ボリュームフィルタリングに基づく需給範囲注文ブロック突破戦略
SMA VOLUME FRACTAL ORDER_BLOCK BREAKOUT
ianzeng123
概要
取引量フィルタリングに基づく供給需要区間注文ブロック突破戦略は,技術分析の分断理論,取引量確認,および注文ブロックの概念を組み合わせた定量取引戦略である.この戦略は,歴史的価格の重要な分断点の識別と,取引量フィルタリングの仕組みを合成して,潜在的な供給需要区間を特定し,価格がこれらの重要な区間を破るときに取引信号を実行する.戦略の核心となる考え方は,市場内の注文ブロック効果,すなわち,大資本が特定の価格で形成される買賣圧力の領域を利用して,取引量検証によって信号の信頼性を高めることです.
戦略原則
この戦略の核心原理は,分岐理論と注文ブロックの概念に基づいている. まず,戦略は,指定された周期内の価格分岐点を計算することによって,潜在的な需要区間を識別する.上分岐点は,指定された周期内の最高点の価格レベルと,下分岐点は,指定された周期内の最低点の価格レベルと定義される.信号の質を向上させるために,戦略は,取引量フィルタリング機構を導入し,分岐点の取引量は,20期簡易移動平均の取引量の指定された倍数を超えなければならないことを要求する.
有効な上位分岐点が特定されると,戦略は,そのポイントを抵抗区としてマークし,価格が上方突破するのを待つ.価格が上位分岐点を破るとき,戦略は,供給・需要の関係が変化したと判断し,元の抵抗区をサポート区に変換し,その時に複数の操作を実行する.逆に,有効な下位分岐点が特定されると,戦略は,そのポイントをサポート区としてマークし,価格が下方突破するとき,元のサポート区を抵抗区に変換し,空き操作を実行する.
策略は,ユーザが2つの突破確認方法を選択することを許可します:灯芯加実体突破と純実体突破.灯芯加実体突破モードは,最高価格と最低価格を突破確認基準として使用し,純実体突破モードは,收収価格を突破確認基準として使用します.取引量フィルタリング機構は,現在の取引量と歴史的な平均取引量との倍数関係を比較して突破の有効性を検証します.
戦略的優位性
この戦略にはいくつかの顕著な利点があります. まず,取引量フィルタリングメカニズムは,信号の信頼性を大幅に向上させます.従来の分形突破戦略は,偽の突破信号を生成することが容易ですが,取引量確認によって,取引量不足の弱点突破を効果的にフィルタリングすることができ,十分な市場参加度でしか取引信号が生成されないことを保証します.
第二に,戦略は,注文ブロックの理論に基づいており,市場論理の堅固な基盤を持っています. 注文ブロックは,特定の価格で大金による集中的な売買を代表し,これらの地域はしばしば重要なサポートと抵抗レベルを形成します.
第三に,戦略は良好な適応性および構成性を持っています. ユーザーは,異なる市場環境と個人の好みに応じて,分岐周期,取引量倍数などのパラメータを調整できます. 突破型の選択は,戦略に追加の柔軟性を提供し,トレーダーが市場特性に応じて最も適切な確認方法を選択することを可能にします.
最後に,戦略の論理は明確で簡潔で,理解し,実行しやすい.明確な分形識別,交差量フィルタリング,突破確認プロセスを通じて,戦略は複雑な技術指標の組み合わせを避け,過度に最適化のリスクを軽減する.
戦略リスク
この戦略には多くの利点があるものの,注意すべき潜在的なリスクもあります. まず,この戦略は取引量データに強い依存性があります.取引量データが不正確な場合や市場の流動性が低い場合,取引量フィルタリング機構は誤判を起こす可能性があり,有効な取引機会を逃したり,偽の信号を生成したりします.
第二に,戦略の遅滞の問題がある. 戦略の入場タイミングは,分岐点の確認と突破の発生を待つ必要性のために,最適な入場点の位置に遅れている可能性があります. この遅滞は,急速に変化する市場環境で戦略の収益性に影響を及ぼす可能性があります.
第三に,戦略には明確な止損と停止の仕組みがない. 戦略は入場のタイミングを認識できるが,それに対応するリスク管理の手段を提供していない. 市場が激しく波動したり,破局した場合には,トレーダーは大きな損失のリスクに直面する可能性がある.
これらのリスクを軽減するために,トレーダーは,他の技術分析ツールと組み合わせて信号確認を行い,合理的なストップ・ストップレベルを設定し,市場状況の動向に応じて戦略パラメータを調整することをお勧めします. 同時に,異なる市場環境で十分な戦略の反射と検証を推奨します.
戦略最適化の方向性
この戦略には複数の最適化方向があります. まず,ダイナミックな取引量値化メカニズムを導入することができます.現在の戦略は,固定取引量倍数を使用します. フィルタリング条件として,しかし,市場の取引量特性は時間とともに変化します. 適応的な取引量値を導入することによって,市場の実際の状況に応じて,フィルタリング基準を動的に調整して,戦略の適応性を向上させることができます.
