ChaoZhang
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Überblick
Die Strategie ist ein auf ATR basierendes, dynamisch verfolgtes Stop-Loss- und Average-Cross-Trading-Komplexsystem, das mehrere technische Indikatoren zur Handelsfilterung und Risikokontrolle kombiniert. Die Strategie läuft in 15-Minuten-Zeiträumen, um Handelssignale durch EMA-Meanline, ATR-Volatilität, RSI-Indikatoren und mehrdimensionale Indikatoren wie Transaktionsvolumen zu ermitteln und das Verlustrisiko mit einem dynamischen Stop-Tracking-Verfahren zu verwalten.
Strategieprinzip
Die Kernlogik der Strategie besteht aus folgenden wichtigen Komponenten:
- Die Eintrittsbedingungen sind durch mehrere Filtermechanismen festgelegt:
- Der Preis liegt über/unter der 100-Zyklus-EMA
- 1 Stundenzyklus 100 EMA Trend bestätigt
- Die Kreuzung von Preisen mit ATR-Tracking-Stopplinien
- RSI in der neutralen Zone zwischen 30 und 70
- Derzeitige Transaktionen über dem 20-Zyklus-Durchschnitt
- Risikokontrollsysteme:
- Dynamische Tracking-Stopps auf Basis von 3-fach ATR
- Setzen Sie ein 2-faches ATR als Gewinnziel
- Die Ausgangssysteme:
- Kreuzung von zwei K-Linien mit 15 und 17 Perioden EMA
- Trigger für die Verfolgung von Stop-Loss- oder Gewinnzielen
Strategische Vorteile
- Mehrfache technische Kennzahlen, um Falschmeldungen zu reduzieren
- Mehrzeit-Trendfilter für eine bessere Genauigkeit der Handelsrichtung
- Dynamische ATR-Stopps, die sich an Marktfluktuationen anpassen können
- Gewinnziele sind an Stop-Loss geknüpft, um eine dynamische Balance zwischen Risiko und Gewinn zu gewährleisten
- Vermeiden Sie vorzeitige Abfahrten mit EMA-Kreuzung als Startsignal
- Die Bestätigung der Transaktionen erhöht die Effektivität der Transaktionen
Strategisches Risiko
- Mehrere Filterbedingungen können zu verpassten Handelschancen führen
- ATR-Stopps könnten bei starker Marktschwankung zu breit sein
- Folgende EMA-Cross-Ausgänge könnten zu einem Rückfall der Gewinne führen
- Markttrend-abhängig, schwankende Märkte könnten schlechter abschneiden
- Höhere Rechenkomplexität, möglicherweise mit einem Risiko für eine Verzögerung der Ausführung
Richtung der Strategieoptimierung
- Einführung von Optimierungsmechanismen für die Adaptionsparameter:
- Die ATR-Messung kann je nach Marktsituation angepasst werden
- EMA-Zyklen können automatisch optimiert werden, basierend auf Marktschwankungen
- Erhöhung der Erkennung von Marktzuständen:
- Hinzufügen von Trendstärken
- Einführung von Zyklusurteilen der Volatilität
- Verbessern Sie die Risikokontrolle:
- Erreichung von Lagerbau und Lagerentlastung in Chargen
- Erhöhung der Höchstdauer
- Das ist eine sehr wichtige Entscheidung.
