ianzeng123
戦略概要
この”Advanced Multi-Time-Cycle Breakthrough Retracement Trading Strategy”は,高時間周期構造と正確な5分エントリーを組み合わせた量化取引システムである.この戦略は,4時間チャートで統合領域を識別し,強大なブレークを待って,その後5分周期でレークを確認し,サボブモードを使用してエントリーを行う.この戦略は,トレードと主要トレンドが一致することを保証するトレンドフィルターとして200均線を採用し,厳しい1:3リスクリターン比率を適用しながら,収益性を最大化します.このシステム全体は,偽の突破を減らすことを目的としており,緊密なストップと高い確率で,アクティブな取引の時間にアカウントを設定することで,小資金口座の成長を最適化します.
戦略原則
この戦略の核心原則は,市場における多時間周期分析と価格行動理論に基づいている.主に以下の重要な要素が含まれている.
多時間周期分析戦略は,4時間 (240分) のタイムサイクルを使用して,市場構造と統合領域を決定し,同時に5分チャートを使用して精密な入場を行い,マクロトレンドとマイクロエントリーポイントの完璧な組み合わせを実現します.
統合された地域識別システム:過去12本の4時間K線の最高値と最低値を分析して統合領域を決定し,最小統合範囲 ((0.002) フィルターを設定し,取引に十分な波動空間を持つ統合領域のみを確実にします.
突破確認メカニズム策略は,価格が統合領域の高点または低点を破る必要があるだけでなく,K線を突破するには強いK線でなければならないと要求し,偽の突破のリスクを低減するためにバッファーを増加させました.
トレンド一致: 200期指数移動平均 ((EMA) をトレンドフィルターとして使用し,価格が支配的なトレンドの方向と一致するときにのみ取引することを保証する.
検定の確認策略: 突破後に価格が突破位置を反測するのを待つこと,そして,追加入場確認信号として吞食形状を使用することは,入場精度と成功率を大幅に向上させる.
リスク管理システムには固定ストップポイント (20ポイント) と厳格な1:3のリターン・リスク比率があり,取引ごとに明確な退出戦略を提供し,資金の安全性を確保しています.
タイムフィルター戦略: 低流動性および高波動性のある時間を避けるために,UTC8から18の活発な取引時間内で取引することを選択できます.
戦略的優位性
高確率の取引信号:高時間周期の市場構造と低時間周期の精密なエントリーを組み合わせることで,取引信号の信頼性が著しく向上する. 突破+反射+吞食形態の三重確認機構は,偽信号を大幅に減少する.
市場のペースに適応する戦略は,異なる市場条件に効果的に適応し,統合・突破・裏返しの市場サイクルの中で高品質の取引機会を捉え,波動的な市場環境に特に適しています.
リスクコントロールの優位性: 明確なストップ・ロスの設定と固定されたリスク・リターン比率により,取引ごとにリスクが厳密に管理され,感情的な取引決定が回避されます.
資金の効率化パーセンテージ配分法 ((2%の資金配分) を採用し,口座の成長に合わせてポジションサイズを自動的に調整し,資金の効率的な利用と複合成長を実現する.
操作が明確で簡単です戦略の論理が明確で,出場・入場規則が具体的で,理解・実行が容易で,操作の難しさと心理的ストレスを軽減する.
質の低い時間を避けましょう: タイムフィルターを使用して,市場の低流動性および高波動性のある時間を回避し,取引の最も効率的な時間帯に集中する.
量化パラメータ最適化戦略の各パラメータ (集積回帰期,ブーフゾーン突破,最小集積範囲など) は,異なる市場および品種特性に応じて最適化され,高い柔軟性を持っています.
戦略リスク
偽の突破の危険性: 策略が複数のフィルタリングメカニズムを設計しているにもかかわらず,市場が突破後に急激に逆転し,止損が引き起こされる可能性がある. 解決策は,突破確認条件をさらに最適化するか,取引量確認を増やすことを検討することです.
タイムサイクル衝突:特定の市場条件では,高時間周期と低時間周期は,相互矛盾した信号を与え,システム混乱を引き起こす可能性があります.この場合,高時間周期の指示方向を優先することをお勧めします.
パラメータ感度戦略性能は,統合期間の長さ,突破バッファレンス値,最小統合範囲などのパラメータに敏感であり,異なるパラメータの組み合わせは,著しく異なる結果につながり得る.反射最適化により,特定の市場に最も適したパラメータ設定を見つけるのが推奨される.
損失を防ぐリスク: 固定ポイントストップは柔軟性が不足し,高波動市場では小さすぎ,低波動市場では大きすぎます. リスク管理を最適化するためにATRベースのダイナミックストップを使用することを検討してください.
トレンドの変化の遅れ: 200EMAに基づくトレンド判断には遅延があり,トレンド転換点の近くで誤信号を引き起こす可能性があります. 傾向の変化を早期に認識するために,より多くのトレンド指標または価格の形状を組み合わせることを考慮することができます.
罠を捉える:実際の取引における滑り込み,取引コストおよび流動性の問題は,反測結果と実際のパフォーマンスとの差異を引き起こす可能性があります.実体取引の前に充分な模擬取引検証を行うことが推奨されています.
戦略最適化の方向性
ダイナミックなリスク管理:ATR ((平均リアル波幅) に基づくダイナミックストロップで固定ポイントストロップを代替し,リスク管理を市場の変動により適応させる.例えば,異なる市場条件に適応するために,ストロップを1.5倍ATR距離に設定することができる.
