趋势回调专业策略是一种基于道氏理论核心原则的交易系统,旨在识别并交易已建立趋势中的回调机会。该策略通过市场结构(高点和低点的枢轴)来确定趋势方向,并利用指数移动平均线(EMA)精确定位回调入场时机。为了提高交易质量并避免震荡市场,策略集成了平均方向指数(ADX)过滤器,确保只在趋势具有足够动量时才进行交易。
该策略的逻辑主要分为三个关键步骤:
步骤1:趋势确定(道氏理论) * 通过分析最近的枢轴点来识别主要趋势 * 当策略检测到更高高点和更高低点(HH/HL)的模式时,确认为上升趋势 * 当检测到更低高点和更低低点(LH/LL)的模式时,确认为下降趋势 * 如果两种模式都不存在,策略认为市场处于区间波动,不寻求交易
步骤2:入场信号(回调至EMA) * 一旦建立明确趋势,策略等待价格回调 * 多头入场:在确认的上升趋势中,当价格回调并跌破指定的EMA时,启动多头仓位 * 空头入场:在确认的下降趋势中,当价格反弹并突破EMA时,启动空头仓位
步骤3:确认与风险管理
* ADX过滤:为确保趋势足够强劲,只有当ADX值高于用户定义的阈值(如25)时,入场信号才被验证。这有助于过滤掉震荡或整合市场中的弱信号
* 止损:初始止损自动且逻辑地放置在最后的市场结构点:
* 对于多头交易,止损放在lastPivotLow
(最后一个低点枢轴)
* 对于空头交易,止损放在lastPivotHigh
(最后一个高点枢轴)
* 止盈:基于用户定义的风险回报比(R:R)计算两个止盈水平。策略允许在第一个目标(TP1)部分获利,将剩余仓位移至第二个目标(TP2)
深入分析代码,可以总结出该策略具有以下显著优势:
基于市场结构的趋势识别:策略使用道氏理论的核心原则,通过高点和低点的枢轴来确定市场趋势,而不仅仅依赖指标,这提供了更可靠的趋势确认
客观的入场条件:通过明确定义的价格与EMA的交叉关系来确定入场点,减少了主观判断,使交易决策更加一致和可重复
动态风险管理:止损位置基于市场结构自动设置,而不是使用固定比例或点数,这确保止损点与当前市场状况相关且合理
灵活的获利策略:双重止盈目标允许交易者在达到初始目标时锁定部分利润,同时保留剩余仓位以捕捉更大的移动
市场状态过滤:ADX过滤器帮助避免在无趋势或弱趋势市场中进行交易,仅在趋势动量足够强时进入市场
适应性强:通过可调参数(如枢轴回顾期、EMA长度和ADX阈值),策略可以适应不同市场和时间框架的特性
完整的交易循环:策略处理了从趋势识别、入场时机、风险管理到退出策略的完整交易周期,提供了全面的交易系统
尽管该策略设计合理,但仍存在一些潜在风险和局限性:
趋势变化延迟:基于枢轴点的趋势识别本质上是滞后的,可能导致在趋势已经开始逆转后才确认趋势变化,这在快速变化的市场中尤为明显
虚假回调:在强劲趋势中,价格可能不会深入回调到EMA水平,导致错过交易机会;相反,在波动市场中,可能出现多次虚假回调信号
过度过滤:过高的ADX阈值可能导致错过有利的交易机会,而过低的阈值可能无法有效过滤弱趋势条件
参数敏感性:策略性能对参数设置(特别是枢轴回顾期和EMA长度)非常敏感,不当的参数选择可能导致策略表现不佳
市场环境依赖:策略专为趋势市场设计,在横盘、区间或高波动市场中可能表现不佳
风险缓解方法: * 进行彻底的历史回测,优化特定市场和时间框架的参数 * 考虑增加额外的过滤器,如波动率指标或趋势强度确认 * 实施自适应参数,根据当前市场状况调整枢轴回顾期和EMA长度 * 考虑修改入场机制,如使用价格接近EMA而非交叉EMA作为信号 * 加入交易量确认或其他市场内部结构指标来提高信号质量
基于代码分析,可以提出以下几个优化方向:
自适应参数:实现动态调整枢轴回顾期和EMA长度的机制,根据市场波动性或趋势强度自动调整这些参数,以适应不同的市场环境
多时间框架分析:整合更高时间框架的趋势确认,确保在更大趋势方向上进行交易,避免逆势交易
增强型趋势确认:除了当前的HH/HL和LH/LL模式外,考虑整合其他趋势确认指标,如趋势线、移动平均线斜率或动量指标
智能止损管理:实现追踪止损机制,一旦交易朝有利方向发展,自动移动止损位置以保护利润
市场波动性调整:根据当前市场波动性调整风险回报比和止损距离,在波动性高的市场中采用更保守的设置
交易量确认:添加交易量分析,确保在重要的价格行为转折点有足够的交易量支持,提高信号可靠性
时间过滤器:实施时间过滤,避免在已知的低流动性或高波动时段交易,如重要新闻发布或市场开盘/收盘时段
优化部分获利机制:当前策略使用固定百分比进行部分获利,可以考虑实现更动态的方法,基于市场条件调整部分获利百分比
这些优化将有助于提高策略的稳健性、适应性和整体性能,特别是在不同市场环境下的表现。
趋势回调专业策略是一个结构完善的交易系统,结合了道氏理论的基本原则与现代技术分析工具。通过使用市场结构来确定趋势,EMA来识别回调,以及ADX过滤器来确保趋势强度,该策略提供了一个全面的框架来识别高概率交易机会。
该策略的主要优势在于其基于市场结构的客观趋势识别、明确的入场条件和动态的风险管理方法。然而,用户应该注意趋势识别延迟、虚假回调信号和参数敏感性等潜在风险。
通过实施建议的优化,如自适应参数、多时间框架分析和增强型止损管理,该策略可以进一步改进,提高其在不同市场条件下的稳健性和性能。
最终,任何交易策略的成功都取决于彻底的回测、持续的监控和必要时的调整。交易者应确保在其首选的金融工具和时间框架上全面测试该策略,然后才考虑任何实时应用。
//@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)