適応型ポテンシャルエネルギー判断バンド取引システム

SMA MA ENGULFING PATTERN VOLUME FILTER SWING COUNTING Risk-Reward Ratio Adaptive SL/TP SLOPE FILTER
作成日: 2025-06-25 10:44:33 最終変更日: 2025-08-04 14:01:29
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適応型ポテンシャルエネルギー判断バンド取引システム 適応型ポテンシャルエネルギー判断バンド取引システム

概要

適応傾向判断波段取引システムは,高波動性のある市場のために特別に設計されたトレンド追跡戦略である.この戦略は,市場内の第3波動をエントリーポイントとして識別し,取引量検証された吞食形態を確認信号として組み合わせ,自主的な止損/ストップ・ストップ機構とリスクベースのポジション管理方法を採用する.この戦略の核心は,強な市場の継続的な動きを捕捉することであり,トレンドが明確に確立され,構造的に確認された後にのみ取引に入るという早期のエントリーリスクを回避する.

戦略原則

この戦略は,複数のフィルターと確認メカニズムに基づいており,高い確率でしか入学できないことを保証します.

  1. トレンドフィルター:50周期単調移動平均 ((SMA) を用いて市場の方向を決定する.価格がSMA上を上昇傾向とみなされ,多額の取引に適している.価格がSMA下を減少傾向とみなされ,空調に適している.

  2. 波動計数論理：

    • 3つ目の低点が形成されるのを待つ
    • 空気条件:第3の低い高点の形成を待つ
    • 5K線による回帰ウィンドウで高点/低点を検出 これは,トレンドの初期段階ではなく,トレンドが価格構造を承認した後で,トレンドに入ることを保証します.

  3. 沈没確認：

    • が食べている姿を見る必要がある.
    • “空白”は”下落”の”飲み込み”の形を見る必要がある
    • K 線は,前の K 線を完全に呑み込む必要があります.

  4. 交付量フィルター:現在のK線取引量は20サイクル取引量平均より大きく,機関が関与している場合にのみ取引を保証する必要があります.

  5. MA斜率フィルター:50サイクルSMAの傾きが最近3K線で0.1を超えることを要求し,揺れや平らなトレンドを避け,取引の動力を増やすことを確認する.

  6. 取引時のフィルター取引は特定の時間枠内で行われ,夜間変動や流動性の不足が避けられます.

  7. 適応の停止メカニズム：

    • 停止損耗 信号K線の全サイズ ((影線を含む)
    • K線が25点より大きい場合,ストップダストはK線の半分のサイズに縮小されます.
    • これは,波動的なトレンドで過度のリスクの開口を防止します.

  8. リスクに基づくポジション管理: 各取引のリスク額とストップダスの大きさに基づいてポジションの大きさを動的に計算し,リスクの一致性を確保する.

戦略的優位性

  1. 構造化された入学: 3番目の波動を待って,戦略は追尾を回避し,トレンドが確立され,価格構造が確認された後にのみ入場し,勝利率を大幅に高めます.

  2. 複数の認証メカニズム: 傾向,波動計,K線形状,交差量,動力指標などの複数のフィルターを組み合わせて,複数の信号が一致するときにのみ入場することを保証し,偽信号を減らす.

  3. リスク管理に適応する:実際の市場変動の動態に基づいて,ストップレベルを調整し,高波動期間のストップ範囲を自動的に縮小し,資金を保護する.

  4. リスク管理の量化: 取引のポジションの大きさを正確に計算することで,市場状況がどう変わっても,取引のリスク額が一貫していることを保証します.

  5. 機関資金確認: 取引量フィルターにより,大資金が関与する場合にのみ取引を確実にし,トレンドの継続の可能性を高めます.

  6. 防音デザインタイムフィルターと最小傾斜の要求は,低品質の取引環境と方向性のない市場における偽信号を回避するのに役立ちます.

  7. カスタマイズパラメータ: 戦略は,個人リスクの好みや異なる市場環境に応じて最適化することを許可する複数の調整可能なパラメータを提供します.

