ianzeng123
Überblick
Die Strategie basiert auf der Konstruktion eines dynamischen Kanals, der automatisch an Marktbedingungen angepasst werden kann, um die Preisbewegung in Echtzeit zu verfolgen und bei einem Durchbruch zwischen wichtigen Bereichen ein Handelssignal zu senden. Die Strategie verwendet Pivot Points-Algorithmen, um Unterstützungs- und Widerstandsbereiche zu identifizieren und Handelsentscheidungen basierend auf der Stärke und Wirkung dieser Bereiche zu treffen.
Die Strategie bietet eine Fülle von benutzerdefinierten Parametern, darunter Turning-Point-Zyklus, Dateneinstellungswahl, Kanalbreitenbeschränkungen, Mindest-Turning-Point-Intensitätsanforderungen und die Anzahl der Anzeigen von Support/Resistance-Bereichen, die es dem Händler ermöglichen, sich flexibel an unterschiedliche Marktbedingungen und persönliche Vorlieben anzupassen. Die Strategie unterstützt außerdem die Integration von Moving Averages und bietet zusätzliche technische Analyseperspektiven für Handelsentscheidungen.
In der Handelslogik wird ein Kaufsignal ausgelöst, wenn der Preis die Resistenzzone nach oben durchbricht; ein Verkaufssignal wird ausgelöst, wenn der Preis die Unterstützungszone nach unten durchbricht. Um dem realen Handelsumfeld näher zu kommen, wird eine Provisionskostenberechnung von 0,1% in die Strategie integriert.
Strategieprinzip
Die Kernprinzipien der Dynamic Breakthrough Master-Channel-Strategie basieren auf der Identifizierung und dem Durchbruch von Unterstützungs- und Widerstandspunkten in der Marktstruktur. Die technische Umsetzung umfasst hauptsächlich folgende Schlüsselschritte:
Identifizierung von WendepunktenDie Strategie basiert auf Pine Script.
pivothighUndpivotlowFunktionen zur Erkennung von Höhen und Tiefen in einem Preisdiagramm, die als potenzielle Unterstützungs- und Widerstandspunkte angesehen werden. Der Benutzer kann die “High/Low” oder “Close/Open” Datenquelle verwenden, um diese Wendepunkte zu bestimmen.Dynamische KanalberechnungDas System erstellt dynamische Widerstandskanäle für die Unterstützung anhand der identifizierten Wendepunkte.
my_channelDie Strategie berechnet die Fläche um jeden Wendepunkt und bestimmt die oberen und unteren Grenzen des Kanals entsprechend seiner Stärke.mymaxwidthEinschränkung der Parameter, die auf der Grundlage der Preisspanne der letzten 300-Platten berechnet wurden.Regionaler IntensitätsbewertungDie Strategie berücksichtigt nicht nur die Wendepunkte selbst, sondern bewertet auch die Stärke jeder Unterstützungs-/Widerstandszone. Die Stärke-Score basiert auf zwei Faktoren: der Anzahl der Wendepunkte in dieser Zone (die anfängliche Stärke beträgt 20 Punkte pro Wendepunkt) und der Häufigkeit der Preisbewegung in dieser Zone (die 1 Punkt pro Berührung hinzufügt).
Zonen-SortierungDas System filtert mit einer Intensität, die über den vom Benutzer festgelegten Schwellenwert liegt.
mystrength * 20) und nach Intensität von hoch bis niedrig sortiert.mymaxzonesDie Widerstandsbereiche der Stützpunkte der Widerstandsbereiche der Stützpunkte.DurchbruchStrategie: Ein Durchbruch wird durch den Vergleich des aktuellen Schlusspreises mit der Position des vorherigen Stanges in Bezug auf die Veränderung der Unterstützung/Widerstandszone erkannt. Der System erkennt einen effektiven Durchbruch, wenn der Preis von einer Region innerhalb der Region nach außen der Region bewegt und die obere Grenze der Region (Resistance-Breakout) oder die untere Grenze (Support-Breakout) überschreitet.
