ianzeng123
概要
量子波動的支柱突破策略は,量子波移動平均線 (SHMA) と動的支柱レベルを組み合わせた革新的な取引システムである.この策略は,価格が重要な支柱を突破した状況に焦点を当て,専用のSHMA指標を使用して出場のタイミングを最適化する.この方法は,技術分析の支柱突破概念を利用するだけでなく,波フィードバックメカニズムを使用して意思決定の質を高める量子計算原理も導入している.この策略は,上昇傾向を捕捉することに専念し,上昇傾向を捕捉する.これは,上昇または震荡の市場での適用に適した純粋な多頭策である.
戦略原則
この戦略の核心原理は,動的支柱識別と量子波移動平均 (SHMA) による2つの重要な構成要素に基づいている.
まず,戦略は,近年のピボット・ローを探してサポートレベルを特定するダイナミック・サポート・識別メカニズムを使用する.具体的には,左側と右側のK線数 (デフォルトは5根) を配置してサポートレベルを識別するta.pivotlow関数を使用する.価格が下からこのサポートレベルを突破すると,システムは複数の信号を触発する.
次に,戦略は,革新的な量子波移動平均 ((SHMA) をフィルターと出場ツールとして採用した.SHMAは,波平均 ((HMA) を基に,価格の微小な変動を捕捉するために量子波動関数 ((psi) を加えた.SHMAの計算は3段階に分かれています.
- 価格の逆転の重み平均であるHMAを計算します.
- 量子波関数 ((psi) を計算し,正弦関数を使用して価格と基礎HMAの間の量子振動を模擬する
- エネルギーレベルを計算し,指数移動平均 (EMA) の平滑波関数を使用
- 最終SHMA値は,基礎HMA加えて,アルファパラメータによって調節されるエネルギー修正項です.
入場条件は明瞭です. 閉盤価格がサポートラインを上方から越えたときに,複数のシグナルがトリガーされます. 出場には以下の3つの条件があります.
- 価格がストップ・ロスのレベルに達するとすぐに出場します.
- 価格がストップレベルに達すると,即座に出場するか,SHMAのクロス確認を待つ (設定可能)
- SHMAの確認を待つ選択は,SHMA線を下回ったときに出場する
この戦略は,サポート検出パラメータ,ストップ・ストップ・損失レベル,SHMA長さ,量子アルファ値など,ユーザが設定できるパラメータによって柔軟に調整されます.
戦略的優位性
市場への適応固定レベルではなく,動的サポートの識別を使用することで,戦略が異なる市場環境と価格構造の変化に適応できるようにする.
量子フィルター最適化:SHMA指標は,量子波原理を導入して,従来の移動平均が無視するかもしれない微小な価格変動を捕捉し,信号の質を向上させる.
フレキシブルな出場メカニズム: 策略は複数の出場選択肢を提供しており,止境点に達したときに直接出場するか,SHMAの交差信号がトレンドの逆転を確認した後に出場するのを待つこともできます.
完全にカスタマイズできます: すべての重要なパラメータは,サポート検出の感度,リスク・リターン・レート,SHMA特性を含む,ユーザーからの入力で調整できます.これは,トレーダーが個人リスクの好みや市場状況に応じて最適化できるようにします.
独創性についてこれは単なる指標の組み合わせではなく,量子原理を技術分析に応用する革新的な方法であり,取引の意思決定に新しい視点を提供しています.
明確な視覚化戦略: サポートラインとSHMAラインをグラフに描いて,入場と出場シグナルを直感的に理解できるようにする.
戦略リスク
偽の突破の危険性: 動的支柱の突破は,特に高波動の市場では,偽信号を生じることがあります. 解決策は,確認指標を増やしたり,支柱を検出するパラメータを調整したりして, () 左右のK線の数を増やして) 騒音を減らすことです.
パラメータ感度:SHMAのalphaパラメータと長さは結果に著しい影響を与える.不適切な設定は,過適合または信号遅延を引き起こす可能性がある.歴史回帰を使用して,異なる市場条件下でのパラメータを最適化することが推奨されている.
一方向戦略の限界: 純粋な多頭戦略として,下向きのトレンド市場では不十分である可能性がある.トレンドフィルターまたは市場状態識別機構を追加して,有利な環境でのみ戦略を活性化することを考えることができる.
危険を誘発する: ストップが過度に設定されている場合,通常の市場の変動でトリガーされる可能性があります. ターゲット市場の変動特性に応じてストップレベルを慎重に設定してください.
量子モデルの複雑さ:量子波モデルは,戦略の複雑さを増し,戦略の行動がより直感的でないようにし,パラメータ調整の難易度を高めます.初心者は,SHMAの働きを理解するために時間を費やすべきです.
