ChaoZhang
1
konzentrieren Sie sich auf
1617
Anhänger
Überblick
Es handelt sich um eine dynamische ATR-Trend-Tracking-Strategie, die auf einem Breakout-Betrieb basiert. Die Strategie nutzt die EMA-Grenzsystem, die ATR-Volatilitätsindikatoren und das Konzept des intelligenten Kapitals (SMC) zur Erfassung von Markttrends. Die Strategie ermöglicht eine gute Risikomanagement durch die dynamische Berechnung der Positionsgröße und der Stop-Loss-Standards.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert auf folgenden Kernkomponenten:
- Die EMA-Gehaltslinie mit 50 und 200-Zyklen wird verwendet, um die Richtung des Markttrends zu bestätigen
- Die ATR-Indikatoren werden verwendet, um die Stop-Loss- und Gewinnziele dynamisch anzupassen.
- Suche nach den besten Einstiegspunkten durch die Analyse von Orderblocks und Imbalance Zonen
- Die automatische Berechnung der Positionshöhe basierend auf dem Prozentsatz des Kontorrisikos
- Um zu beurteilen, ob ein Markt in einer Konzentration ist, wird ein Bandbreite von fast 20 K-Linien beobachtet.
Strategische Vorteile
- Gute Risikomanagement-Funktionen, die durch dynamische Berechnungen gewährleisten, dass die Risiken für jeden Handel kontrolliert werden
- Trends sind zuverlässig und vermeiden den Handel auf dem Markt
- Die Stop-Loss-Stopp-Einstellungen sind vernünftig und das Risiko-Gewinn-Verhältnis beträgt 1: 3.
- Marktfluktuationen berücksichtigen und sich an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen
- Die Codestruktur ist klar, leicht zu warten und zu optimieren
Strategisches Risiko
- EMA-Indikatoren sind nachlässig und können zu Verzögerungen bei der Einführung führen
- In einem stark schwankenden Markt könnte dies falsche Signale auslösen.
- Die Strategie hängt von der Beständigkeit des Trends ab und kann in einem turbulenten Markt schlechter abschneiden.
- Die Stop-Loss-Position ist breit und kann in einigen Fällen zu hohen Verlusten führen.
Richtung der Strategieoptimierung
- Die Einführung von Quantität-Wert-Beziehung-Analysen zur Verbesserung der Trend-Genauigkeit
- Das Unternehmen hat die Möglichkeit, die Stimmungsindikatoren zu erhöhen, um die Eintrittszeit zu optimieren.
- Erwägen Sie die Einbeziehung von Mehrzeitzyklus-Analysen zur Steigerung der Systemstabilität
- Kriterien, mit denen Bestellblöcke und Ungleichgewichtsbereiche verfeinert werden können
- Optimierung der Stop-Loss-Methode und Erwägung von mobilen Stop-Losses
Zusammenfassen
Die Strategie ist ein relativ vollständiges Trend-Tracking-System, das die Stabilität des Handels durch ein vernünftiges Risikomanagement und mehrfache Signalbestätigung verbessert. Obwohl es einige Rückstände gibt, ist es insgesamt ein zuverlässiges Handelssystem. Es wird empfohlen, vor dem Einsatz in der Praxis eine ausreichende Rücktestprüfung durchzuführen und die Parameter entsprechend der jeweiligen Handelsvariante und des Marktumfelds zu optimieren.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// TradingView Pine Script strategy for Smart Money Concept (SMC)
//@version=5
strategy("Smart Money Concept Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=100)
// === Input Parameters ===
input_risk_percentage = input.float(1, title="Risk Percentage", step=0.1)
input_atr_length = input.int(14, title="ATR Length")
input_ema_short = input.int(50, title="EMA Short")
input_ema_long = input.int(200, title="EMA Long")
// === Calculations ===
atr = ta.atr(input_atr_length)
ema_short = ta.ema(close, input_ema_short)
ema_long = ta.ema(close, input_ema_long)
// === Utility Functions ===
// Identify Order Blocks
is_order_block(price, direction) =>
((high[1] > high[2] and low[1] > low[2] and direction == 1) or (high[1] < high[2] and low[1] < low[2] and direction == -1))
// Identify Imbalance Zones
is_imbalance() =>
range_high = high[1]
range_low = low[1]
range_high > close and range_low < close
// Calculate Lot Size Based on Risk
calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance) =>
risk_amount = account_balance * (input_risk_percentage / 100)
lot_size = risk_amount / (stop_loss_points * syminfo.pointvalue)
lot_size
// Determine if Market is Consolidating
is_consolidating() =>
(ta.highest(high, 20) - ta.lowest(low, 20)) / atr < 2
// === Visual Enhancements ===
// Plot Order Blocks
// if is_order_block(close, 1)
// line.new(x1=bar_index[1], y1=low[1], x2=bar_index, y2=low[1], color=color.green, width=2, extend=extend.right)
// if is_order_block(close, -1)
// line.new(x1=bar_index[1], y1=high[1], x2=bar_index, y2=high[1], color=color.red, width=2, extend=extend.right)
// Highlight Imbalance Zones
// if is_imbalance()
// box.new(left=bar_index[1], top=high[1], right=bar_index, bottom=low[1], bgcolor=color.new(color.orange, 80))
// === Logic for Trend Confirmation ===
is_bullish_trend = ema_short > ema_long
is_bearish_trend = ema_short < ema_long
// === Entry Logic ===
account_balance = strategy.equity
if not is_consolidating()
if is_bullish_trend
stop_loss = close - atr * 2
take_profit = close + (math.abs(close - (close - atr * 2)) * 3)
stop_loss_points = math.abs(close - stop_loss) / syminfo.pointvalue
lot_size = calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance)
strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=lot_size)
strategy.exit("TP/SL", "Buy", stop=stop_loss, limit=take_profit)
if is_bearish_trend
stop_loss = close + atr * 2
take_profit = close - (math.abs(close - (close + atr * 2)) * 3)
stop_loss_points = math.abs(close - stop_loss) / syminfo.pointvalue
lot_size = calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance)
strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=lot_size)
strategy.exit("TP/SL", "Sell", stop=stop_loss, limit=take_profit)
// === Plotting Indicators ===
plot(ema_short, color=color.blue, title="EMA 50")
plot(ema_long, color=color.orange, title="EMA 200")
plotshape(series=is_bullish_trend and not is_consolidating(), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, text="Buy")
plotshape(series=is_bearish_trend and not is_consolidating(), style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, text="Sell")