オープニングレンジブレイクアウトリミット取引戦略

ORB BREAKOUT LIMIT ORDER TAKEPROFIT STOPLOSS RANGE TRADING 5-Min Timeframe
作成日: 2025-07-28 11:42:13 最終変更日: 2025-07-28 11:42:13
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オープニングレンジブレイクアウトリミット取引戦略 オープニングレンジブレイクアウトリミット取引戦略

概要

この戦略は,市場開盤後15分前に形成された価格区間を基礎として使用し,その区間を破って取引機会を探します. この戦略は5分間の時間枠で動作し,区間破局の位置で制限注文を使用して入場し,固定されたストップとストップ・ロスの位置を設定します. この方法は,開盤時に通常発生する変動性を充分に利用し,同時に,制限注文機構を使用して,価格が引き戻される時により有利な入場点を獲得します.

戦略原則

この戦略の核心的な論理は,市場開店の初期に形成される価格区間に基づいています.具体的には,市場開店後最初の15分間の価格高点と低点を最初に識別します.これは,5分間の時間枠で最初の3つの線の最高点と最低点を計算することによって実現されます.この区間が確立されると,戦略は価格がこの区間を突破するかどうかを監視します.

策略は,閉店区間の上限を突破したときに,突破位置に多限価格の注文をします. 閉店区間の下限を突破したときに,策略は,突破位置に空白制限価格の注文をします. 制限価格の注文の特徴は,価格が指定されたレベルまで下がったり (または) 上がったりするときにのみ触発され,これは実際には価格の撤回確認を待っていることです.

策略は固定のストップポイント位 ((100ポイント) とストップポイント位 ((50ポイント) を使用する.これはリスク・リターン比が1:2であることを意味し,比較的保守的なリスク管理の設定である.コードは,策略の退出関数を使用して,これらのストップ・ストップ・損失レベルを自動的に管理する.

戦略的優位性

  1. オープンディスクの変動性を活用する市場開盤後の最初の15分は通常,波動性や取引量が高いため,突破取引に適した条件を提供します.この戦略は,この時間帯に特化して設計され,市場の初期動力を効果的に捉えています.

  2. 制限価格注文の仕組み: 市場価格の注文と比較して,制限価格の注文を使用すると,より有利な入場価格を得ることができます. 価格が突破した後に引き下がりがある場合 (これは一般的な現象です) は,戦略はより理想的な価格で入場することができ,滑り点を軽減し,取引実行の質を向上させます.

  3. 明確なリスク管理: 戦略は,固定ストップとストップ・ロスの位置を設定し,リスクとリターンの比率は1:2である. この明確なリスク管理方法は,長期にわたる一貫したパフォーマンスを促進し,単一の取引で大きな損失を防ぐ.

  4. シンプルで繰り返し戦略の論理は単純で明快で,複雑な指標や計算がないため,理解し,実行しやすい.この単純さは,過度に適合するリスクを軽減し,異なる市場条件下での戦略の適応性を向上させます.

  5. 自動実行: 戦略全体が完全に自動化され,人間の感情的干渉と実行の遅延が軽減されます. パラメータが設定されると,システムは自動的に区間を認識し,注文を設定し,ストップ・ストップ・ロスを管理できます.

戦略リスク

  1. 偽の突破の危険性市場開業時間の波動は,価格が一時的に区間を突破した後,区間に戻るという偽の突破を引き起こす可能性があります. 価格制限命令機構は,このリスクをある程度軽減しますが,不必要な取引を引き起こす可能性があります. 可能な解決策は,確認機構を追加することです.例えば,価格が突破後にしばらく留まることを要求するか,または他の技術指標を使用して確認してください.

  2. 固定ストップストップの限界: 固定ポイントのストップ・ストロップを使用することは,すべての市場条件に適さないかもしれません. 高い変動環境では,ストップ・ストロップは過小であり,低変動環境では,ストップ・ストップは過大であるかもしれません. より柔軟な方法は,市場の変動または前日取引の実際の波動幅 (ATR) の動向に基づいてこれらのパラメータを調整することです.

  3. 単一の時間帯依存:この戦略は,開店後最初の15分のみを重視し,価値のあるシグナルを提供できる他の時間帯を無視する.この狭い関心は,他の取引機会を逃す可能性があります.他の重要な時間帯を考慮する戦略を拡張する (例えば,閉店前) は,取引機会を増やすのに役立ちます.

  4. 市場環境のフィルタリングの欠如戦略は,トレンドの方向や波動性などの全体的な市場環境を考慮していない.特定の市場条件では,突破取引はあまり効果的ではないかもしれない.トレンド指数や波動性値下げなどの市場環境フィルターの導入は,不利な条件下での取引を避けるのに役立ちます.

  5. 資金管理の考慮不足:コード内のポジションサイズ計算方法は単純で,リスク口の不一致を引き起こす可能性があります. より複雑な資金管理システムの導入,例えば,口座規模に基づくパーセントリスクモデルの導入は,一貫したリスクレベルを維持するのに役立ちます.

戦略最適化の方向性

  1. ダイナミックストップストップ固定ポイントのストップ・ロスを市場の変動に基づく動的パラメータに変更する.例えば,ATRを1つの係数で乗算して,ストップとストップ・ロスのレベルを設定することができる.そうすれば,変動が増加すると,ストップ・ロスの位も相応に拡大し,その逆もなる.この方法は,異なる市場条件によりよく適応する.

