
Die Strategie ist ein quantitatives Handelssystem, das die Konzepte von Smart Capital (SMC) und Bolling-Breakthroughs kombiniert und die Zuverlässigkeit von Handelssignalen durch dynamische Bestätigungsmechanismen erhöht. Im Mittelpunkt der Strategie steht die Identifizierung von Fallen, in denen der Preis den Bolling-Breakthroughs auf die Strecke bringt, während die Konformität mit der Marktstruktur der Umstellung (MSS) Signal verlangt wird und optional mit der Bestätigung eines hohen Zeitzyklus kombiniert wird. Darüber hinaus wird durch die Einführung eines Dynamikfilters, das verlangt, dass ein eingehendes Signal ausreichend starke Preisdynamik aufweist, die Gewinn-Risiko-Gewinn-Verhältnis der Strategie deutlich erhöht.
Die Strategie basiert auf der Synergie von drei Kerntechnologien:
Brin-Band-IndikatorenDie Standarddifferenz wird in folgenden Schritten berechnet: Die Standarddifferenz wird als Schwankungsbereich für die Preise verwendet, um die oberen, unteren und mittleren Bahnen zu bilden. Bei einem Kursbruch in die oberen Bahnen wird ein Mehrwertsignal erzeugt, bei einem Kursbruch in die unteren Bahnen wird ein Fehlwertsignal erzeugt. In dieser Strategie ist die Standarddifferenz in der Brin-Band-Periode 55 und multipliziert mit der Standarddifferenz von 2,0.
Konzepte für Smart Money (SMC):
AntriebsbestätigungDer Anteil der Eintrittswerte an der Gesamthöhe muss einen bestimmten Wert erreichen (default: 70%), um sicherzustellen, dass der Preisdurchbruch ausreichend dynamisch ist.
Teilnahmebedingungen:
Bedingungen für die Teilnahme:
Im Bereich der Geldverwaltung verwendet die Strategie eine risikokontrollierte Methode, die auf den Nettowert des Kontos basiert, wobei jeder Handel auf 5% des Nettowerts des Kontos beschränkt ist, um die maximale Risikobereitschaft für einen einzelnen Handel zu kontrollieren.
MehrfachbestätigungDurch die Kombination von Brin-Band-Breakthroughs, Marktstrukturumstellungen und Dynamikbestätigungen entsteht ein mehrschichtiger Handelssignalfiltermechanismus, der die Falschsignale deutlich reduziert.
Trends und Dynamik kombiniertDie Strategie konzentriert sich nicht nur auf Trendwechsel (via Brinband und MSS), sondern auch auf Preisbewegungen (via Dynamometer). Die perfekte Kombination aus Trendverfolgung und Dynamometer-Erfassung.
Synchronisierung der ZeiträumeOptional: Hochzeitliche Trendbestätigungsfunktion (Default Day-Line-Level) vermeidet erfolgreich Gegenwärtigen Handel und erhöht die Erfolgsrate für Gegenwärtigen Handel.
Visuelle IntuitionStrategie: Die Strategie bietet eine klare visuelle Unterstützung, einschließlich Brin-Band, Order-Block-Line, schwingende High-Low-Punkt-Line und dynamische Farbmarkierungen, die es dem Händler ermöglichen, die Marktsituation intuitiv zu verstehen.
Flexibel und anpassungsfähigDie Strategieparameter sind sehr individuell anpassbar, darunter die Länge des Brin-Bands, die Standarddifferenz, die Rücklauflänge des Auftragsblocks, die Schwankungsrücklauflänge und die Dynamikdämpfung. Sie können für verschiedene Marktbedingungen verwendet werden.
Intelligente GeldverwaltungDie Anwendung von Positionskontrollen basierend auf der Konto-Netzwertsquote hilft, Risiken effektiv zu verwalten und zu verhindern, dass ein einzelner Handel zu großen Verlusten führt.
Überoptimierte RisikenDie Strategie enthält mehrere parametrische Parameter, wie z. B. die Längen der Brin-Streifen ((55), die Standarddifferenz-Multiplikation ((2.0)), die Rücklauflänge, was zu einer Überoptimierung der Parameter und zu Problemen mit der Kurvenanpassung führen kann. Die Lösung wird in verschiedenen Zeiträumen und Marktumgebungen auf Robustheit getestet.
RückstandsproblemeDie Brin-Band- und SMC-Elemente basieren auf historischen Datenberechnungen und weisen eine gewisse Verzögerung auf, die zu einer unerwünschten Eintrittszeit führen kann. Die Lösung besteht darin, die Analyse des Preisverhaltens mit anderen führenden Indikatoren zu kombinieren, um die Entscheidung zu unterstützen.
TrendumkehrrisikoDie Strategie kann bei starken Marktumkehren zu Folgeverlusten führen. Die Lösung besteht darin, Trendwende-Erkennungsmechanismen hinzuzufügen oder den Handel unter extremen Marktbedingungen auszusetzen.
Die Herausforderung des GeldmanagementsDie Lösung besteht darin, die Kapitalzuteilungsquote dynamisch anzupassen, um sich an die Marktvolatilität anzupassen.
