マルチタイムフレームトレンドフィルターモメンタムブレイクアウト取引戦略

ATR EMA MACD HTF SCALE-OUT Trailing Stop BREAKOUT momentum
作成日: 2025-07-21 13:19:05 最終変更日: 2025-07-21 13:19:05
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マルチタイムフレームトレンドフィルターモメンタムブレイクアウト取引戦略 マルチタイムフレームトレンドフィルターモメンタムブレイクアウト取引戦略

概要

多時間枠トレンドフィルタリング 動量突破取引戦略は,多時間枠分析と動量突破原理を組み合わせた定量取引システムである.この戦略は,3分間のグラフで突破の機会を探し,同時に1時間間のグラフを利用してトレンド確認を行い,取引の成功率を向上させる.この戦略は,インテリジェントなポジション管理方法を採用し,初期にポジション2契約を設立し,ATRベースの利益目標を達成した後,ポジション1契約を減額し,残ったポジションはストップダメージまたはオーバータイムメカニズムを追跡して管理する.この方法は,利益の一部をタイムリーにロックするだけでなく,利益を駆逐させ,市場の変動を最大限に活用する.

戦略原則

この戦略の核心原則は”,順位を進める”と”動力を突破する”の2つの取引思想に基づいています.具体的には,以下のような論理を実行します.

  1. 多時間枠のトレンドフィルター：

    • 1時間チャートのEMA ((200) とMACDの指標を使用して,より大きな時間枠のトレンド方向を決定する
    • 1時間の上昇傾向 ((価格>EMA200とMACD柱状グラフ>0) の場合のみ,追加することを考慮します.
    • 1時間トレンドの下方 ((価格

  2. 動力突破：

    • 3分間のグラフでは,価格が過去20K線の最高値を突破し,1時間の上昇傾向にあるときに多めにします.
    • 3分間のグラフでは,価格が過去20K線の最低値を下回り,1時間の下方トレンドで空白
    • 2つの契約を入力するポジション

  3. インテリジェントな倉庫管理：

    • 区切り平仓メカニズム:価格がATRの倍数 ((1.5倍) に到達すると,ポジションの半分を平らにする
    • 余剰ポジション管理:トラッキングストップ ((40ポイント) を使って,利潤を逃がす
    • オーバータイムメカニズム: ポジション保持時間が30分3分K線を超えた場合 (約1.5時間),長期収束を避けるために自動平仓

戦略的優位性

  1. 複数の時間枠の連携1時間3分チャートのシグナルを組み合わせることで,この戦略は低品質の取引を効果的にフィルターし,大きなトレンドの方向でのみ入場機会を探し,勝利率を大幅に向上させました.

  2. インテリジェントな倉庫管理: 区切り平仓戦略を使用すると,初期目標に達したときに利益の一部をロックできます. また,ストップを追跡することで,余剰ポジションがトレンドを十分に捕捉し”,利益を駆け出す”という取引理念を実現できます.

  3. 適応目標設定ATR指数を使用して,利潤目標を自主的に設定し,市場変動に合わせて戦略を自動的に調整し,高波動環境と低波動環境の両方で効果的に動作できるようにします.

  4. 防衛は完了した: ストップ・ローズとオーバータイム・メカニズムによる二重保証により,単一取引の最大限のリスクが効果的に制御され,長期の損失の可能性を回避する.

  5. 高周波精度3分チャートを活用して取引を行うことで,短期市場の動きを捉え,より正確な入場と出場を実現し,取引の頻度は適度で,過剰な取引を避けることができます.

戦略リスク

  1. 偽の突破の危険性: 市場には偽の突破が発生し,入場後に即座に撤回する可能性がある. 解決方法は,取引量確認や動量散布確認などの確認指標を追加することです.

  2. トレンド・ターニング・ポイントのリスク: 主要なトレンドが変わろうとしているときに,歴史トレンド指標を使用すると逆転取引が起こりうる. 双重EMAシステムや価格構造分析のようなより敏感なトレンド転換指標の追加が推奨される.

  3. 歴史的傾向への過度な依存:EMA ((200) とMACDの指標は後退した指標であり,急速な変化する市場では十分に敏感ではないかもしれない.いくつかの有力な指標を補助として追加することを考えることができる.

  4. パラメータ感度: 戦略性能は,パラメータ設定 (突破リクエスト期,ATR倍数,ストップポイント追跡など) に非常に敏感である可能性があります. 完全なパラメータ最適化と安定性テストを行うことをお勧めします.

  5. 市場特性のリスク: この戦略は,傾向がはっきりした市場で最適ですが,横軸の振動のある市場では頻繁に偽信号を誘発することがあります. 市場状態フィルターを追加して,トレンド市場でのみ戦略を有効にするのを考慮してください.

