
トレンド・リターン・プロフェッショナル・ストラテジーは,ダウスの理論の核心原則に基づく取引システムで,確立されたトレンドのリターン・チャンスを識別し,取引することを目的としている.このストラテジーは,市場構造 ((高点と低点の枢軸) を通してトレンドの方向を決定し,指数移動平均 ((EMA) を利用してリターン・ポジションの入場時刻を正確に決定する.取引の質を向上させ,市場の揺れを避けるために,ストラテジーは,平均方向指数 ((ADX) フィルターを統合し,トレンドが十分な動力を有しているときにのみ取引することを保証する.
この戦略の論理は,以下の3つの重要なステップに分かれています.
ステップ1: トレンドを特定する
ステップ2:入場信号 (EMAへの回帰)
ステップ3:確認とリスク管理
lastPivotLowこの軸は,lastPivotHigh縦軸は高さで 縦軸は高さでこの戦略は,コードを深く分析した結果,以下のような顕著な利点があることが判明しました.
市場構造に基づくトレンド識別戦略: 市場トレンドを高点と低点の軸で判断する道氏理論の核心原則を使用し,指標のみに頼るのではなく,より信頼できるトレンド確認を提供します.
客観的な入学条件:明瞭に定義された価格とEMAの交差関係によって入場点を決定し,主観的な判断を減らし,取引決定をより一致して再現できるようにする
ダイナミックなリスク管理ストップ・ロップ・ポジション: 固定した比率やポイント数ではなく,市場構造による自動設定により,ストップ・ロップ・ポイントが現在の市場状況に関連して合理的であることを保証する
柔軟な収益戦略:ダブルストップ目標は,トレーダーが初期目標を達成したときに利益の一部をロックし,さらに大きな動きをキャッチするために残ったポジションを保持します.
市場状況のフィルター:ADXフィルターは,トレンドのない市場または弱トレンドの市場での取引を回避し,トレンドの動きが十分に強い場合にのみ市場に参入します
適応性が高い調整可能なパラメータ (枢軸回転期,EMA長さ,ADX値など) を使って,戦略は異なる市場と時間枠の特性に適応できます.
完全な取引サイクル戦略: トレンド識別,入場時刻,リスク管理から退出戦略までの取引サイクル全体を処理し,完全な取引システムを提供します.
この戦略は合理的に設計されていますが,いくつかの潜在的なリスクと限界があります.
トレンド変更の遅延軸の位置に基づくトレンド識別は,本質的に遅滞しており,トレンドが逆転し始めた後にトレンドの変更が確認される可能性がある.これは,急速に変化する市場では特に顕著である.
偽回線: 強いトレンドでは,価格がEMAレベルまで深部に回転し,取引機会を逃すことになりません; 逆に,波動的な市場では,偽回転シグナルが複数回発生する可能性があります.
過剰な過ADXの過高な値が有利な取引機会を逃すことになり,過低な値が弱気なトレンド条件を効果的にフィルターできない
パラメータ感度: 策略性能はパラメータ設定 (特に枢軸回帰期とEMA長さ) に非常に敏感であり,不適切なパラメータ選択は策略の不良パフォーマンスを引き起こす可能性があります.
市場環境への依存: 戦略はトレンド市場のために設計され,横軸,区間,または高波動市場では不良な結果をもたらす可能性があります.
リスク軽減の方法:
コード分析により,以下の最適化方向が示されています.
適応パラメータ: 動的に調整するメカニズムを導入し,市場変動やトレンドの強さに応じてこれらのパラメータを自動的に調整し,異なる市場環境に対応する
多時間枠分析: より高いタイムフレームを統合するトレンド確認,より大きなトレンドの方向で取引を確実にし,逆向きの取引を避ける
増加傾向が確認された:現在のHH/HLおよびLH/LLモデルに加えて,トレンドライン,移動平均斜率または動量指標などの他のトレンド確認指標を統合することを検討する
スマート・ストップ・マネジメント: トラッキング・ストップ・メカニズムを導入し,取引が有利な方向に進むと,自動的にストップ・ポジションを移動して利益を保護する
市場変動への調整: リスク・リターン・比率とストップ・ディスタンスを現在の市場の変動に合わせて調整し,波動が強い市場ではより保守的な設定を使用する
取引量確認: 取引量分析を追加し,重要な価格行動の転換点において十分な取引量サポートを確保し,信号の信頼性を向上させる
タイムフィルタータイムフィルタを適用し,重要なニュースリリースや市場開店/閉店の時間など,既知の低流動性または高波動性のある時期に取引を避ける
利益の一部を最適化する:現在の戦略は,固定されたパーセントで部分利益を得ています. 市場条件に基づいて部分利益の割合を調整するよりダイナミックな方法を考えることができます.