Handelssignale erzeugt: bei Erkennung eines Resistenzbruchs mehrere Signale auslösen ((“ResBreak”), bei Erkennung eines Unterstützungsbruchs einen Leerlaufsignal auslösen ((“SupBreak”)
Strategische Vorteile
AnpassungsfähigkeitDer größte Vorteil einer dynamischen Breakout-Master-Channel-Strategie liegt in ihrer Anpassungsfähigkeit. Durch die dynamische Identifizierung und Aktualisierung von Resistenzbereichen für die Unterstützung kann die Strategie an unterschiedliche Marktumgebungen und Preisschwankungsmuster angepasst werden, wodurch das Problem der Verzögerung vermieden wird, das bei statischen Resistenzlinien für die Unterstützung auftreten kann.
Mehrdimensionale IntensitätsbeurteilungStrategie: Eine multidimensionale Beurteilung der Stärke von Resistenzbereichen unter Berücksichtigung der Anzahl von Wendepunkten und der Häufigkeit der Preisaktivität. Diese Methode erlaubt es, die wirklich wichtigen Schlüsselbereiche des Marktes genauer zu identifizieren und die Möglichkeit falscher Durchbrüche zu reduzieren.
Hohe Flexibilität bei der AnpassungDie Strategie bietet eine Vielzahl von Optionen für die Einstellung von Parametern, darunter Turning-Punkt-Zyklen, Intensitäts-Trench-Werte und Kanalbreiten, die es dem Händler ermöglichen, die Parameter anhand verschiedener Handelsarten, Zeiträume und persönlicher Risikopräferenzen zu optimieren.
Sehr gut visualisiertStrategie: Die Strategie zeigt die Unterstützung, die Resistenz und die Durchbrüche auf der Grafik, wobei verschiedene Farben für verschiedene Arten von Bereichen stehen (Resistenz, Unterstützung oder mittlere Bereiche), um den Händlern zu helfen, die Marktstruktur und potenzielle Handelsmöglichkeiten besser zu verstehen.
Integrierte Moving AveragesDie Strategie erlaubt das Hinzufügen von zwei unterschiedlichen Parametern wie beispielsweise einem Moving Average (Optional SMA oder EMA) und bietet eine zusätzliche Perspektive für die Trendanalyse bei der Handelsentscheidung, besonders für Benutzer, die es gewohnt sind, mehrere technische Indikatoren zu kombinieren.
Transaktionskosten berücksichtigtDie Strategie beinhaltet die Berechnung der Handelsprovisionen in der Rückmessung (,1%), die die Rückmessungsergebnisse näher an die reale Handelsumgebung anpasst und den Händlern hilft, ihre Erwartungen realistischer zu verwalten.
Strategisches Risiko
- Falsche DurchbruchgefahrTrotz der Tatsache, dass die Strategie die Falschsignale durch die Bewertung der Stärke und die Filtermechanismen reduziert, kann es in einem hochflüchtigen Markt zu einem Falschbruch kommen, bei dem der Preis kurzzeitig eine Unterstützung/Widerstandsregion durchbricht und dann wieder in die ursprüngliche Region zurückfällt. Dies kann zu unnötigen Handelsverlusten führen.
Die LösungDie Bestätigung kann durch zusätzliche Bestätigungsmechanismen ausgelöst werden, z. B. durch die Anforderung, dass der Preis eine bestimmte Zeit oder Stärke nach dem Durchbruch beibehalten wird, oder durch die Kombination von Umsatzindikatoren.
- ParameterempfindlichkeitStrategie-Performance: Strategie-Performance ist empfindlich auf Parameter-Einstellungen (wie z. B. Turning-Punkt-Perioden, Minimum-Intensität usw.), und eine falsche Parameterwahl kann zu übermäßigen oder unzureichenden Handelssignalen führen.