戦略リスク

  1. 波動計数の再設定リスク: 信号が取引を誘発すると,波動計がリセットされ,望ましくない時にフォローアップ信号を逃す可能性があります. よりスマートなリセットメカニズムを導入するか,または次優位信号の識別を増やすことを提案しています.

  2. 固定された回帰ウィンドウの制限: 固定5K線逆行ウィンドウを使用すると,異なる市場環境で不一致なパフォーマンスを発揮することがあります. 市場変動に応じて自動的に調整する自主逆行ウィンドウを使用することを検討してください.

  3. 単一の時間枠に過度に依存する: 5分間のグラフで操作するだけで,より大きな時間枠の重要な構造を見逃す可能性があります. 入場品質を向上させるために,複数の時間枠分析を追加することをお勧めします.

  4. ストップ比は固定固定リスク/リターン比率 (RRR) は,すべての市場環境に適していない可能性があります.低波動期には,不現実的な目標につながる可能性があります.高波動期には,過早に利益を得ることが可能です.ATRまたは市場の波動的動向に基づいてストップレベルを調整することを考慮してください.

  5. K線サイズ値下がりリスク:大K線処理論理 ((25点の値) は固定値であり,すべての市場環境に適合しないかもしれない。相対値 (例えばATRのパーセント) を固定点数代わりに使用することが推奨されている。

  6. 取引時間制限: 固定取引時間フィルターは,重要な市場機会を逃す可能性があります. 取引時間ウィンドウを,実際の波動性および流動性条件に応じて動的に調整することを考慮してください.

最適化の方向

  1. 適応パラメータの最適化：

    • 固定パラメータ (MA長さ,逆行ウィンドウ,斜率の値など) を,市場の波動性に基づいて自動的に調整される動的パラメータに変換する.
    • 固定比率ではなく,ATRベースの自律的な止損と停止メカニズムを実現
    • 市場状況の検出システムを開発し,異なる市場環境 (トレンド,揺れ,突破) でパラメータを自動的に調整する

  2. 複数の時間枠の連携：

    • 取引方向がより大きなトレンドと一致していることを確認するより高い時間枠のトレンド確認
    • タイムフレームを越えたサポート/レジスタンス認識を実現し,エントリーポイントとストップポイントの精度を向上させる
    • 適応可能なタイムフレーム選択メカニズムを開発し,波動性に応じて最適な操作タイムフレームを自動的に選択する

  3. 高級波動分析：

    • 弱波動と強波動を区別する波動計数機構の改善
    • 波動強度評価システムを追加し,より構造的な波動を優先する
    • 波動障害検知を実現し,トレンド転換シグナルを早期に認識する

  4. スマート・マネジメントのアップグレード：

    • アカウントの変動率に基づく自己適応リスク管理システムの開発
    • 継続的な利益の資金管理調整メカニズムを実現する
    • 取引結果に基づく自動リターンシステムを追加

  5. 統計学的な学習の改善：

    • 取引記録分析システムを導入し,最適の市場条件を特定する
    • 条件確率モデルを開発し,入学タイミングを最適化
    • 信号品質を予測し,低確率取引をフィルタリングする機械学習モジュールを追加

  6. 実行最適化：

    • スマートエントリーロジックを開発し,平均エントリー価格を最適化するために,入場分級をサポートする
    • 価格行動に基づくストップ・ローズ・トラッキングシステムを実現し,利益を保護する
    • 利益の部分的なメカニズムを追加し,異なる価格目標で自動的に減仓する

要約する

適応力判断波段取引システムは,複数のフィルターと確認メカニズムによって取引品質を向上させる精巧なトレンド追跡戦略である.その核心的な優位性は,厳格な入場条件,自主的なリスク管理,市場構造に基づく波段識別能力にある.この戦略は,第3波動と取引量確認の待ち受けによる沈没形状によって,偽の突破と早期入場を効果的に回避し,同時に,ポジションのサイズを動的に計算することによってリスク制御を確保している.

