ianzeng123
概要
海戦略の引き戻し場突破取引システムは,クラシック海取引法の突破理念とインテリジェントの引き戻し場の仕組みを組み合わせた改良されたトレンド追跡システムである.この戦略は,伝統的な海取引システムとは異なり,価格が20日目の高値を突破するとすぐに引き戻し場に入ります.しかし,価格が突破点から1%引き戻した後に再ポジションを待つ代わりに,この設計は,エントリー効率を大幅に高め,偽の突破による損失のリスクを減らす.このシステムは,3つの条件で引き出し場を管理します.価格がエントリー点の下1.4%まで下がったときに損失を止め,エントリー点上1.8%まで上昇すると利益が終了し,または価格が20日目の低値を突破するとトレンドの不効性信号として引き出し場を終了します.この戦略は,100%の默認口座の資金ポジションを使用して,上20日間のグラフを視覚的に管理し,直点の引き戻し場を表示します.
戦略原則
この戦略の核心原則は,トレンド追跡と価格の逆転の組み合わせに基づいています.具体的には,以下の論理が実行されます.
突破した識別メカニズムシステム: システムでは,現在の閉盘価格と前日の20日間の最高価格を比較し,閉盘価格が前日の20日間の最高価格を上回ると,潜在的入場機会としてマークされます.
breakoutHappened変数は true に設定されています)入場論理を撤回するこの戦略は,伝統的な海取引システムとは異なり,突破後すぐに入場する.この戦略は,入場価格を20日最高価格の1%以下で計算する.
pullbackPrice = highestHigh * (1 - pullback_pct / 100)) ヽ 突破が確認され,価格が戻り,入場価格に戻ると,システムが多額のポジションを開きます。複数の退出条件：
- ストップ・ロスの条件:入場価格の1.4%を下回ると退出
- 収益条件:入場価格1.8%以上まで上昇したときに退出
- トレンドリバース条件:価格が20日目の最低値を下回ったときに退出
変数リセットロジックシステムでは,入場成功の際に突破符をリセットします.
breakoutHappened := false繰り返し発火を避けるために視覚化コンポーネント策略:20日高点 (緑),20日低点 (赤),引き下げ入場価格 (オレンジ) をグラフに描き,ポジション期間中に浅緑の背景で標識して取引の可視性を高める.
戦略的優位性
偽侵入のリスクを減らすこの策略は,価格の逆戻り後に入場を待つことで,多くの偽の突破を効果的にフィルターし,これらの偽の突破は,通常,突破後に迅速に反転し,従来の海システムの損失をもたらします.
入場料の改善退場メカニズムは,トレーダーにブレイクポイントで直接入場するよりも,より有利な価格でポジションを構えるようにし,取引毎のリスク/リターン比率を高めることができます.
明確なリスク管理戦略: 精密なストップ・ロスト,トレンド・リバース・エクストの仕組みを内蔵し,各取引には,事前に定義されたリスク制限が設定され,資金管理に不可欠である.
シンプルで効果的論理的に簡潔であるにもかかわらず,この戦略はトレンドトラッキングシステムの核心的な優位性を捉え,また,リコール・エントリーメカニズムにより,追加のフィルタリング層を追加し,システムの全体的な効率性を向上させます.
適応性が高い戦略の重要なパラメータ (入場逆転期,退場逆転期,ストップ・パーセンテージ,ターゲット・パーセンテージ,撤回入場パーセンテージ) は,異なる市場と時間枠に合わせて調整され,システムの適応性を強化します.
心理的な優位性引き戻しエントリーメカニズムは,人間の取引心理とよりよく一致し,価格の高点で直接エントリーする心理的圧力を軽減し,実行戦略をより容易にする.
戦略リスク
強いトレンドを逃した: 引き下げの入場を待つことは,引き下げのない強力なトレンドを逃すことになり,特に急上昇する市場では,価格が設定された引き下げレベルに戻らない可能性があります.
パラメータ感度: 戦略のパフォーマンスは,入場逆転期,退場逆転期,ストップ損失率,目標率,および退場逆転率などのパラメータに非常に敏感である. 不適切なパラメータ設定は,頻繁に取引したり,重要なトレンドを逃す可能性があります.
市場条件に依存するこの戦略は,強いトレンド市場では最適ですが,区間振動市場では,頻繁に偽信号と損失が生じることがあります. 市場の状態を識別するための補助指標が必要です.
固定パーセントのリスク戦略: ストップとストップオフのレベルを計算するために固定パーセントを使用します. これは波動性の高い市場には適しません. 波動性の高い期間に,固定パーセントは過度に狭く設定されることがあります.
資金管理のリスク: 口座の100%をデフォルトで使うことは,過度に激しくなり,継続的な損失の場合,重大な資金損失を引き起こす可能性があります.
