,市場の実際の波動性に応じて自動的に調整することができます.これは,波動性の高い市場では,ストップポイントが相応に拡大し,波動性の低い市場では,厳格になり,異なる市場環境に効果的に適応することを意味します.

  3. 軸のトレンドを特定する: 動的枢軸を固定価格レベルではなく動的枢軸として使用してトレンドを決定し,戦略が実際の市場構造の変化と重要な転換点をよりよく捉えるようにする.

  4. 高度可視化: 戦略には,色彩の超トレンドラインや買入シグナルマークなどの明確な視覚指標が含まれています.

  5. リスクの管理: 自動ストップとリターン設定を統合し,手動のリスク管理の必要性を排除し,取引の規律の執行を保証します.

  6. ショートライン取引の最適化: 3-5分間のチャート上のショートライン取引のために設計され,高周波取引環境と日中の波動を捕捉するのに適しています.

  7. 預算の資金管理: コードでは,適切なポジションサイズとリスク管理を維持するために,アカウントの利便率の10%を取引するためにデフォルトで設定されています.

戦略リスク

この戦略は合理的に設計されていますが,以下の潜在的なリスクと限界があります.

  1. 急速な逆転のリスク解決方法: 重要な経済データ発表や異常な波動の間,取引を一時停止することを検討する.

  2. 横盤市場も不振だった.: 双超トレンドシステムは明瞭なトレンドで最適ですが,横盤整理市場では頻繁に誤信号が生じることがあります. 解決策: ADX ((平均方向指数) のような追加の横盤市場フィルターを追加するか,変動率の値化を追加する.

  3. パラメータ感度策略の性能は,複数のパラメータ設定 (ATR周期や倍数など) に高度に依存しています. 解決策:特定の市場と時間枠で最適なパラメータの組み合わせを特定するために,広範な歴史を振り返る.

  4. 流動性依存: ショートライン戦略として,流動性の低い市場または時間帯で滑り点と実行の問題に直面する可能性があります. 解決策:流動性の高い時間帯で取引時間を制限するか,流動性のフィルターを増加させる.

  5. 継続的な損失のリスク解決方法: 最大取引回数と最大損失制限を1日1回適用し,過度取引と資金損失を防止する.

  6. リスクの過剰最適化策略には複数の調整可能なパラメータがあり,過度に最適化や曲線適合につながる可能性があります. 解決方法:サンプル外テストと前向きのテストを使用してパラメータの安定性を検証します.

戦略最適化の方向性

コード解析を基に,この戦略の最適化方向は以下の通りです.

  1. 市場環境フィルターを追加: 統合された市場型識別機構 ((ADXまたは波動率分析など),トレンドまたは横断市場に対応するために戦略を自動的に調整する.このような最適化は,ショートライン取引に適さない市場環境で損失取引を大幅に減らすことができます.

  2. オプティマイゼーションパラメータの自在化: パラメタルの動的調整メカニズムを実現し,ATRの倍数と周期を最新の市場パフォーマンスに基づいて自動的に最適化します.これは,手動の介入を必要とせずに,戦略が市場条件の変化によりうまく適応できるようにします.

  3. 統合交差量分析: 入場条件に取引量確認要求を追加し,価格動きに十分な市場参加支持があることを確認する.取引量は価格行動の重要な確認指標であり,信号の質を大幅に向上させることができる.

  4. タイムフィルター:取引時間に基づくフィルタリング機構を導入し,最も活発で最も有利な市場時間内でのみ取引する.コード注釈では,高取引量時間 (例えば9:15 AM〜2:30 PM) の取引が推奨されており,これは直接プログラムすることができます.

  5. 減損策の改善より複雑なストップ戦略,例えばストップを追跡するストップや,サポート/レジスタンスレベルに基づくストップは,単純なATRの倍数よりも優れたリスク管理を提供する可能性がある.

  6. 機械学習の最適化: 戦略に最適な市場条件を識別するために機械学習アルゴリズムを使用するか,または歴史的なデータに基づいて最適化パラメータを選択することを検討する.

  7. 複数時間枠確認: より高いタイムフレームのトレンドフィルターを追加し,より大きなトレンドの方向に順応するようにショートライン取引を保証し,勝率とリスク報酬率を向上させる.

これらの最適化により,戦略はより堅牢になり,異なる市場環境に適応しつつ,その核心的な優位性を維持し,二重のトレンド確認とダイナミックなリスク管理を実現します.

要約する

二重超トレンド融合ATR自適応動的ストップ戦略は,二つの独立した超トレンド指標を組み合わせて高度に信頼性の高い取引シグナルを提供する,精巧に設計されたショートライン取引システムである.この戦略の主要な利点は,その二重確認メカニズムで,エラーシグナルを大幅に減らすことであり,ATRベースの動的ストップと利益目標によって効果的なリスク管理を提供します.

この戦略は,日中のショートライントレーダーに特に適しており,3-5分チャートの高流動性の取引時間に最適である.ただし,ユーザーは横盤市場における潜在的な制限に注意し,戦略のパフォーマンスをさらに向上させるために市場環境フィルターや取引量確認などの推奨の最適化を実装することを考慮すべきである.