戦略最適化の方向性
トレンドフィルターを追加: 長期移動平均やADXのようなより広範なトレンド指標を追加することを検討し,信号をフィルターし,確認された上昇傾向のみで取引する.これは逆転取引のリスクを軽減し,全体的な成功率を向上させるだろう.
ダイナミック・ストップ・メカニズム:現在の戦略は,固定パーセントのストップを使用し,ATRまたは歴史的変動率に基づくダイナミックストップを実現することを考慮し,異なる市場条件下での波動的特性をより良く適応することができます.
トランザクション量確認: 突破信号の信頼性は,取引量確認によって強化される. 突破が発生すると,取引量が大幅に増加すると,通常,突破がより信頼性が高いことを示します.
多時間枠分析: より高い時間枠のトレンド情報を統合することで,入場決定の質を向上させることができます. 例えば,日線図の上昇傾向が確認された場合にのみ,より低い時間枠で多頭チャンスを探します.
SHMAパラメータを最適化する:SHMAのlengthとalphaのパラメータをより深く最適化研究し,異なる市場条件のためのパラメータセットを確立することが可能である.特に,アルファパラメータがエネルギー修正の強度にどのように影響し,それが戦略の性能にどのような影響を与えるかを考慮する.
統計分析を追加する: 戦略により多くの統計分析機能を追加し,勝利率,損失率,最大撤退などの指標のリアルタイム計算を行い,トレーダーが戦略のパフォーマンスをよりよく理解できるようにする.
要約する
量子波動的支柱突破戦略は,ダイナミック支柱識別と量子波移動平均 ((SHMA)) を組み合わせて,入場と出場の決定を最適化する革新的な多頭取引システムである.この戦略の核心的な優位性は,SHMAの量子波原理による,その動的適応性と微小な価格変動に対する感受性にある.戦略は偽突破やパラメータ感受性などのリスクに直面しているが,合理的なパラメータ設定と推奨された最適化方向によってこれらのリスクは効果的に管理できる.
この戦略は,革新的な技術的分析方法を探しているトレーダー,および量化取引に興味のある投資家にとって特に適しています.この戦略は,技術的分析に量子計算の概念を導入することによって,金融市場分析の興味深い新しい方向を代表しています.しかし,すべての取引戦略と同様に,充分な反射とリスク評価のために前述を使用し,単離ではなく,より広範な取引計画の一部として使用します.
/*backtest
start: 2024-07-14 00:00:00
end: 2025-07-12 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=6
strategy("SHMA + Cassure de Support (Long Only)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === ⬇️ PARAMÈTRES UTILISATEUR ===
leftBars = input.int(5, "Bougies à gauche", minval=1)
rightBars = input.int(5, "Bougies à droite", minval=1)
takeProfitPerc = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1)
useShmaExit = input.bool(true, "Attendre croisement SHMA après TP ?")
// === ⬇️ PARAMÈTRES SHMA ===
shmaLength = input.int(21, minval=1, title="Longueur SHMA")
shmaAlpha = input.float(0.5, title="Alpha SHMA", minval=0.01, maxval=1.0)
// === ⬇️ FONCTION SHMA QUANTIQUE ===
hma(src, len) =>
sumInv = 0.0
for i = 0 to len - 1
sumInv += 1 / nz(src[i], 1)
len / sumInv
shma(src, len, alpha) =>
base = hma(src, len)
psi = math.sin(2 * math.pi * (src - base) / src)
energy = ta.ema(psi, len)
base + alpha * energy * src
shmaLine = shma(close, shmaLength, shmaAlpha)
plot(shmaLine, title="SHMA", color=color.orange, linewidth=2)
// === ⬇️ DÉTECTION DU SUPPORT (pivot bas dynamique) ===
pivotLow = ta.pivotlow(low, leftBars, rightBars)
var float support = na
support := na(pivotLow) ? support[1] : pivotLow
plot(support, title="Support", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// === ⬇️ CONDITIONS D'ENTRÉE LONGUE ===
longCondition = ta.crossover(close, support)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// === ⬇️ GESTION DES NIVEAUX TP / SL
var float entryPrice = na
if (strategy.opentrades > 0 and na(entryPrice))
entryPrice := strategy.position_avg_price
takeLevel = entryPrice * (1 + takeProfitPerc / 100)
stopLevel = entryPrice * (1 - stopLossPerc / 100)
tpReached = close >= takeLevel
slCondition = close <= stopLevel
// === ⬇️ SORTIE CONDITONNELLE (SL / TP / SHMA)
var bool waitForShma = false
if (tpReached and useShmaExit)
waitForShma := true
exitShmaCondition = waitForShma and ta.crossunder(close, shmaLine)
shouldExit = (tpReached and not useShmaExit) or slCondition or exitShmaCondition
if (shouldExit)
strategy.close("Long")
entryPrice := na
waitForShma := false
// Réinitialisation si aucune position
if (strategy.opentrades == 0)
entryPrice := na