多指標の傾向確認: 200EMAに加えて,方向移動指数 ((DMI) またはMACDなどの他のトレンド確認指標を追加し,より包括的なトレンド判断システムを構築し,トレンド判断の遅れを軽減します.
取引量確認: 取引量分析を突破点と反測点に追加し,取引量が価格行動を支持するときにのみシグナルを確認し,偽突破のリスクをさらに減らす.
適応パラメータシステム: 適応パラメータ調整メカニズムを開発し,市場の変動性および流動性条件に応じて調整期間の長さを自動的に調整し,バッファージを突破し,最小整合範囲などのパラメータを,戦略をより適応的にする.
試合の開始: 入場と出場の分期戦略を実行し,全ポジションの操作の圧力を軽減し,トレンドが進むにつれてより多くの利益を得ることができます.例えば,リスクリターン比率は1:1, 1:2,1:3に達したときに33%のポジションを平準化することができます.
日中の季節性を統合: 取引品種の1日間の季節的なパターンを分析し,利用し,統計的に優位な時間帯でポジションサイズを増やし,資金配分効率を最適化します.
機械学習を導入する: 機械学習アルゴリズムを使用して,歴史データを分析し,どの突破反測形が成功する可能性が高いかを予測し,信号の質を向上させる.これは,最も収益性の可能性のある価格形と市場条件を識別するトレーニングモデルによって実現できる.
要約する
“Advanced Multi-Time-Cycle Breakthrough Retracement Trading Strategy”は,精巧に設計された量化取引システムで,4時間周期の市場構造分析と5分周期の精密なエントリーを組み合わせて,高品質のブレークトレード機会を効果的に捕捉します.この戦略の核心的な優点は,複数のレベルの確認機構,明確なリスク管理ルール,そして柔軟なパラメータ最適化スペースで,異なる市場条件と取引品種に適応できるようにします.
突破バッファリング,強いK線フィルタリング,トレンド一致性チェック,サグロップ形状確認などの複数の条件を適用することにより,この戦略は偽突破のリスクを低減し,取引シグナルの信頼性を向上させました. 固定的リスクリターン比率とパーセント配当方式は,資金の安全と効率的な成長を保証しています.
パラメータの感受性やトレンド判断の遅れなどの潜在的なリスクがあるにもかかわらず,ダイナミックなリスク管理,多指標のトレンド確認,自己適応のパラメータシステムなどの推奨された最適化方向によってこれらのリスクを効果的に制御および緩和することができます.全体的に,これは,論理的に明確で,操作性が強い,リスクが制御可能な高度な取引戦略であり,経験豊富なトレーダーが波動的な市場で適用するのに適しています.
/*backtest
start: 2024-07-08 00:00:00
end: 2025-07-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Improved Breakout-Retest Strategy (5M Entry)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=2)
// === User Inputs ===
consolidationBars = input.int(12, title="Consolidation Lookback Bars")
breakoutBuffer = input.float(0.0005, title="Breakout Buffer (in price)")
slPips = input.int(20, title="Stop Loss (pips)")
rrRatio = input.float(3.0, title="Reward-to-Risk Ratio")
timeframeTF = input.timeframe("240", title="Higher Timeframe for Setup (4H)")
minRange = input.float(0.002, title="Min Consolidation Range to Trade")
enableTimeFilter = input.bool(true, title="Enable Trading Hours Filter")
startHour = input.int(8, title="Start Hour (UTC)")
endHour = input.int(18, title="End Hour (UTC)")
// === Trend Filter (on 5M TF) ===
ema200 = ta.ema(close, 200)
isUptrend = close > ema200
isDowntrend = close < ema200
// === HTF Support/Resistance ===
htfHigh = request.security(syminfo.tickerid, timeframeTF, ta.highest(high, consolidationBars))
htfLow = request.security(syminfo.tickerid, timeframeTF, ta.lowest(low, consolidationBars))
rangeSize = htfHigh - htfLow
// === Breakout Candle Strength Filter ===
candleBody = math.abs(close - open)
candleRange = high - low
bodyRatio = candleBody / candleRange
strongCandle = bodyRatio > 0.7
// === Breakout Detection ===
isBreakoutUp = close > htfHigh + breakoutBuffer and strongCandle and isUptrend and rangeSize > minRange
isBreakoutDown = close < htfLow - breakoutBuffer and strongCandle and isDowntrend and rangeSize > minRange
// === Retest Confirmation (Engulfing) on 5M ===
bullishEngulfing = close > open and close > close[1] and open < open[1]
bearishEngulfing = close < open and close < close[1] and open > open[1]
// === Retest Setup Logic ===
var float breakoutLevel = na
var string direction = ""
if (isBreakoutUp)
breakoutLevel := htfHigh
direction := "long"
if (isBreakoutDown)
breakoutLevel := htfLow
direction := "short"
retestLong = direction == "long" and low <= breakoutLevel and close > breakoutLevel and bullishEngulfing
retestShort = direction == "short" and high >= breakoutLevel and close < breakoutLevel and bearishEngulfing
// === Time Filter ===
inTradingHours = true
if enableTimeFilter
inTradingHours := (hour >= startHour and hour <= endHour)
// === SL & TP Calculation ===
sl = slPips * syminfo.mintick
tp = sl * rrRatio
// === Trade Execution (on 5M) ===
if (retestLong and inTradingHours)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL", from_entry="Long", stop=close - sl, limit=close + tp)
if (retestShort and inTradingHours)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL", from_entry="Short", stop=close + sl, limit=close - tp)
// === Plotting ===
plot(ema200, "EMA 200", color=color.orange)
plot(htfHigh, "HTF High", color=color.green)
plot(htfLow, "HTF Low", color=color.red)