  2. 確認指標を追加する: 取引量の増加,動量指標,または移動平均の方向などの突破の有効性を確認する追加の技術指標を導入します. これは偽の突破のリスクを軽減し,取引信号の質を向上させることができます.

  3. 入学タイミングを最適化:現在の戦略は,価格の閉盘突破区間のすぐ後に制限注文を設定する. 入場時刻の正確性を向上させるために,突破レベルまたは特定の価格パターンを再テストするなど,追加の確認を待つことを考慮することができます.

  4. 市場環境のフィルターを追加する:トレンドの強さ,波動的レベル,特定の市場段階などの全体的な市場環境を評価するためのメカニズムを導入する. 不利な状況では,取引をしないか,現在の市場特性に合わせてパラメータを調整する選択を行うことができます.

  5. 資金管理の改善: 口座規模に基づく割合リスクモデルや波動性に基づくポジションサイズ調整などのより複雑な資金管理戦略を実施します. これは,口座規模に関係なく,リスクの口が一致することを保証します.

  6. 他の時間帯に拡張: 午後の市場開盤,重要な経済データ発表前後,または市場閉店前など,他の重要な時間帯に類似した区間突破ロジックを使用することを探索する. これは,追加の取引機会を提供し,分散戦略のリスクを伴う可能性があります.

要約する

オープニング区間突破限取引戦略は,市場開店の初期に焦点を当てた量的な取引方法であり,前15分間の価格区間と取引突破を識別して市場の動力を捉えます. 制限注文と固定的リスクリターン設定を使用することで,トレーダーに規律的で容易に実行可能な方法を提供します.

この戦略の主な優点は,そのシンプルさ,自動化程度,開設変動の有効利用である.しかしながら,それは,偽突破のリスク,固定パラメータの限界,単一の時間帯への依存などの課題に直面している.

この戦略は,ダイナミックなストップ・ストップ・ロスを導入し,確認指標を追加し,入場タイミングを最適化し,市場環境フィルターを導入し,資金管理を改善することで,著しく強化することができます.これらの最適化は,戦略の安定性を高め,異なる市場条件にうまく適応できるようにします.

量的なトレーダーにとって,この戦略は,個人リスクの好みや市場の特徴に応じてさらにカスタマイズして改善できる良いスタート地点を提供します.継続的な反省と最適化により,この開場区間突破戦略は,取引ポートフォリオの有効なツールになることができます.

ストラテジーソースコード
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-01-21 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

// This Pine Script® code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © gghezzar5

//@version=6
//initialize your code as a strategy or indicator, if you want to take entries you need to use a strategy
//NOTE: if your trades dont show up on the chart sometimes its cuz your initial capital is too low
//hovering over a label shows a description of what it does and the required inputs but lmk if youre still confused on anything
strategy("tiktok strat", overlay=true, initial_capital=1000000)

//get times
currenthour=hour(time, "America/New_York")
currentminute=minute(time, "America/New_York")

//quantity increases in proportion to my profit to simulate reinvesting (not using it)
qty=int(((strategy.netprofit+100000)/close)/2)

//var command initializes the variables, float identifier is like int but it can hold decimals as well
var float m15high=0
var float m15low=0
var float limit=0

//boolean true/false variables (entry conditions)
long=false
short=false

//since we're on the 5 minute timeframe, to identify the range of the 15 minute 9:30-9:45 candle we have to get the highest and lowest value of the past three 5 minute candles
//btw 
if currenthour==9 and currentminute==45
    //4th bar starts at 9:45, finalizing the 15 minute candle
    //high[1]=the previous high of the 9:40-9:45 bar, high[2]=the high before that, etc
    m15high:=math.max(high[3], high[2], high[1])
    m15low:=math.min(low[3],low[2],low[1])
    //NOTE: the := operator is super important and easy to use: it allows you to change the value of a global variable while in local scope
    //For example if I were to use = instead of :=, m15high would return 0 at 9:50 since the local scope of the if statement only covers 9:45 (try it yourself in strategy tester)
    //And if we were to set currentminute>=45 to extend the scope, the relative highs would also shift with the following bars
    //ALWAYS use the := operator whenevere youre changing the value of a variable because if = works then := will work but if := works = doesnt always work. 

//returns true once a bar closes above the high or below the low of the 15 minute candle. if so, entry condition is set to true and the limit is set at the high or low, which i'll explain next
if close>m15high
    limit:=m15high
    long:=true
if close<m15low
    limit:=m15low
    short:=true

tp=100
sl=50
//these are only for the plots
entry_price=strategy.opentrades.entry_price(0)
takeprofit=entry_price+tp
stoploss=entry_price-sl
takeprofits=entry_price-tp
stoplosss=entry_price+sl
//entries: once the long condition becomes true, we enter. But since we placed a limit order we dont enter immediately. When we break out of the range
//a limit is placed where we broke out and only triggers if the price then comes back down (or up) and hits that level again. (in this case it usually happens right away anyway)
if long
    strategy.entry('long', strategy.long, 1, limit=limit)
strategy.exit('exitlong', 'long', stop=stoploss, limit=takeprofit)
if short
    strategy.entry('short', strategy.short, 1, limit=limit)
strategy.exit('exitshort', 'short', stop=stoplosss, limit=takeprofits)