これらの最適化により,戦略の安定性,適応性,全体的な性能,特に異なる市場環境でのパフォーマンスが向上します.
トレンド・リターン・プロフェッショナル・ストラテジーは,ダウズ理論の基本原理と現代の技術分析ツールを組み合わせた構造化された取引システムである.トレンドを特定するために市場構造,リターンを識別するためにEMA,そしてトレンドの強さを確保するためにADXフィルターを使用することにより,このストラテジーは,高い確率の取引機会を識別するための包括的な枠組みを提供します.
この戦略の主要な優点は,市場構造に基づく客観的なトレンド識別,明確な入場条件,動的リスク管理方法にある.しかしながら,ユーザーは,トレンド識別の遅延,偽のリコールシグナル,パラメータの感受性などの潜在的リスクに注意すべきである.
適応パラメータ,マルチタイムフレーム分析,強化型ストップマネジメントなどの推奨の最適化を実行することにより,この戦略はさらに改善され,異なる市場条件下でその安定性と性能を向上させることができます.
最終的には,あらゆる取引戦略の成功は,徹底した反射,継続的な監視,必要に応じて調整によって決まります. 取引者は,その戦略を,その好みの金融機関と時間枠で,完全にテストすることを確認し,その後のリアルタイムでの適用を考慮する必要があります.
//@version=5
strategy("Pullback Pro Dow Strategy v7 (ADX Filter)",
shorttitle="Pullback Pro v7 ADX",
overlay=true,
initial_capital=10000,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=10,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.04,
process_orders_on_close=true)
// --- Grouping ---
string GP_DOW = "① Dow Theory Settings"
string GP_ENTRY = "② Entry Logic (Pullback)"
string GP_RISK = "③ Risk & Exit Management"
string GP_FILTER = "④ Filters"
string GP_DISPLAY = "Display Settings"
// --- Dow Theory Settings ---
pivotLookback = input.int(10, title="Pivot Lookback Period", minval=1, group=GP_DOW)
// --- Entry Logic (Pullback) ---
pullbackEmaLength = input.int(21, title="Pullback EMA Length", group=GP_ENTRY, tooltip="このEMAへの価格の接近を「押し目/戻り」と判断します。")
// --- Risk & Exit Management ---
riskRewardRatio1 = input.float(1.5, "Take Profit 1 R:R", minval=0.1, step=0.1, group=GP_RISK, tooltip="TP1のリスクリワード比率")
qtyPercentTP1 = input.int(50, title="Take Profit 1 (%)", minval=1, maxval=100, group=GP_RISK, tooltip="TP1で決済するポジションの割合(%)")
riskRewardRatio2 = input.float(3.0, "Take Profit 2 R:R", minval=0.1, step=0.1, group=GP_RISK, tooltip="TP2のリスクリワード比率")
// --- Filters (Modified from RSI to ADX) ---
useAdxFilter = input.bool(true, title="Use ADX Trend Filter", group=GP_FILTER)
adxLength = input.int(14, "ADX Length", group=GP_FILTER)
adxThreshold = input.float(25, "ADX Threshold", group=GP_FILTER, tooltip="この値よりADXが大きい場合のみエントリーします。")
// --- Display Settings ---
showPivots = input.bool(true, title="Show Pivots", group=GP_DISPLAY)
showEma = input.bool(true, title="Show Pullback EMA", group=GP_DISPLAY)
// --- Indicator Calculations (Modified from RSI to ADX) ---
pivotHighPrice = ta.pivothigh(high, pivotLookback, pivotLookback)
pivotLowPrice = ta.pivotlow(low, pivotLookback, pivotLookback)
pullbackEma = ta.ema(close, pullbackEmaLength)
[diPlus, diMinus, adx] = ta.dmi(adxLength, adxLength) // ADX calculation
// --- Pivot & Trend Determination ---
var float lastPivotHigh = na, var float prevPivotHigh = na
var float lastPivotLow = na, var float prevPivotLow = na
if not na(pivotHighPrice)
prevPivotHigh := lastPivotHigh
lastPivotHigh := pivotHighPrice
if not na(pivotLowPrice)
prevPivotLow := lastPivotLow
