リバース・フェアバリュー・ギャップ戦略


作成日: 2025-07-03 11:29:05 最終変更日: 2025-07-04 11:38:50
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リバース・フェアバリュー・ギャップ戦略 リバース・フェアバリュー・ギャップ戦略

戦略概要

この戦略は,トレンド確認とダイナミック・ストップ・トラッキングの仕組みを組み合わせた,逆の公平価値ギャップ (Inverted Fair Value Gap, IFVG) に基づく取引システムである.この戦略は,まず,市場内の公平価値ギャップ (Fair Value Gap, FVG) を識別し,次にこれらのギャップの逆転シグナルを探し,同時に,SMA (Simple Moving Average) を使用して,全体的な市場トレンドを確認し,最後に,平均リアル波幅 (ATR) を介して,リスク管理を最適化するためにダイナミック・ストップ・トラッキングを設定する.この複数の確認の仕組みは,トレード信号の信頼性を向上させ,同時に,ダイナミック・ストップ・トラッキングによって利益を得ることを目的としている.

戦略原則

この戦略の核心は,公正価値のギャップ (FVG) を認識し,利用することの逆転である.この戦略の原則は,以下のいくつかの重要なステップに分けられる.

  1. FVGの識別策略は,まず,公正価値のギャップを検出します.これは,Kラインの最低価格が前Kラインの最高価格 (看板FVG) よりも高く,またはKラインの最高価格が前Kラインの最低価格 (下落FVG) よりも低いときに形成される価格領域です. これらの領域は,市場の急速な動きで取引されていない価格レベルを表します.

  2. IFVGの承認: 価格がFVG領域に戻り,反転信号が出たとき,逆の公平価値ギャップが形成される (IFVG).具体的には,価格が看板FVGの高点より高く,閉じる価格が開ける価格より高く,または価格が看板FVGの低点より低く,閉じる価格が開ける価格より低いとき,IFVGは確認される.

  3. トレンド確認戦略は50周期と200周期の単純移動平均 (SMA) を使って市場トレンドを決定する. 短期SMA (50周期) が長期SMA (200周期) よりも高いとき,上昇トレンドを確定する. 逆に,下降トレンドを確定する.

  4. 入学条件:

    • 多条件化:IFVGが形成され,IFVGの低点より価格が低く,市場が上昇傾向にあるとき
    • 空白条件:IFVGが形成され,IFVGの高点より価格が高く,市場が下落傾向にあるとき
  5. リスク管理:

    • 初期ストップは入場価格の0.5%に設定されます.
    • ストップポイントは入場価格の1.5%に設定されます.
    • 利潤がストップ目標の半分に達したとき,動的なストップを起動します.
    • 追跡ストップはATR ((14) ベースの動的調整で,市場の変動が激化するとより大きな価格の緩衝を提供することを保証します.

戦略的優位性

  1. 複数の認証メカニズムこの戦略は,価格構造 (IFVG),トレンド方向 (SMA) とダイナミックなリスク管理 (ATR) を組み合わせて,複数のフィルタリングシステムを形成し,偽信号を大幅に減少させます.

  2. 市場構造が動かす:FVGとIFVGを識別することで,戦略は,通常,短期的な買い物力の不均衡と潜在的な方向性の機会を表す市場の微細構造の変化を捉えることができます.

  3. トレンド一致:SMAの交差によって全体的なトレンドの方向を確認する. 戦略はトレンドの方向のみで取引し,逆行取引の高リスクを回避する.

  4. ダイナミックなリスク管理: 戦略は,固定したストップとストップオフレベルだけでなく,ATRベースのダイナミック・トラッキングストップを実現し,市場の変動に応じて保護レベルを自律的に調整することができます.

  5. 利益の保護: 取引が想定利益の半分に達すると,ストップロスは自動的に保安位置より上へと移動し,取引が利益から損失に転じないようにします.

  6. 時間枠の柔軟性:反測は1分周期で行われるが,戦略の核心論理 (FVG,トレンド確認,動的停止) は,複数の時間枠に適用できる.

