ianzeng123
Überblick
TrendSync Pro (SMC) ist eine quantitative Trading-Strategie, die auf einem hohen Zeitfenster (HTF) Filter und Trenddynamik basiert, um starke Markttrendbewegungen zu erfassen. Die Strategie bietet Händlern eine systematisierte Handelsmethode durch die Kombination von mehreren Zeitfenstern Analyse, Trendlinie-Erkennung und strenge Risikomanagement.
Strategieprinzip
Die Kernprinzipien der Strategie umfassen folgende Schlüsselkomponenten:
High-Time-Frames (HTF) Filter: Die Verwendung von höheren Zeiträumen (z. B. 1 Stunde, 4 Stunden oder Tageszeiten) zur Bestätigung der Richtung der Gesamtmarkttrends und zur Sicherstellung der Übereinstimmung der Geschäfte mit den wichtigsten Trends.
Trendlinie-Erkennung: Identifizieren Sie dynamisch die Richtung der Markttrends durch die Analyse von wichtigen Wendepunkten (Kernschwerpunkt-Hoch- und Tiefpunkte) und zeichnen Sie eine visualisierte Trendlinie.
Ein- und Ausstiegslogik:
- Eintrittsbedingungen für Long-Positions: Preise überschreiten Trendwerte und hohe Zeitrahmen treten nach oben
- Eintrittsbedingungen für leere Positionen: Preise unter dem Trendwert und eine Abwärtsentwicklung im hohen Zeitrahmen
Risikomanagement:
- Fixed Stop: 1% des Einstiegspreises
- Stop-Loss-Ziel: 10% des Einstiegspreises
- Mit dem ATR (Average True Range) können Sie dynamische Stopps auswählen
Strategische Vorteile
Multi-Zeitrahmen-Bestätigung: Verringert die Wahrscheinlichkeit von Falschmeldungen durch die Kombination verschiedener Zeitrahmen.
Trend-Following: Fokussiert auf die Erfassung von starken Trend-Marktbewegungen, anstatt auf häufige, aber minderwertige Transaktionen.
Das Risiko wird streng verwaltet:
- Kleine Stop-Losses (%) Kapitalschutz
- High-Risk-Return-Ratio (RRR): 1: 10
- Selbst mit einer Gewinnquote von 50% kann man profitabel sein
Flexibilität: Hohe Zeitrahmen können je nach Handelstyp angepasst werden (Scaling, Intraday, Swing).
Visuelle Hilfe: Die Trendlinie wird angezeigt, um den Händlern zu helfen, die Entwicklung des Marktes zu verstehen.
Strategisches Risiko
Marktbedingte Beschränkungen:
- Schlechte Performance in einem wackligen oder nicht eindeutig trendigen Markt
- Weniger volatile Umgebung führt zu schlechter Handelseffektivität
Parameter-Sensitivität:
- Trendzyklus und hohe Zeitfenster beeinflussen direkt die Strategie-Performance
- Anpassung der Parameter für verschiedene Märkte und Handelsarten
Das Risiko von Verlusten:
- 1% Fix Stop-Loss könnte zu eng sein bei hoher Volatilität
- Das könnte die Kosten für Transaktionen erhöhen und die Wahrscheinlichkeit, “verlustbehaftet” zu werden.
Richtung der Strategieoptimierung
Dynamische Schadensausfälle:
- Einführung einer ATR-basierten dynamischen Stop-Loss-Methode
- Anpassung des Stop-Loss-Rangs an die Marktvolatilität
Filter erweitert:
- Kombinierte Verkehrsanalyse
- Integrierte Mobilitätsscans
- Hinzufügen eines Auftragsblockes (Order Block)
Mehrfachstrategie:
- Kombination mit der ICT Power of 3 Methode
- Integration von VWAP und Marktanalyse
- In Kombination mit der Liquidation-Hot-Chart (insbesondere der Krypto-Markt)
Die Optimierung des maschinellen Lernens
- Optimierung der Parameterwahl mithilfe von Machine Learning-Algorithmen
- Entwicklung von Anpassungsparameter-Anpassungsmechanismen
Zusammenfassen
TrendSync Pro (SMC) ist eine Handelsstrategie, die auf Qualität statt Quantität setzt. Durch die Bestätigung von mehreren Zeitrahmen, strenge Risikomanagement und Trendfollowing-Logik bietet die Strategie den Händlern einen systematischen Handelsrahmen. Der Schlüssel liegt im selektiven Handel, d.h. nur 1-2 hochwertige Handelschancen pro Tag zu erfassen, anstatt häufige, aber ineffiziente Geschäfte.
/*backtest
start: 2024-04-02 00:00:00
end: 2024-07-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy('TrendSync Pro (SMC)', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1)
// Created by Shubham Singh
// Inputs
bool show_trendlines = input.bool(true, "Show Trendlines", group="Visual Settings")
int trend_period = input(20, 'Trend Period', group="Strategy Settings")
string htf = input.timeframe("60", "Higher Timeframe", group="Strategy Settings")
// Risk Management
float sl_percent = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1, group="Risk Management")
float tp_percent = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1, group="Risk Management")
// Created by Shubham Singh
// Trendline Detection
var line trendline = na
var float trend_value = na
var bool trend_direction_up = false // Initialize with default value
pivot_high = ta.pivothigh(high, trend_period, trend_period)
pivot_low = ta.pivotlow(low, trend_period, trend_period)
if not na(pivot_high)
trend_value := pivot_high
trend_direction_up := false
if not na(pivot_low)
trend_value := pivot_low
trend_direction_up := true
// Created by Shubham Singh
// Higher Timeframe Filter
htf_close = request.security(syminfo.tickerid, htf, close)
htf_trend_up = htf_close > htf_close[1]
htf_trend_down = htf_close < htf_close[1]
// Trading Logic
long_condition = ta.crossover(close, trend_value) and htf_trend_up and trend_direction_up
short_condition = ta.crossunder(close, trend_value) and htf_trend_down and not trend_direction_up
// Created by Shubham Singh
// Entry/Exit with SL/TP
if strategy.position_size == 0
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=close*(1-sl_percent/100), limit=close*(1+tp_percent/100))
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=close*(1+sl_percent/100), limit=close*(1-tp_percent/100))
// Created by Shubham Singh
// Manual Trendline Exit
if strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(close, trend_value)
strategy.close("Long")
if strategy.position_size < 0 and ta.crossover(close, trend_value)
strategy.close("Short")