解決方法：
- 市場状況フィルターを追加し,トレンドが明確な市場環境でのみ取引する
- 固定パーセントではなく,ATR (実波幅指数) に基づくダイナミックストーパーを使用
- 資金管理戦略を調整し,取引ごとに口座の資金の小さな割合のみを使用する (例えば2% -5%)
- 交通量や動量などの確認指標を追加し,入場信号の質を向上させる
- 異なる市場サイクルに対応するためにパラメータを定期的に最適化
戦略最適化の方向性
ダイナミックな変動調整: 固定パーセンテージのストップ,ストップ,およびリコールパラメータをATR (真波幅指数) に基づく動的値に置き換える.例えば,ストップを2に設定する.*ATRは固定1.4%ではなく.これにより,戦略が異なる市場の波動的な性質により良く適応できます.理由:固定パーセントは,高波動性のある市場では過度に保守的であり,低波動性のある市場では過度に緩やかである可能性があります.
交付確認: 取引量フィルターを追加し,取引量が増加した場合にのみ突破信号が確認されることを保証する. これは偽の突破の数を減らすことができ,信号の質を向上させる. 理由: 真のトレンドの突破は通常取引量の顕著な増加に伴います.
適応による撤回率:近年の市場変動に応じて自動調整の引き戻しパーセント,高変動の市場でより大きな引き戻しパーセントを使用し,低変動の市場でより小さな引き戻しパーセントを使用する.理由:異なる市場環境は異なる引き戻し設定を必要とします.
市場環境のフィルター: 市場環境の識別メカニズムを増やす.例えば,長期移動平均を使用して,全体的なトレンドの方向を判断し,全体的なトレンドの方向が取引の方向と一致するときにのみ入場する.理由:トレンド追跡戦略は,トレンドが明確である市場で最も効果的です.
多時間枠分析: より長い時間枠のトレンド情報を統合し,取引方向がより大きな市場トレンドと一致することを保証する.理由: より大きなトレンド方向の取引は通常,より高い成功率を持っています.
資金管理の最適化: リスクに基づくポジションスケール計算を導入し,例えば,取引毎のリスクアカウントの固定パーセント (例えば1%),アカウントの100%の資金を使用するのではなく.理由: この方法は,収益の可能性を保持しながら,破綻のリスクを大幅に減らすことができます.
利益の部分を増やす仕組み理由: この方法は,大きなトレンドを捕捉する能力を維持しながら,利益の一部をロックすることを保証します.
要約する
海戦略の逆転入場ブレイク取引システムは,クラシック海取引法のスマートな改良であり,逆転入場メカニズムを導入することで,入場効率を大幅に高め,偽の突破のリスクを軽減する.この戦略は,トレンド追跡システムの核心的な優位性である大トレンドを捕捉する能力を保持し,より最適化された入場タイミングによってリスクの収益性を向上させる.システムの複数の退出条件 (停止,停止,およびトレンドの逆転) よりも,総合的なリスク管理の枠組みを提供し,カスタマイズ可能なパラメータは,さまざまな市場環境に適用される.
この戦略は,強いトレンドの市場での優れたパフォーマンスを発揮しているにもかかわらず,強いトレンド,パラメータの感受性,市場条件依存などのリスクがあります. ダイナミックな波動性調整,交付量確認,自己適応パラメータ,最適化された資金管理などの改善を導入することにより,戦略の強度と適応性をさらに強化することができます.
市場動向を捉えながら早めに入場する罠を回避したいトレーダーにとって,この逆入場メカニズムは,心理的に実行しやすく,潜在的に高いリターンの取引方法を提供します.適切なリスク管理と市場環境のフィルタリングと組み合わせると,この戦略はトレーダーの武器庫の強力なツールになります.
/*backtest
start: 2024-07-02 00:00:00
end: 2025-06-30 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Turtle Strategy Pullback Entry", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === INPUTS ===
entry_length = input.int(20, "Entry Lookback (High)", minval=1)
exit_length = input.int(20, "Exit Lookback (Low)", minval=1)
sl_percent = input.float(1.4, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
tp_percent = input.float(1.8, "Target (%)", minval=0.1)
pullback_pct = input.float(1.0, "Pullback Entry (%)", minval=0.1)
// === CALCULATIONS ===
highestHigh = ta.highest(high, entry_length)
lowestLow = ta.lowest(low, exit_length)
// === TRACK BREAKOUT ===
var bool breakoutHappened = false
breakoutHappened := ta.crossover(close, highestHigh[1]) ? true : (strategy.position_size == 0 and breakoutHappened ? breakoutHappened : false)
// === ENTRY LOGIC ===
// Pullback price = 1% below breakout level
pullbackPrice = highestHigh * (1 - pullback_pct / 100)
longCondition = breakoutHappened and close <= pullbackPrice and strategy.position_size == 0
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
breakoutHappened := false // reset after entry
// === EXIT LOGIC ===
var float entryPrice = na
if (strategy.opentrades > 0)
entryPrice := strategy.opentrades.entry_price(0)
else
entryPrice := na
sl_level = entryPrice * (1 - sl_percent / 100)
tp_level = entryPrice * (1 + tp_percent / 100)
exitCondition = ta.crossunder(close, lowestLow[1]) or (not na(entryPrice) and (close <= sl_level or close >= tp_level))
if (exitCondition)
strategy.close("Long")
// === PLOTS ===
plot(highestHigh, title="20-Day High", color=color.green)
plot(lowestLow, title="20-Day Low", color=color.red)
plot(pullbackPrice, title="Pullback Entry Price", color=color.orange, style=plot.style_line)
// === BACKGROUND COLOR ===
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.new(color.green, 85) : na, title="Position Background")