戦略最適化の方向性

  1. 市場状況のフィルターを追加します.:市場の状態 ((トレンド/揺れ) を自動認識し,異なる市場の状況に応じて戦略パラメータを調整するか,取引を一時停止する.ADX指標または波動率分析によって実現し,揺れ市場の偽信号を効果的に減らすことができます.

  2. 入学タイミングを最適化: 突破の確認後,直接突破点での入場ではなく,入場ポイントとしてリコールを探すことを検討する.これは,RSI指数またはブリン帯の位置によって判断され,入場価格の効果比を高めることができる.

  3. ダイナミックなポジション管理: 市場の変動と歴史的勝率の動向に応じてポジションの大きさを調整し,高確信度シグナルが現れたときにポジションを増加させ,逆に減少させる.これは,資金利用効率とリスク調整後の報酬を向上させる.

  4. 適応パラメータシステム: 戦略が市場条件に応じて突破長さ,ATR倍数,およびストップダスト距離を自動的に調整できる自己適応パラメータ調整メカニズムを開発する.これは,過去N日の変動率に基づく動的パラメータ調整によって実現できる.

  5. 取引時間フィルターを追加する: 異なる取引時間における戦略のパフォーマンスを分析し,低効率または高リスクの時間,例えば重要なデータの公開時間または流動性の不足の時期を避ける.これは時間フィルターによって実現され,全体的な戦略の安定性を高める.

要約する

マルチタイムフレームのトレンドフィルタリングの動き量突破取引戦略は,マルチタイムフレームの分析によって取引信号の質を向上させ,インテリジェントのポジション管理によって”利潤の確保”の取引目標を達成する,構造がよくある定量取引システムである.この戦略は,明らかにトレンドの特徴を持つ市場環境に特に適しており,短期間の価格変動を効果的に捕捉することができます.

この戦略は,推奨された最適化方向,特に市場状態のフィルタリングとダイナミックパラメータの調整を実施することにより,異なる市場環境における適応性と安定性をさらに向上させることができます. リアルタイムの適用の前に,十分な歴史の追溯と模擬取引を行い,特定の取引品種の特性に合わせてターゲットに調整することをお勧めします.

ストラテジーソースコード 
/*backtest
start: 2024-07-21 00:00:00
end: 2025-07-19 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":2000000}]
*/

// MNQ 3m Momentum Breakout Strategy with HTF Trend Filter
//@version=5
strategy("MNQ 3m Momentum Breakout", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// === INPUTS ===
trailPoints = input.int(40, "Trailing Stop (Ticks)")
timeoutBars = input.int(30, "Timeout Bars (3m)")
breakoutLength = input.int(20, "Breakout Lookback")
atrLength = input.int(14, "ATR Period")
mult = input.float(1.5, "ATR Multiplier")

// === MULTI-TIMEFRAME TREND FILTER ===
ema200_1h = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 200))
[macdLine_1h, signalLine_1h, macdHist_1h] = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.macd(close, 12, 26, 9))

trendUp = close > ema200_1h and macdHist_1h > 0
trendDown = close < ema200_1h and macdHist_1h < 0

// === BREAKOUT CONDITIONS (3m) ===
highBreakout = close > ta.highest(close[1], breakoutLength)
lowBreakdown = close < ta.lowest(close[1], breakoutLength)
atr = ta.atr(atrLength)

longEntry = trendUp and highBreakout
shortEntry = trendDown and lowBreakdown

// === ENTRY ===
if (longEntry and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=2)

if (shortEntry and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=2)

// === SCALE OUT LOGIC ===
profitTrigger = mult * atr
longScaleOut = strategy.position_size == 2 and close > strategy.position_avg_price + profitTrigger
shortScaleOut = strategy.position_size == -2 and close < strategy.position_avg_price - profitTrigger

if longScaleOut
    strategy.close("Long1", qty=1, comment="Scale Out")
if shortScaleOut
    strategy.close("Short1", qty=1, comment="Scale Out")

// === EXIT STRATEGY ===
strategy.exit("Exit Long1", from_entry="Long1", trail_points=trailPoints, trail_offset=10)
strategy.exit("Exit Short1", from_entry="Short1", trail_points=trailPoints, trail_offset=10)

// === TIMEOUT EXIT ===
longOpen = strategy.opentrades > 0 and strategy.opentrades.entry_id(0) == "Long1" and bar_index - strategy.opentrades.entry_bar_index(0) >= timeoutBars
shortOpen = strategy.opentrades > 0 and strategy.opentrades.entry_id(0) == "Short1" and bar_index - strategy.opentrades.entry_bar_index(0) >= timeoutBars
if (longOpen)
    strategy.close("Long1", comment="Timeout")
if (shortOpen)
    strategy.close("Short1", comment="Timeout")

// === VISUALS ===
plot(ema200_1h, color=color.orange, title="EMA 200 (1H)")
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