lastPivotLow := pivotLowPrice
var int trendDirection = 0
if not na(lastPivotHigh) and not na(prevPivotHigh) and not na(lastPivotLow) and not na(prevPivotLow)
isUptrend = lastPivotHigh > prevPivotHigh and lastPivotLow > prevPivotLow
isDowntrend = lastPivotHigh < prevPivotHigh and lastPivotLow < prevPivotLow
if isUptrend
trendDirection := 1
else if isDowntrend
trendDirection := -1
else
trendDirection := 0
// --- Entry Conditions (Modified from RSI to ADX) ---
bool isUptrendConfirmed = trendDirection == 1
bool isDowntrendConfirmed = trendDirection == -1
bool buyPullback = isUptrendConfirmed and ta.crossunder(low, pullbackEma)
bool sellRally = isDowntrendConfirmed and ta.crossover(high, pullbackEma)
bool adxTrendOk = not useAdxFilter or adx > adxThreshold // ADX filter logic
bool goLong = buyPullback and adxTrendOk
bool goShort = sellRally and adxTrendOk
// --- Strategy State & Risk Management ---
var float stopLossPrice = na
var float takeProfitPrice1 = na
var float takeProfitPrice2 = na
var bool tp1_hit = false
// Entry Logic
if strategy.position_size == 0
tp1_hit := false // Reset TP1 flag on new trade
if goLong
stopLossPrice := lastPivotLow
riskSize = close - stopLossPrice
if riskSize > 0
takeProfitPrice1 := close + (riskSize * riskRewardRatio1)
takeProfitPrice2 := close + (riskSize * riskRewardRatio2)
strategy.entry("L", strategy.long)
if goShort
stopLossPrice := lastPivotHigh
riskSize = stopLossPrice - close
if riskSize > 0
takeProfitPrice1 := close - (riskSize * riskRewardRatio1)
takeProfitPrice2 := close - (riskSize * riskRewardRatio2)
strategy.entry("S", strategy.short)
// ▼▼▼【最終修正版 v7】決済ロジック ▼▼▼
if strategy.position_size > 0 // ロングポジション("L")の決済ロジック
// --- Stop Loss ---
if low <= stopLossPrice
strategy.close("L", comment="SL Hit")
tp1_hit := false
// --- Take Profit 1 ---
if not tp1_hit and high >= takeProfitPrice1
strategy.close("L", comment="TP1 Hit", qty_percent=qtyPercentTP1)
tp1_hit := true
// --- Take Profit 2 ---
if tp1_hit and high >= takeProfitPrice2
strategy.close("L", comment="TP2 Hit")
tp1_hit := false
if strategy.position_size < 0 // ショートポジション("S")の決済ロジック
// --- Stop Loss ---
if high >= stopLossPrice
strategy.close("S", comment="SL Hit")
tp1_hit := false
// --- Take Profit 1 ---
if not tp1_hit and low <= takeProfitPrice1
strategy.close("S", comment="TP1 Hit", qty_percent=qtyPercentTP1)
tp1_hit := true
// --- Take Profit 2 ---
if tp1_hit and low <= takeProfitPrice2
strategy.close("S", comment="TP2 Hit")
tp1_hit := false
// --- Plotting ---
plot(showEma ? pullbackEma : na, "Pullback EMA", color=color.orange)
plotshape(showPivots ? pivotHighPrice : na, style=shape.xcross, location=location.absolute, color=color.red, size=size.tiny)
plotshape(showPivots ? pivotLowPrice : na, style=shape.xcross, location=location.absolute, color=color.blue, size=size.tiny)