戦略リスク

  1. FVGの信頼性の問題: 高い波動性のある市場では,FVGは頻繁に発生しますが,必ずしも取引価値を持ちません.これは過剰取引につながる可能性があります. 解決策は,FVGが最小幅を持つか,または重要な価格レベル近くで形成されるように要求する追加のフィルタリング条件を追加することです.

  2. トレンドは限界を定義する: 2つのSMAのみを使用してトレンドを定義すると,揺れ動いている市場では誤ったシグナルが生じることがあります. 解決策は,トレンドの強さを測定するためにADX (平均方向指数) のような追加のトレンド確認指標を追加することです.

  3. リスクが狭すぎる: 0.5%の固定ストップは,一部の高波動品種では過度に狭く,市場騒音に触発されやすくなります. 解決策は,ストップの設定をATRと結び付け,異なる品種の波動特性に適応させることである.

  4. 撤去管理が不十分:市場が突然逆転すると,追跡ストップは迅速に反応できない可能性があり,引き下げが拡大する. 解決策は,最大許容可能な引き下げの値を設定し,それを超えるとすぐに退出する.

  5. パラメータ感度: 戦略性能はSMA周期,ストップレート,ATR倍数などのパラメータに非常に敏感である. 解決策は,反射最適化によって,安定したパラメータの組み合わせを見つけ,定期的に再評価することである.

戦略最適化の方向性

  1. 多時間枠分析統合:より高い時間枠のFVGとトレンド情報を意思決定プロセスに組み込むことで,信号の質を向上させることができます.例えば,1分間のチャート上の信号が15分間のチャートや1時間間のチャート上のFVGとトレンドの方向に一致することを要求できます.

  2. ダイナミック・ストップ・メカニズム: 現在の戦略は固定比率のストップを使用し,ATRベースのダイナミックストップに改めることができるか,市場の変動と組み合わせたストップ目標を自動的に調整することができる.

  3. 逆転と市場調整の適応性: 市場環境の識別ロジックを追加し,明瞭なトレンド期には現在の戦略を使用し,収束期には異なる入場および退出基準を使用する.

  4. 取引量確認:FVGとIFVGの有効性を検証するために取引量分析を統合する.本当に有意義な価格のギャップは,通常,取引量の大幅な変化に伴います.

  5. 機械学習の最適化: 機械学習アルゴリズムを使用して,穴のサイズ,形成速度,サポート/抵抗との関係などの最も予測可能なFVG特性の組み合わせを識別する.

  6. 適応パラメータの調整: 戦略が最近の市場パフォーマンスに合わせて自律的にパラメータを調整できる仕組みを開発し,波動性が増加したときにストップ範囲を拡大するなど.

  7. ポジション管理を追加:現在の戦略は固定ポジション ((10単位) を使用し,波動性およびリスクの測定に基づくダイナミックなポジション管理システムに改め,高確信度シグナルでポジションを増やし,不確実性の高い市場での露出を減らすことができます.

要約する

トレンド確認型反転公平価値ギャップ戦略とダイナミック・トラッキング・ストップは,価格構造分析 (FVGとIFVG),トレンド確認 (SMA) とダイナミック・リスク管理 (ATRトラッキング・ストップ) を有機的に組み合わせた多層の取引システムである.この戦略の主な優点は,複数の確認機構と自主的なリスク管理であり,低品質の信号を効果的にフィルターし,既得利益を保護するものである.

しかし,この戦略は,FVGの信頼性,トレンド定義の限界,パラメータのセンシビリティなどの課題にも直面している.将来の最適化の方向性は,マルチタイムフレーム分析を統合し,ダイナミックストップメカニズムを開発し,異なる市場環境での適応性を向上させ,信号品質とパラメータ選択を最適化するために機械学習技術の導入を含む.

これらの改善により,この戦略は,より安定した自己適応的な取引システムとして発展し,さまざまな市場条件下で一貫したパフォーマンスを発揮する可能性があります.特に,市場の構造と変動に対する反応力を強化することにより,戦略は,変化する市場環境により良く適応し,長期的な収益性と資本成長の安定性を向上させることができます.

ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2025-05-31 00:00:00
end: 2025-06-30 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
args: [["RunMode",1,358374]]
*/

//@version=6
strategy("Inverted FVG Strategy with Trend Check and Trailing Stops", default_qty_value = 10, overlay=true)

// Function to detect FVG
fvgDetected(src, high, low) =>
    float prevHigh = na
    float prevLow = na
    float prevClose = na
    float fvgHigh = na
    float fvgLow = na
    bool fvg = false
    if (not na(src[3]))
        prevHigh := high[3]
        prevLow := low[3]
        prevClose := src[3]
        if (src[2] > prevClose and low[2] > prevHigh) or (src[2] < prevClose and high[2] < prevLow)
            fvg := true
            fvgHigh := low[2] > prevHigh ? high[2] : na
            fvgLow := high[2] < prevLow ? low[2] : na
    [fvg, fvgHigh, fvgLow]

// Detect FVG on the chart
[fvg, fvgHigh, fvgLow] = fvgDetected(close, high, low)

// Detect IFVG - Inversion of FVG
bool ifvg = false
float ifvgHigh = na
float ifvgLow = na

if (fvg)    
    if (high[1] > fvgHigh and close[1] > open[1]) or (high[1] < fvgLow and close[1] < open[1])
        ifvg := true
        ifvgHigh := close[1] > open[1] ? high[1] : na
        ifvgLow := close[1] <  open[1] ? low[1] : na

// Plot FVG and IFVG zones for visualization
plot(ifvgHigh, title="IFVG High", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_cross)
plot(ifvgLow, title="IFVG Low", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_cross)

// Trend Check using Simple Moving Averages
smaShort = ta.sma(close, 50)  // Short term SMA
smaLong = ta.sma(close, 200)  // Long term SMA
bool uptrend = false
bool downtrend = false

uptrend := smaShort > smaLong  // Up trend if short SMA is above long SMA
downtrend := smaShort < smaLong  // Down trend if short SMA is below long SMA

// Plot SMAs for visualization
plot(smaShort, title="SMA Short", color=color.blue, linewidth=1)
plot(smaLong, title="SMA Long", color=color.orange, linewidth=1)

// Trading logic with trend confirmation
longCondition = ifvg and close < ifvgLow and uptrend
shortCondition = ifvg and close > ifvgHigh and downtrend

// Risk Definition - 使用百分比
stopLoss = 0.005   // 0.5% 止损
takeProfit = 0.015  // 1.5% 止盈

if (longCondition and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    stopPrice = close * (1 - stopLoss)
    limitPrice = close * (1 + takeProfit)
    strategy.exit("Initial Long Exit", "Long", stop=stopPrice, limit=limitPrice)

if (shortCondition and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    stopPrice = close * (1 + stopLoss)
    limitPrice = close * (1 - takeProfit)
    strategy.exit("Initial Short Exit", "Short", stop=stopPrice, limit=limitPrice)

// ATR for dynamic trailing stop
atr = ta.atr(14)

// Trailing Stop for Long Position if the trade has moved > 0.5% (half of takeProfit)
if (strategy.position_size > 0)
    profitThreshold = takeProfit * 0.5  // 1.5% profit threshold
    if (close - strategy.position_avg_price >= strategy.position_avg_price * profitThreshold)
        // 将止损移动到盈亏平衡点加上一点利润
        trailingStopLong = math.max(strategy.position_avg_price * (1 + profitThreshold), close - (atr * 2))
        strategy.exit("Trailing Stop Long", "Long", stop=trailingStopLong)

// Trailing Stop for Short Position if the trade has moved > 0.5% (half of takeProfit)
if (strategy.position_size < 0)
    profitThreshold = takeProfit * 0.5  // 1.5% profit threshold
    if (strategy.position_avg_price - close >= strategy.position_avg_price * profitThreshold)
        // 将止损移动到盈亏平衡点加上一点利润
        trailingStopShort = math.min(strategy.position_avg_price * (1 - profitThreshold), close + (atr * 2))
        strategy.exit("Trailing Stop Short", "Short", stop=trailingStopShort)