Die LösungEs wird empfohlen, die Parameter vor dem Live-Trading ausreichend zu optimieren und zu testen, um die optimale Kombination von Parametern für bestimmte Handelsarten und Zeiträume zu finden.
- Anpassungsfähigkeit an das MarktumfeldDie Strategie funktioniert gut in zwischenstaatlich schwankenden Märkten, kann aber in stark trendigen oder extrem schwachen Märkten schlechter funktionieren.
Die Lösung: Markterkennungsmechanismen können hinzugefügt werden, um die Strategieparameter automatisch anzupassen oder den Handel unter verschiedenen Marktbedingungen auszusetzen.
- Fehlende SchadensbegrenzungDie derzeitige Strategie definiert nur die Einstiegssignale, ohne eine eindeutige Stop-Loss- und Gewinnstrategie, was zu einem übermäßigen Verlust bei ungünstigen Verhaltensweisen führen kann.
Die LösungEs wird empfohlen, Stop-Loss-Strategien hinzuzufügen, wie zum Beispiel die Einstellung von Stop-Loss-Positionen auf der Grundlage von Unterstützungswiderstandsbereichen oder die Verwendung eines mobilen Stop-Mechanismus-Schutzes.
- Abhängigkeit von historischen DatenDie Strategie verwendet historische Daten (bis zu 400 Stück) zur Identifizierung von Resistenzbereichen, die bei mangelnder Datenmenge oder grundlegenden Veränderungen der Marktstruktur schlechter abschneiden können.
Die LösungErwägen Sie eine dynamische Anpassung des historischen Datenspektrums oder das Hinzufügen anderer Mechanismen zur Erkennung von Veränderungen in der Marktstruktur, um die Anpassungsfähigkeit zu verbessern.
Richtung der Strategieoptimierung
Integrierte VerkehrsanalyseDie derzeitige Strategie, Entscheidungen nur auf der Grundlage von Preisdaten zu treffen, empfiehlt die Integration von Volumenanalyse, um die Zuverlässigkeit von Durchbruchsignalen zu erhöhen. Die Menge der Geschäfte steigt normalerweise bei echten Durchbrüchen deutlich an, was dazu beiträgt, viele falsche Durchbruchsignale zu filtern. Die konkrete Umsetzung kann durch die Hinzufügung von Umsatzdämpfungskonditionen erfolgen, die nur dann ein Handelssignal auslösen, wenn ein Durchbruch mit einer ausreichend großen Menge von Umsätzen einhergeht.
Einführung eines dynamischen Stop-Loss-MechanismusDie Strategie kann mit intelligenten Stop-Systemen ausgestattet werden, z. B. mit Stop-Distanzen basierend auf der ATR oder mit benachbarten Resistenz-Unterstützungsgebieten als Stop-Referenzpunkte. Dies kann nicht nur das Risiko eines einzelnen Handels kontrollieren, sondern auch die Risikogrenze automatisch an die Marktvolatilität anpassen.
Trendfilter hinzufügen: Einführung von Trenderkennungsmechanismen, die es erlauben, in Richtung eines starken Trends zu handeln, während in Richtung einer Trendwiderung Vorsicht gegenüber Breakout-Signalen gesetzt wird. Dies kann durch die Analyse des langfristigen Moving Average-Schlusses oder durch die Verwendung von Indikatoren für die Trendstärke wie ADX (Average Direction Index) erreicht werden.
Zeitfilter hinzufügenEinige Zeiträume (z. B. vor Markteintritt oder Markteintritt) können zu unzuverlässigeren Durchbrüchen führen. Durch die Hinzufügung von Zeitfiltern, die den Handel in statistisch ungünstigen Zeiträumen vermeiden, kann die Gesamtergebnisrate erhöht werden.