慎重にパラメータを調整し,適切なリスク管理を行うことで,この戦略はトレーダーの武器庫の貴重なツールとなり得る.特に,短期間に市場の波動を捕捉しようとする積極的なトレーダーにとって.コードに内蔵された可視化と警報機能は,実行と監視を容易にし,戦略のモジュール化された設計は,将来のカスタマイズと改善のための良い基盤を提供します.

ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2024-06-04 00:00:00
end: 2025-06-03 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("🔥Scalping Fusion Strategy v6", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, initial_capital=10000)

// === INPUTS ===
pivotPeriod       = input.int(2, "Pivot Point Period", minval=1)
pivotATRPeriod    = input.int(10, "Pivot ATR Period")
pivotATRMult      = input.float(3.0, "Pivot ATR Multiplier", step=0.1)

classicATRPeriod  = input.int(10, "Classic SuperTrend ATR Period")
classicATRMult    = input.float(3.0, "Classic SuperTrend ATR Multiplier", step=0.1)
useClassicATR     = input.bool(true, "Use Classic ATR Calculation")
stSource          = input.source(hl2, "Classic SuperTrend Source")

slATRMult         = input.float(1.5, "Stoploss ATR Multiplier")
tpATRMult         = input.float(3.0, "Target ATR Multiplier")

// === PIVOT SUPER TREND LOGIC ===
ph = ta.pivothigh(high, pivotPeriod, pivotPeriod)
pl = ta.pivotlow(low, pivotPeriod, pivotPeriod)

var float pivotCenter = na
pivotPoint = not na(ph) ? ph : not na(pl) ? pl : na

if not na(pivotPoint)
    pivotCenter := na(pivotCenter) ? pivotPoint : (pivotCenter * 2 + pivotPoint) / 3

pivotATR = ta.atr(pivotATRPeriod)
pivotUpper = pivotCenter - pivotATRMult * pivotATR
pivotLower = pivotCenter + pivotATRMult * pivotATR

var float trailPivotUp = na
var float trailPivotDown = na
var int pivotTrend = 0

trailPivotUp   := close[1] > nz(trailPivotUp[1], pivotUpper) ? math.max(pivotUpper, nz(trailPivotUp[1], pivotUpper)) : pivotUpper
trailPivotDown := close[1] < nz(trailPivotDown[1], pivotLower) ? math.min(pivotLower, nz(trailPivotDown[1], pivotLower)) : pivotLower

pivotTrend := close > nz(trailPivotDown[1]) ? 1 : close < nz(trailPivotUp[1]) ? -1 : nz(pivotTrend[1], 1)
pivotSuperTrend = pivotTrend == 1 ? trailPivotUp : trailPivotDown

// === CLASSIC SUPER TREND LOGIC ===
atrST = useClassicATR ? ta.atr(classicATRPeriod) : ta.sma(ta.tr(true), classicATRPeriod)
stUpper = stSource - classicATRMult * atrST
stLower = stSource + classicATRMult * atrST

stUpper1 = nz(stUpper[1], stUpper)
stLower1 = nz(stLower[1], stLower)

stUpper := close[1] > stUpper1 ? math.max(stUpper, stUpper1) : stUpper
stLower := close[1] < stLower1 ? math.min(stLower, stLower1) : stLower

var int stTrend = 1
stTrend := close > stLower1 ? 1 : close < stUpper1 ? -1 : stTrend
classicSuperTrend = stTrend == 1 ? stUpper : stLower

// === ENTRY CONDITIONS ===
buySignal  = pivotTrend == 1 and stTrend == 1 and pivotTrend[1] == -1
sellSignal = pivotTrend == -1 and stTrend == -1 and pivotTrend[1] == 1

// === ATR-BASED SL/TP ===
atrSLTP = ta.atr(14)
longSL  = close - slATRMult * atrSLTP
longTP  = close + tpATRMult * atrSLTP
shortSL = close + slATRMult * atrSLTP
shortTP = close - tpATRMult * atrSLTP

// === STRATEGY ORDERS ===
if (buySignal and strategy.position_size <= 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=longSL, limit=longTP)

if (sellSignal and strategy.position_size >= 0)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=shortSL, limit=shortTP)

// === VISUALS ===
plot(pivotSuperTrend, title="Pivot SuperTrend", color=pivotTrend == 1 ? color.lime : color.red, linewidth=2)
plot(classicSuperTrend, title="Classic SuperTrend", color=stTrend == 1 ? color.green : color.maroon, linewidth=2, style=plot.style_linebr)

plotshape(buySignal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY", textcolor=color.white, size=size.small)
plotshape(sellSignal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL", textcolor=color.white, size=size.small)

// === ALERTS ===
alertcondition(buySignal, title="Buy Alert", message="🔥 DILL Strategy Buy Signal")
alertcondition(sellSignal, title="Sell Alert", message="🔥 DILL Strategy Sell Signal")