- Dynamische Anpassung der Gewinnziele in Verbindung mit der Trendstärke
- Hinzufügen von Zeitverlustmechanismen
Zusammenfassen
Die Strategie baut ein relativ vollständiges Handelssystem auf, indem sie mehrere technische Indikatoren und Risikokontrollen kombiniert verwendet. Die Hauptmerkmale der Strategie sind die Verwendung von dynamischen ATR-Stopps, um sich an Marktschwankungen anzupassen, während die Verwendung von mehreren Indikatorenfiltern und einheitlichen Linie-Kreuzungen zur Bestätigung von Handelssignalen verwendet wird. Obwohl ein gewisser Optimierungsraum besteht, entspricht die Gesamtkonzeption den Anforderungen des modernen Quantifizierten Handels und hat einen guten praktischen Einsatzwert.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-02-19 00:00:00
end: 2025-02-16 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title='UT Bot Strategy with 100 EMA Filter, Trailing Stop and EMA Cross Exit', overlay=true)
// Inputs
a = input(1, title='Key Value. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(10, title='ATR Period')
h = input(false, title='Signals from Heikin Ashi Candles')
// Higher timeframe trend filter (1-hour)
higherTimeframeEMA = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 100)) // 1-hour EMA
xATR = ta.atr(c)
// Adjusting ATR multiplier for Gold on 15-minute timeframe
atrMultiplier = 3
nLoss = atrMultiplier * xATR // ATR-based loss calculation
src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close
// Trailing Stop Calculation
xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2
pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3
xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue
// Define 100 EMA
ema100 = ta.ema(src, 100)
plot(ema100, title="100 EMA", color=color.black, linewidth=2)
// Define 15 EMA and 17 EMA for exit conditions
ema15 = ta.ema(src, 15)
ema17 = ta.ema(src, 17)
plot(ema15, title="15 EMA", color=color.blue, linewidth=1)
plot(ema17, title="17 EMA", color=color.purple, linewidth=1)
// Define Entry Conditions
longCondition = src > ema100 and src > xATRTrailingStop and close > higherTimeframeEMA and ta.crossover(ta.ema(src, 1), xATRTrailingStop)
shortCondition = src < ema100 and src < xATRTrailingStop and close < higherTimeframeEMA and ta.crossover(xATRTrailingStop, ta.ema(src, 1))
// RSI Filter
rsi = ta.rsi(close, 14)
longCondition := longCondition and rsi > 30 and rsi < 70 // Ensure RSI is not in extreme conditions
shortCondition := shortCondition and rsi > 30 and rsi < 70
// Volume Filter
volumeMA = ta.sma(volume, 20)
longCondition := longCondition and volume > volumeMA
shortCondition := shortCondition and volume > volumeMA
// ** Trailing Stop Setup **
trailOffset = nLoss // The trailing stop distance is based on ATR, which is already calculated
trailPriceLong = close - trailOffset // The trailing stop for long trades is below the entry price
trailPriceShort = close + trailOffset // The trailing stop for short trades is above the entry price
// Define Take Profit (TP) condition
takeProfitMultiplier = 2 // This sets the take profit at 2x the ATR from the entry
takeProfitLong = close + takeProfitMultiplier * nLoss
takeProfitShort = close - takeProfitMultiplier * nLoss
// Strategy Entries
if (longCondition)
strategy.entry('long', strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry('short', strategy.short)
// Exit conditions for 15 and 17 EMA cross (must be consecutive on two bars)
exitLong = ta.crossover(ema15, ema17) and ta.crossover(ema15[1], ema17[1]) // Exit long if both the current and previous bars have 15 EMA crossing above 17 EMA
exitShort = ta.crossunder(ema15, ema17) and ta.crossunder(ema15[1], ema17[1]) // Exit short if both the current and previous bars have 15 EMA crossing below 17 EMA
// Apply trailing stop and take profit along with EMA cross exit
strategy.exit("Exit Long", "long", trail_price=trailPriceLong, trail_offset=trailOffset, limit=takeProfitLong) // Long exit with trailing stop and TP
strategy.exit("Exit Short", "short", trail_price=trailPriceShort, trail_offset=trailOffset, limit=takeProfitShort) // Short exit with trailing stop and TP
// Close positions when 15 and 17 EMAs cross consecutively
strategy.close("long", when=exitLong)
strategy.close("short", when=exitShort)
// Alert condition for trade closure
longExitAlert = exitLong // Only trigger alert for long if both consecutive bars show crossover
shortExitAlert = exitShort // Only trigger alert for short if both consecutive bars show crossunder
alertcondition(longExitAlert, title="Close Long Trade", message="Long trade closed. 15 EMA crossed above 17 EMA on two consecutive bars.")
alertcondition(shortExitAlert, title="Close Short Trade", message="Short trade closed. 15 EMA crossed below 17 EMA on two consecutive bars.")