Optimierung der regionalen IntensitätDie aktuellen Algorithmen zur Bewertung der Stärke können weiter optimiert werden, indem sie zum Beispiel das Alter der Wendepunkte berücksichtigen (neuere Wendepunkte können relevanter sein) oder die Anzahl der Wiederholungen in der Region einführen (Gebiete, die mehrmals getestet wurden, aber nicht durchbrochen wurden, können eine höhere Stärke aufweisen).
Eintritt in die PositionsverwaltungslogikPositionsgrößen werden dynamisch angepasst, basierend auf regionaler Stärke, Marktvolatilität oder anderen Risikofaktoren, Positionen werden bei hoher Gewissheit erhöht und bei hoher Risiken werden die Öffnungen reduziert.
Implementierung adaptiver ParameterDie Entwicklung von Schlüsselparametern (z. B. Wendepunkt-Perioden, Kanalbreite usw.) ist so konzipiert, dass sie sich automatisch an die Marktvolatilität oder andere Bedingungen anpassen und die Subjektivität menschlicher Parameterwahl reduzieren.
Zusammenfassen
Die Dynamic Breakthrough Master Channel Strategy ist ein technologisch fortschrittliches, flexibles Handelssystem, dessen Kernvorteil darin besteht, dass es in der Lage ist, wichtige Resistenzbereiche in den Märkten dynamisch zu identifizieren und zu bewerten und potenzielle Handelschancen zu erfassen, wenn diese Bereiche durchbrochen werden. Die Strategie kann sich an unterschiedliche Marktumgebungen anpassen und bietet ein relativ zuverlässiges Einstiegssignal durch sorgfältig entwickelte Algorithmen zur Erkennung von Wendepunkten und eine Bewertung der regionalen Stärke.
Die Anpassbarkeit der Strategie ist ein weiteres großes Merkmal. Die umfangreichen Parameteroptionen ermöglichen es dem Händler, diese nach persönlichen Vorlieben und den Eigenschaften der Handelsvariante zu verfeinern. Darüber hinaus ist die visuelle Darstellung der Strategie sehr intuitiv und die klare Markierung von Widerstandsbereichen und Durchbruchspunkten hilft dem Händler, die Marktstruktur und die Handelslogik besser zu verstehen.
Die Strategie weist jedoch auch einige Einschränkungen auf, wie das Risiko für falsche Durchbrüche und das Fehlen eines integrierten Stop-Loss-Mechanismus. Zur weiteren Verbesserung der Strategie wird empfohlen, Verbesserungen wie die Integration von Verkehrsanalysen, die Erhöhung eines intelligenten Stop-Loss-Systems, die Einführung von Trendfiltern und die Optimierung von Regionalintensitätsalgorithmen in Betracht zu ziehen. Diese Optimierungsmaßnahmen werden dazu beitragen, die Zuverlässigkeit der Strategie und die Ertragsstabilität zu verbessern.
In praktischen Anwendungen sollte der Händler seine Risikobereitschaft und seine Markterfahrung miteinander verbinden, um die Strategieparameter durch ausreichende Rückmeldung und Simulation von Geschäften zu kennen und zu optimieren, um zu vermeiden, dass Signalgeschäfte blind gefolgt werden. Gleichzeitig kann die Strategie als Teil eines vollständigen Handelssystems in Verbindung mit anderen Analysewerkzeugen und Risikomanagementregeln möglicherweise zu einer idealen Handelswirkung führen.