戦略はかなり完ぺきですが,特にパラメータの適応性,マルチタイムフレーム分析,および高度な資金管理の面で改善の余地があります. 推奨された最適化措置の実施,特にATRベースのダイナミックパラメータとマルチタイムフレーム確認の導入により,この戦略は,異なる市場環境における安定性と収益性をさらに向上させることができます.

最も重要なことは,トレーダーは,この戦略の理念は,転換点を予測するのではなく,確認されたトレンドの高い確率の継続機会を捉えることです. 多重条件の調整を辛抱強く待って,リスク管理のルールを厳格に行うことで,この戦略は強力な取引システムになることができます.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-05-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/

// @version=6
strategy("US30 Stealth Strategy", overlay=true)


// === USER INPUTS ===
maLen = input.int(50, "Trend MA Length")
volMaLen = input.int(20, "Volume MA Length")
hlLookback = input.int(5, "Lookback for High/Low Detection")
rrRatio = input.float(2.2, "Risk-to-Reward Ratio", step=0.1)
maxCandleSize = input.float(30.0, "Max Candle Size (pips/points)")
pipValue = input.float(1.0, "Pip Value (USD per pip/point)")
riskAmount = input.float(500.0, "Risk Per Trade (USD)")
largeCandleThreshold = input.float(25.0, "Threshold for large candles")
maSlopeLen = input.int(3, "MA Slope Lookback Bars")
minSlope = input.float(0.1, "Min Slope Threshold")


// === TREND DETECTION ===
ma = ta.sma(close, maLen)
slope = ma - ma[maSlopeLen]
isSlopeUp = slope > minSlope
isSlopeDown = slope < -minSlope
isDownTrend = close < ma and isSlopeDown
isUpTrend = close > ma and isSlopeUp


// === COUNTERS ===
var int lhCount = 0
var int hlCount = 0


// === LOWER HIGH DETECTION ===
isLowerHigh = high < ta.highest(high[1], hlLookback)
if isLowerHigh
    lhCount += 1
    hlCount := 0


// === HIGHER LOW DETECTION ===
isHigherLow = low > ta.lowest(low[1], hlLookback)
if isHigherLow
    hlCount += 1
    lhCount := 0


// === ENGULFING DETECTIONS ===
bearEng = (close < open) and (close < open[1]) and (open > close[1]) and (close <= open[1]) and (open >= close[1])
bullEng = (close > open) and (close > open[1]) and (open < close[1]) and (close >= open[1]) and (open <= close[1])


// === VOLUME FILTER ===
volMA = ta.sma(volume, volMaLen)
volOK = volume > volMA


// === TIME FILTER (Oman 2AM–11PM = UTC 22:00–19:00) ===
inSession = (hour >= 22 or hour < 19)


// === CANDLE SIZE & SL LOGIC ===
rawCandleSize = high - low
useHalfCandle = rawCandleSize > largeCandleThreshold
slSize = useHalfCandle ? rawCandleSize / 2 : rawCandleSize
validSize = rawCandleSize <= maxCandleSize


// === SIGNAL CONDITIONS ===
sellSig = inSession and isDownTrend and (lhCount == 3) and bearEng and volOK and validSize
buySig  = inSession and isUpTrend and (hlCount == 3) and bullEng and volOK and validSize


// === RISK-CALCULATED POSITION SIZE ===
positionSize = riskAmount / (slSize * pipValue)


// === SL/TP LEVELS ===
bearSL = close + slSize
bearTP = close - rrRatio * slSize


bullSL = close - slSize
bullTP = close + rrRatio * slSize


// === EXECUTIONS ===
if sellSig
    strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=positionSize)
    strategy.exit("TP/SL Sell", from_entry="Sell", stop=bearSL, limit=bearTP)
    lhCount := 0


if buySig
    strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=positionSize)
    strategy.exit("TP/SL Buy", from_entry="Buy", stop=bullSL, limit=bullTP)
    hlCount := 0
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