NZDJPY
マーケットの魔術師：システムトレーダー編でトム・デマークがインタビューで
RSIなどのオシレータは絶対値よりもダイバージェンスが発生した時に意味があると言ってたので検証してみました。
NZD/JPYの８時間足で2015年から現在までの期間でスリッページは５pipsでバックテスト。
ピボットハイポイントが発生したら過去１０本のバーの高値より高いか判定。
ピボットローポイントが発生したら過去１０本のバーの安値より低いか判定。
これらをシグナル１に設定します。
RSIは10期間で計算
シグナル１がtrueの時でピボットハイポイントが発生した時に過去１０本のバーのRSIより低いか判定。
シグナル１がtrueの時でピボットローポイントが発生した時に過去１０本のバーのRSIより高いか判定。
これらの条件がダイバージェンスの発生とみなし、シグナル２に設定します。
シグナル１、シグナル２の条件が揃ったときに売買シグナルをトリガーして次のバーで成行で執行。
ピボットローのダイバージェンスでロングエントリー
ピボットハイのダイバージェンスでショートエントリー
ロングポジションを取っている時：
終値が仕掛け値から1ATR以上で過去２０本のバーの９０パーセンタイルをトレイリングストップ
過去５本のバーの最高値と最安値の値幅の２倍を仕掛け値から逆指値でロスストップ
過去５本のバーの最高値と最安値の値幅の５倍を仕掛け値から指値でターゲットオーダー
ショートポジションはこの逆とします。
そして、（ATR×為替レート×取引通貨単位）の200日間の最高値で保有資産の２％を割った数でポジションサイジング
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strategy("test3", shorttitle="test3", initial_capital=1000000, currency="JPY",
overlay=true, slippage=50, commission_type =strategy.commission.cash_per_order, commission_value=0)
po_sizin = input(false, type=input.bool)
htR = input(defval=4000, title="HTR" ,step=1000 ,minval=1000)
atr_pct = input(defval=2, title="係数X" ,step=1 ,minval=1, maxval=30)
atr_tget = input(false, type=input.bool)
atr_tg = input(5, "ターゲットポイント", step=0.5, minval=1)
atr_stopLoss = input(false, type=input.bool)
atr_stop = input(2, "ロスポイント", step=0.5, minval=1)
sc1(currency) =>
currency=="JPY" ? 1 :
currency=="USD" ? security("usdjpy" ,"D" ,close) :
currency=="AUD" ? security("audjpy" ,"D" ,close) :
currency=="GBP" ? security("gbpjpy" ,"D" ,close) :
na
revareg = 25
unit_val_src = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
unit_val = unit_val_src * unit_val_pct * 0.01
max_amoN = floor((unit_val_src - unit_val * 1.1) / (close / revareg ) / lot) * lot
max_amo = max_amoN == 0 ? lot*1 : max_amoN
amount_setN = floor( unit_val_src * atr_pct*0.01 / htR) * lot
amount_set = amount_setN == 0 ? lot*1 : amount_setN
amount = amount_set < max_amo ? amount_set : max_amo
p_len = input(10, title="ルックバック", step=5, minval=5, maxval=50)
ph = pivothigh(1,1)
pl = pivotlow(1,1)
h_cond = not na(ph)
le = false
le := h_cond ? true : false
l_cond = not na(pl)
se = false
se := l_cond ? true : false
PH_go = le and rising(high, p_len)
PL_go = se and falling(low, p_len)
//RSIフィルター
RSI = rsi(close, 10)
rsHD = PH_go and falling(RSI, p_len)
reLD = PL_go and rising(RSI, p_len)
//買いシグナル△
LONG_SIGNAL = reLD and vof_on and F_on
//売りシグナル▽
SHORT_SIGNAL = rsHD and vof_on and F_on
strategy.close("買い", when = parcentile == true and close > strategy.position_avg_price + atr * 1 ?
crossunder(hlc3, percentile_nearest_rank(hlc3, pa_len, stop_pa)) : na)
strategy.close("売り", when = parcentile == true and close < strategy.position_avg_price - atr * 1 ?
crossover(hlc3, percentile_nearest_rank(hlc3, pa_len, 100 - stop_pa)) : na)
hl_tL = strategy.position_avg_price + (highest(high, 5) - lowest(low, 5))*hl_PT
hl_tS = strategy.position_avg_price - (highest(high, 5) - lowest(low, 5))*hl_PT
strategy.exit("TG2","買い", limit = re_su == true ? hl_tL : na)
strategy.exit("TG2","売り", limit = re_su == true ? hl_tS : na)
strategy.cancel("TG2", strategy.openprofit < 0 or re_su == false or atr_tget == true)
hl_tL2 = strategy.position_avg_price - (highest(high, 5) - lowest(low, 5))*hl_PT2
hl_tS2 = strategy.position_avg_price + (highest(high, 5) - lowest(low, 5))*hl_PT2
strategy.close("買い", when = re_su2 == true ? crossunder(close, hl_tL2) : na)
strategy.close("売り", when = re_su2 == true ? crossover(close, hl_tS2) : na)