/*backtest
start: 2024-09-19 00:00:00
end: 2025-03-01 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tradingbauhaus
//@version=6
strategy("Dynamic Breakout Master by tradingbauhaus ", overlay=true, max_bars_back=501, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// My Custom Inputs
myperiod = input.int(10, "Pivot Period", minval=4, maxval=30, group="Settings", tooltip="Bars on each side for pivots")
mysource = input.string("High/Low", "Data Source", options=["High/Low", "Close/Open"], group="Settings", tooltip="Where I grab pivots from")
mychannelwidth = input.int(5, "Max Channel Width %", minval=1, maxval=8, group="Settings", tooltip="Percentage based on 300 bars")
mystrength = input.int(1, "Min Strength", minval=1, group="Settings", tooltip="Min pivots per channel")
mymaxzones = input.int(6, "Max S/R Zones", minval=1, maxval=10, group="Settings", tooltip="Max S/R zones to show") - 1
mylookback = input.int(290, "Lookback Period", minval=100, maxval=400, group="Settings", tooltip="Bars back to check pivots")
myrescolor = input.color(color.new(color.red, 75), "Resistance Tone", group="Colors")
mysupcolor = input.color(color.new(color.blue, 75), "Support Tone", group="Colors")
myincolor = input.color(color.new(color.gray, 75), "In-Channel Tone", group="Colors")
myshowpivots = input.bool(false, "Show Pivots", group="Extras")
myshowbreaks = input.bool(false, "Show Breaks", group="Extras")
myma1_on = input.bool(false, "MA1 On", group="Extras")
myma1_len = input.int(50, "MA1 Length", minval=1, group="Extras")
myma1_type = input.string("SMA", "MA1 Type", options=["SMA", "EMA"], group="Extras")
myma2_on = input.bool(false, "MA2 On", group="Extras")
myma2_len = input.int(200, "MA2 Length", minval=1, group="Extras")
myma2_type = input.string("SMA", "MA2 Type", options=["SMA", "EMA"], group="Extras")
// Define commission as a constant (for display purposes, since strategy() already uses it)
mycommission = 0.1 // Matches commission_value in strategy(); adjust here if needed
// Calculate my moving averages
myma1 = myma1_on ? myma1_type == "SMA" ? ta.sma(close, myma1_len) : ta.ema(close, myma1_len) : na
myma2 = myma2_on ? myma2_type == "SMA" ? ta.sma(close, myma2_len) : ta.ema(close, myma2_len) : na
plot(myma1, color=not na(myma1) ? color.blue : na)
plot(myma2, color=not na(myma2) ? color.red : na)
// My custom data sources
float myhigh = mysource == "High/Low" ? high : math.max(close, open)
float mylow = mysource == "High/Low" ? low : math.min(close, open)
float mypeak = ta.pivothigh(myhigh, myperiod, myperiod)
float myvalley = ta.pivotlow(mylow, myperiod, myperiod)
// Draw pivots if I want
plotshape(not na(mypeak) and myshowpivots, text="P", style=shape.labeldown, color=na, textcolor=color.new(color.red, 0), location=location.abovebar, offset=-myperiod)
plotshape(not na(myvalley) and myshowpivots, text="V", style=shape.labelup, color=na, textcolor=color.new(color.blue, 0), location=location.belowbar, offset=-myperiod)
// Calculate max channel width
mytop = ta.highest(300)
mybottom = ta.lowest(300)
mymaxwidth = (mytop - mybottom) * mychannelwidth / 100
// Store my pivots with flair
var float[] myvalues = array.new_float(0)
var float[] mypositions = array.new_float(0)
if not na(mypeak) or not na(myvalley)
array.unshift(myvalues, not na(mypeak) ? mypeak : myvalley)
array.unshift(mypositions, bar_index)
for x = array.size(myvalues) - 1 to 0
if bar_index - array.get(mypositions, x) > mylookback
array.pop(myvalues)
array.pop(mypositions)
continue
break
// My channel-making function
my_channel(ind) =>
float base = array.get(myvalues, ind)
float ceiling = base
float floor = base
int strength = 0
for y = 0 to array.size(myvalues) - 1
float level = array.get(myvalues, y)
float gap = level <= ceiling ? ceiling - level : level - floor
if gap <= mymaxwidth
if level <= ceiling
floor := math.min(floor, level)
else
ceiling := math.max(ceiling, level)
strength += 20
[ceiling, floor, strength]
// My S/R zones and swap function
var float[] sr_zones = array.new_float(20, 0)
myswap(x, y) =>
temp = array.get(sr_zones, y * 2)
array.set(sr_zones, y * 2, array.get(sr_zones, x * 2))
array.set(sr_zones, x * 2, temp)
temp := array.get(sr_zones, y * 2 + 1)
array.set(sr_zones, y * 2 + 1, array.get(sr_zones, x * 2 + 1))
array.set(sr_zones, x * 2 + 1, temp)
// Main logic with my twist
if not na(mypeak) or not na(myvalley)
float[] levels = array.new_float(0)
float[] power = array.new_float(10, 0)
for x = 0 to array.size(myvalues) - 1
[c, f, s] = my_channel(x)
array.push(levels, s)
array.push(levels, c)
array.push(levels, f)
for x = 0 to array.size(myvalues) - 1
highlvl = array.get(levels, x * 3 + 1)
lowlvl = array.get(levels, x * 3 + 2)
boost = 0
for y = 0 to mylookback
if high[y] <= highlvl and high[y] >= lowlvl or low[y] <= highlvl and low[y] >= lowlvl
boost += 1
array.set(levels, x * 3, array.get(levels, x * 3) + boost)
array.fill(sr_zones, 0)
counter = 0
for x = 0 to array.size(myvalues) - 1
maxpower = -1.
