Mehrdimensionale dynamische IKT-Handelsstrategie kombiniert mit Engulfing-Muster und einem System zur Analyse von Angebot und Nachfrage

ICT S&D EP SL TP EZ
Erstellungsdatum: 2025-02-20 15:44:25 zuletzt geändert: 2025-02-20 15:44:25
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Mehrdimensionale dynamische IKT-Handelsstrategie kombiniert mit Engulfing-Muster und einem System zur Analyse von Angebot und Nachfrage Mehrdimensionale dynamische IKT-Handelsstrategie kombiniert mit Engulfing-Muster und einem System zur Analyse von Angebot und Nachfrage

Überblick

Die Strategie ist ein integriertes Trading-System, das die Konzepte von Internal Traders (ICT), Eintauchen und Bereiche der Nachfrage und Versorgung analysiert. Es identifiziert hochprobable Handelsmöglichkeiten durch eine mehrdimensionale Analyse der Marktstruktur in Kombination mit technischen Indikatoren und Preisverhalten. Die Strategie läuft auf einem 15-minütigen Zeitrahmen und verwaltet das Risiko mit einem Prozentsatz Stop Loss Stop.

Strategieprinzip

Die Kernlogik der Strategie basiert auf drei Hauptkomponenten:

  1. Die Höchst- und Tiefstpreise aus 20 Zyklen werden verwendet, um Bereiche der Nachfrage und des Angebots zu erstellen, die als wichtige Unterstützungs- und Widerstandspunkte dienen.
  2. Die Analyse der Beziehungen zwischen den benachbarten Diagrammen erlaubt die Identifizierung von bullish und bearish Engulfing-Formen.
  3. Wenn der Preis die Nachfrage- und Angebotszone überschreitet und eine Verschluckform auftritt, wird der Handel unter Berücksichtigung des Risikomanagements ausgeführt.

Das System verwendet 10% des Kapitals für jeden Handel und setzt 1.5% Stop Loss und 3% Stop Stop, was ein Risiko-Gewinn-Verhältnis von 2:1 bietet.

Strategische Vorteile

  1. Multidimensionelle Analyse verbessert die Zuverlässigkeit von Handelssignalen
  2. Die Kombination von Preisverhalten und technischen Analysen reduziert die Auswirkungen von Falschsignalen
  3. Verwenden von Prozentsatz Stop-Loss-Stopps, um sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen
  4. Das Geldmanagementsystem ist vernünftig, 10% des Geldes bei jeder Verwendung reduziert das Risiko
  5. Anpassung an unterschiedliche Marktumstände durch Parameter

Strategisches Risiko

  1. In einem hochschwankenden Markt können häufige Stop-Losses ausgelöst werden.
  2. Die Identifizierung von Angebots- und Nachfragegebieten kann unter bestimmten Marktbedingungen ungenau sein
  3. Der 15-Minuten-Zeitrahmen könnte zu viele Handelssignale erzeugen
  4. Ein fester Stop-Loss-Stop-Percentage ist möglicherweise nicht für alle Marktbedingungen geeignet

Vorschläge zur Risikokontrolle:

  • Empfehlung zur Anpassung der Parameter an unterschiedliche Marktbedingungen
  • Erwägen Sie die Erhöhung der Bestätigungsindikatoren
  • Der Stop-Loss-Stop-Level kann dynamisch an die Fluktuation angepasst werden

Richtung der Strategieoptimierung

  1. Einführung der dynamischen Anpassung des Stop-Loss-Stopp-Levels der Volatilitätsindikatoren
  2. Hinzufügen von Transaktionsvolumenanalyse zur Bestätigung der Signalstärke
  3. Erwägen Sie, Trendfilter hinzuzufügen, um den Abweichhandel zu verringern
  4. Algorithmen zur Optimierung der Identifizierung von Angebots- und Nachfragezonen, wobei die Verwendung von Multiple-Time-Frame-Analysen in Betracht gezogen werden kann
  5. Hinzufügen von Marktsituationserkennung, mit unterschiedlichen Parameter-Setzungen für verschiedene Marktbedingungen

Zusammenfassen

Es ist ein gut strukturiertes, integriertes Handelssystem, das durch mehrdimensionale Analyse zuverlässige Handelssignale liefert. Das Risikomanagement des Systems ist vernünftig, aber es gibt noch Raum für Optimierung. Es wird den Händlern empfohlen, vor dem Einsatz in der Praxis ausreichend Rückmeldungen zu machen und die Parameter an die spezifischen Marktbedingungen anzupassen.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("ICT + Engulfing + Supply & Demand", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Input settings
timeframe = input.timeframe("15", title="Backtest Timeframe")
use_snd = input(true, title="Enable Supply & Demand Zones")
stopLossPerc = input(1.5, title="Stop Loss %")
takeProfitPerc = input(3, title="Take Profit %")

// Identify Engulfing Patterns
bullishEngulfing = (close[1] < open[1]) and (close > open) and (close > open[1]) and (open < close[1])
bearishEngulfing = (close[1] > open[1]) and (close < open) and (close < open[1]) and (open > close[1])

// Supply & Demand Zones (basic identification)
highestHigh = ta.highest(high, 20)
lowestLow = ta.lowest(low, 20)
supplyZone = use_snd ? highestHigh : na
demandZone = use_snd ? lowestLow : na

// Entry & Exit Conditions
longCondition = bullishEngulfing and close > demandZone
shortCondition = bearishEngulfing and close < supplyZone

// Stop-Loss & Take-Profit Calculation
longSL = close * (1 - stopLossPerc / 100)
longTP = close * (1 + takeProfitPerc / 100)
shortSL = close * (1 + stopLossPerc / 100)
shortTP = close * (1 - takeProfitPerc / 100)

// Execute trades
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=longSL, limit=longTP)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=shortSL, limit=shortTP)

// Plot Supply & Demand Zones
plot(use_snd ? supplyZone : na, color=color.red, title="Supply Zone")
plot(use_snd ? demandZone : na, color=color.green, title="Demand Zone")