ChaoZhang
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Überblick
Die Strategie ist ein Trend-Tracking-Trading-System, das EMA und ADX-Indikatoren kombiniert, um die Geldverwaltung durch mehrstufige Stopps und bewegliche Stop-Losses zu optimieren. Die Strategie verwendet die EMA-Gleichgewicht als Trendrichtung, die ADX-Indikatoren als Trendstärke-Filter und hat einen dreistufigen Stop-System entwickelt, um den Gewinn zu trennen, während die ATR-Dynamik die Stop-Loss-Position anpasst, um das Risiko zu kontrollieren.
Strategieprinzip
Die Kernlogik der Strategie umfasst die folgenden Schlüsselelemente:
- Die Richtung des Trends wird anhand der 50-Zyklus-EMA-Durchschnittslinie beurteilt, wenn der Preis die EMA überschreitet und überschreitet und die EMA überschreitet und untergeht
- Filterung von schwachen Trends durch den 14-Perioden-ADX-Indikator, Bestätigung von Trends als gültig, wenn der ADX> 20 ist
- Die dynamische Stop-Loss-Position basierend auf der 14-Zyklus-ATR wird berechnet, wobei der Plus-Ticket 1 ATR abzüglich des Mindestpreises und der Leer-Ticket 1 ATR abzüglich des Höchstpreises abnimmt.
- Die drei Stufen des Stoppens sind:
- Erste Schicht: 30%-Positionen mit einem doppelten ATR-Kündigungssatz
- Zweite Schicht: 50%-Positionen mit zweifacher ATR-Kündigung
- Die dritte Ebene: 20% der Positionen mit einem 3-fachen ATR-Mobilstopper
- Wenn der Preis die zweite Stufe erreicht, werden alle verbleibenden Positionen automatisch gelöscht
Strategische Vorteile
- Multi-Layer-Stop-Design, um die Gewinne zeitnah zu sichern, ohne dabei den großen Markt zu verpassen
- Mobile Stop-Loss-Mechanismen können sich an die Marktfluktuation anpassen und bieten dynamische Risikokontrollen
- ADX-Filter wirken wirksam gegen Falschsignale bei Marktschwankungen
- EMAs und Preiskreuzungen geben ein klares Einstiegssignal
- Die Bündelung der Zylinder reduziert die Stimmungsschwankungen und fördert die langfristige Umsetzung der Strategie.
Strategisches Risiko
- Häufige Ein- und Ausgänge in einem bewegten Markt könnten zu höheren Kosten führen
- Die EMA als nachlassender Indikator kann bei schnellen Umkehrungen nicht rechtzeitig reagieren
- Festgelegte ADX-Termine können unter verschiedenen Marktbedingungen angepasst werden
- Multi-Layer-Stopps könnten zu früh in einseitigen Trends ausfallen Minderungsmaßnahmen:
- Die ADX-Thresholds können je nach Marktdynamik angepasst werden
- Erwägen Sie eine Erhöhung der Trendbestätigungsindikatoren
- Genauere Parameteroptimierung für die Stopp-Ratio
Richtung der Strategieoptimierung
- Die Einführung von Umsatzindikatoren zur Stärkung der Trendbestätigung
- ADX-Trenchwert entsprechend der Dynamik der Marktfluktuation
- Optimierung der Positionsverteilung auf der Blockade-Ebene
- Erhöhung der Trendstärken-Bereichung für unterschiedliche Stop-Off-Strategien
- Berücksichtigung von saisonalen Faktoren und Marktzyklusurteilen
Zusammenfassen
Es handelt sich um eine strukturierte, logisch klare Trendverfolgungsstrategie, die Gewinne und Risiken durch mehrere Ebenen von Stop-Losses und dynamischen Stop-Losses ausgleicht. Die Strategie ist insgesamt nach den Grundprinzipien des quantitativen Handels konzipiert und verfügt über eine gute Skalierbarkeit und Optimierungsmöglichkeiten.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-03-06 18:40:00
end: 2025-02-17 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("BTC Optimized Strategy v6", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=250)
// === 參數設定 ===
lengthEMA = input(50, title="EMA 週期")
adxLength = input(14, title="ADX 週期")
atrLength = input(14, title="ATR 週期")
riskReward = input(2.0, title="風險報酬比")
tp1_ratio = input(1.0, title="TP1 (ATR 倍數)")
tp2_ratio = input(2.0, title="TP2 (ATR 倍數)")
trailATR = input(3.0, title="移動止盈 ATR 倍數")
// === 計算技術指標 ===
ema = ta.ema(close, lengthEMA)
atr = ta.atr(atrLength)
// === 計算 ADX ===
upMove = math.max(high - nz(high[1], high), 0)
downMove = math.max(nz(low[1], low) - low, 0)
tr = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1], close))), math.abs(low - nz(close[1], close)))
plusDM = upMove > downMove and upMove > 0 ? upMove : 0
minusDM = downMove > upMove and downMove > 0 ? downMove : 0
plusDI = 100 * ta.rma(plusDM, adxLength) / ta.rma(tr, adxLength)
minusDI = 100 * ta.rma(minusDM, adxLength) / ta.rma(tr, adxLength)
dx = 100 * math.abs(plusDI - minusDI) / (plusDI + minusDI)
adx = ta.rma(dx, adxLength)
// === 趨勢過濾條件 ===
isTrending = adx > 20
// === 進場條件 ===
longCondition = ta.crossover(close, ema) and isTrending
shortCondition = ta.crossunder(close, ema) and isTrending
// === 計算止損、止盈價格 ===
longStopLoss = low - atr
shortStopLoss = high + atr
longTP1 = close + tp1_ratio * atr
longTP2 = close + tp2_ratio * atr
shortTP1 = close - tp1_ratio * atr
shortTP2 = close - tp2_ratio * atr
// === 設定進場和出場 ===
if longCondition
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long_Exit1", from_entry="Long", qty_percent=30, limit=longTP1, stop=longStopLoss)
strategy.exit("Long_Exit2", from_entry="Long", qty_percent=50, limit=longTP2, stop=longStopLoss)
strategy.exit("Long_Trail", from_entry="Long", qty_percent=20,
trail_points=atr * trailATR,
trail_offset=atr * trailATR)
if shortCondition
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short_Exit1", from_entry="Short", qty_percent=30, limit=shortTP1, stop=shortStopLoss)
strategy.exit("Short_Exit2", from_entry="Short", qty_percent=50, limit=shortTP2, stop=shortStopLoss)
strategy.exit("Short_Trail", from_entry="Short", qty_percent=20,
trail_points=atr * trailATR,
trail_offset=atr * trailATR)
// === 當價格超過 TP2 後，自動平倉 ===
if close >= longTP2
strategy.close("Long")
if close <= shortTP2
strategy.close("Short")
// === 畫圖標示 ===
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.labelup, title="買入")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="賣出")
plot(ema, color=color.orange, title="EMA")