maxspot = -1
for y = 0 to array.size(myvalues) - 1
if array.get(levels, y * 3) > maxpower and array.get(levels, y * 3) >= mystrength * 20
maxpower := array.get(levels, y * 3)
maxspot := y
if maxspot >= 0
top = array.get(levels, maxspot * 3 + 1)
bottom = array.get(levels, maxspot * 3 + 2)
array.set(sr_zones, counter * 2, top)
array.set(sr_zones, counter * 2 + 1, bottom)
array.set(power, counter, array.get(levels, maxspot * 3))
for y = 0 to array.size(myvalues) - 1
if array.get(levels, y * 3 + 1) <= top and array.get(levels, y * 3 + 1) >= bottom or array.get(levels, y * 3 + 2) <= top and array.get(levels, y * 3 + 2) >= bottom
array.set(levels, y * 3, -1)
counter += 1
if counter >= 10
break
for x = 0 to 8
for y = x + 1 to 9
if array.get(power, y) > array.get(power, x)
temp = array.get(power, y)
array.set(power, y, array.get(power, x))
myswap(x, y)
// My level and color functions
mylevel(ind) =>
float result = na
if ind < array.size(sr_zones) and array.get(sr_zones, ind) != 0
result := array.get(sr_zones, ind)
result
mycolor(ind) =>
color shade = na
if ind < array.size(sr_zones) and array.get(sr_zones, ind) != 0
shade := array.get(sr_zones, ind) > close and array.get(sr_zones, ind + 1) > close ? myrescolor : array.get(sr_zones, ind) < close and array.get(sr_zones, ind + 1) < close ? mysupcolor : myincolor
shade
// Detect breaks
resistancebroken = false
supportbroken = false
outofzone = true
for x = 0 to math.min(9, mymaxzones)
if close <= array.get(sr_zones, x * 2) and close >= array.get(sr_zones, x * 2 + 1)
outofzone := false
if outofzone
for x = 0 to math.min(9, mymaxzones)
if close[1] <= array.get(sr_zones, x * 2) and close > array.get(sr_zones, x * 2)
resistancebroken := true
if close[1] >= array.get(sr_zones, x * 2 + 1) and close < array.get(sr_zones, x * 2 + 1)
supportbroken := true
// Alerts and shapes
alertcondition(resistancebroken, title="ResBreak", message="Resistance shattered!")
alertcondition(supportbroken, title="SupBreak", message="Support cracked!")
plotshape(myshowbreaks and resistancebroken, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.blue, 0), size=size.tiny)
plotshape(myshowbreaks and supportbroken, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny)
// Strategy with commissions factored in
if resistancebroken
strategy.entry("ResBreak", strategy.long)
if supportbroken
strategy.entry("SupBreak", strategy.short)