次に,完善したリスク管理モジュールを追加することを提案する. 変動率,サポートレジスタンスレベル,または固定比率に基づいてストップ・ストップレベルを設定することができる. また,シグナル強度および市場の変動性に応じて取引規模を調整するポジション管理メカニズムを導入することを考慮することができる.
3つ目は,複数の時間枠分析を導入することを考えることができます. 現在の戦略は単一の時間枠でしか動作しないため,より高い時間枠のトレンド分析を組み合わせることで,戦略の成功率を向上させることができます. 例えば,より高い時間枠のトレンド方向が一致するときにのみ取引シグナルを実行します.
第4に,分形識別アルゴリズムを最適化することができる.現在の分形識別は比較的単純であるため,より複雑な分形識別方法,例えば価格行動パターンに基づく分形識別または他の技術指標と組み合わせた複合分形識別を導入することを考えることができる.
最後に,シグナルフィルタリングメカニズムを追加することを提案します. 追加の技術指標 (RSI,MACDなど) を導入することによって取引信号をフィルターしたり,市場情緒指標に基づいて戦略の感性を調整したりできます.
要約する
取引量フィルタリングに基づく供給需要区間注文ブロック突破戦略は,分形理論,取引量分析,および注文ブロックの概念を組み合わせた総合的な量化取引戦略である.この戦略は,重要な価格分形点を識別し,取引量確認機構を組み合わせて,価格が重要な供給需要区間を破るときに取引操作を実行する.
戦略の主な利点は,その堅固な理論的基礎,優れた信号品質,高い構成性にある.取引量フィルタリング機構は,信号の信頼性を効果的に高め,注文ブロック理論は,戦略に明確な市場論理のサポートを提供する.しかしながら,戦略には,取引量データへの依存性,信号の遅れ,リスク管理機構の欠如などの潜在的なリスクもあります.
この戦略の性能と安定性は,ダイナミックな取引量値の導入,リスク管理モジュール,マルチタイムフレーム分析,信号フィルタリング機構などの最適化措置を完善することによってさらに向上させることができます. 量化トレーダーにとって,この戦略は,高確率の取引機会を識別するのに役立つ効果的な市場構造分析ツールを提供します.
/*backtest
start: 2024-07-07 00:00:00
end: 2025-07-05 10:18:00
period: 3m
basePeriod: 3m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Supply and Demand - Order Block Strategy with Volume Filter", overlay=true)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 📊 INPUT SETTINGS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
breakType = input.string("Wick+Body", title="Fractal Break Type:", options=["Wick+Body", "Body"])
n = input.int(title="Periods", defval=5, minval=3, tooltip="Number of periods for fractal lookback")
// 🔊 Volume Filter
enableVolumeFilter = input.bool(true, "Enable Volume Filter", group="Volume Filter")
volumeMultiplier = input.float(1.5, "Volume Multiplier", minval=1.0, maxval=3.0, step=0.1, group="Volume Filter", tooltip="Fractal must have volume > average volume * this multiplier")
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 📈 TECHNICAL INDICATORS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
avgVolume = ta.sma(volume, 20)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 📦 FRACTAL CALCULATION WITH VOLUME FILTER
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Original fractal calculation
upFractal = high[n] == ta.highest(high, n)
downFractal = low[n] == ta.lowest(low, n)
// 🔊 Enhanced fractal with volume confirmation
upFractalValid = upFractal and (not enableVolumeFilter or volume[n] > avgVolume * volumeMultiplier)
downFractalValid = downFractal and (not enableVolumeFilter or volume[n] > avgVolume * volumeMultiplier)
var float topValue = na
var float bottomValue = na
var topBreakBlock = false
var bottomBreakBlock = false
topBreakCheckSource = breakType == "Wick+Body" ? high : close
bottomBreakCheckSource = breakType == "Wick+Body" ? low : close
// New up fractal - only if volume criteria met
if upFractalValid
topBreakBlock := false
topValue := high[n]
// New down fractal - only if volume criteria met
if downFractalValid
bottomBreakBlock := false
bottomValue := low[n]
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 🚀 ENTRY LOGIC
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Top break
if ta.crossover(topBreakCheckSource, topValue) and not topBreakBlock
topBreakBlock := true
if strategy.position_size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Bottom break
if ta.crossunder(bottomBreakCheckSource, bottomValue) and not bottomBreakBlock
bottomBreakBlock := true
if strategy.position_size >= 0
strategy.entry("Short", strategy.short)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 🎨 PLOTS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
plotshape(downFractalValid, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, offset=-n, color=color.new(color.gray,80), size = size.tiny)
plotshape(upFractalValid, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, offset=-n, color=color.new(color.gray,80), size = size.tiny)