LiquiditätsrisikenIn Märkten mit geringer Liquidität können die Auftragsblöcke und Liquiditätsbereiche nicht genau genug sein. Die Lösung besteht darin, die Bestätigung von Transaktionen zu erhöhen oder diese Strategie nur in Märkten mit hoher Liquidität anzuwenden.
Anpassung der dynamischen ParameterEs kann ein Anpassungsmechanismus eingeführt werden, der die Standarddifferenz-Modalität und die Längeparameter des Brin-Bands automatisch an die Marktfluktuation anpasst, um die Strategie besser an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen. Dies kann das Problem lösen, dass statische Parameter unter verschiedenen Marktbedingungen unterschiedlich wirken.
Erhöhung der TrendsEs ist möglich, zusätzliche Trendindikatoren einzuführen, wie z. B. die DMI oder die ADX, um die Trendstärke weiter zu bestätigen und zu vermeiden, dass in schwachen Trendmärkten zu viel gehandelt wird.
Verbesserte SpielmöglichkeitenDerzeit ist die Ausgangsmethode relativ einfach, und man kann flexiblere Ausgangsmethoden wie Trailing Stop, Moving Average Crossover oder ATR-Multiplikator-Stopp in Betracht ziehen, um die Gewinne besser zu schützen.
Integrierte VerkehrsanalyseUm die Qualität der Signale weiter zu verbessern, ist es notwendig, dass der Preisbruch mit einer deutlichen Erhöhung der Transaktionsmenge einhergeht. Die Transaktionsmenge ist ein wichtiger Indikator für die Marktbeteiligung und kann die Wahrhaftigkeit der Preisdynamik wirksam überprüfen.
Einführung eines ZeitfiltersDie Marktreaktionen sind unterschiedlich und können mit Hilfe von Zeitfiltern verhindert werden, dass Signale zu bestimmten unwirksamen Handelszeiten (z. B. der Asien-Ausgleichszeit) erzeugt werden.
Optimierung der KapitalverwaltungEs kann eine ATR-basierte Methode zur Berechnung von Positionen eingeführt werden, um die Risikothek entsprechend der dynamischen Marktvolatilität anzupassen, die Exposition in hochvolatilen Märkten zu verringern und die Positionen in niedrigen Märkten angemessen zu erhöhen.
Die dynamisch angetriebene Brin-Band-Breakthrough-Strategie, die sich mit dem Konzept des intelligenten Geldes verbindet, ist ein integriertes Handelssystem, das technische Analyse und die Theorie der Marktstruktur kombiniert. Die Strategie erfasst Preisbewegungen durch Brin-Band-Breakthroughs, identifiziert wichtige Preisniveaus und Veränderungen der Marktstruktur mithilfe der SMC-Theorie und erhöht die Signalsicherheit durch dynamische Filter. Die mehrschichtige Signalbestätigungsmechanik reduziert die Anzahl der Falschsignale erheblich, während die optional hochzeitige Trendbestätigung dazu beiträgt, Rückschlüsse zu vermeiden.
Trotz der eindeutigen Logik und der vielfältigen Vorteile dieser Strategie müssen die Händler sich der potenziellen Risiken bewusst sein, einschließlich der Risiken der Parameteroptimierung, der Verzögerungsprobleme und der Trendumkehrrisiken. Durch die Einführung von Optimierungsmaßnahmen wie dynamische Parameteranpassungen, verbesserte Trenderkennung, verbesserte Ausstiegsmechanismen und integrierte Umsatzanalyse können die Robustheit und Anpassungsfähigkeit der Strategie weiter verbessert werden.
Letztendlich sollte der Trader bedenken, dass es keine perfekte Handelsstrategie gibt. Der Schlüssel liegt darin, die Kernlogik der Strategie zu verstehen, die Risiken vernünftigerweise zu verwalten und sich flexibel an verschiedene Marktbedingungen anzupassen. Vor der praktischen Anwendung wird empfohlen, ausreichend Rückmeldungen und Tests vorwärts durchzuführen, um zu überprüfen, wie die Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen funktioniert.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-09 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy('02 SMC + BB Breakout v4 + Momentum Color', overlay=true, initial_capital=100000)
// Inputs
length = input.int(55, title='Bollinger Bands Length')
mult = input.float(2.0, title='Standard Deviation Multiplier')
higher_tf = input.timeframe('1D', title='Higher Timeframe Confirmation')
confirm_trend = input.bool(true, title='Use Higher Timeframe Trend')
show_smc = input.bool(true, title='Show SMC Elements')
ob_length = input.int(20, title="Order Block Lookback", minval=5)
swing_length = input.int(12, title="Swing Lookback", minval=5)
momentum_filter = input.bool(true, title="Require Momentum Candle for Entry")
momentum_body_percent = input.float(70, title="Momentum Candle Body %", minval=1, maxval=100) / 100.0 // Percentage of the candle's range that must be the body
// Bollinger Bands Calculation
basis = ta.sma(close, length)
upper_band = basis + mult * ta.stdev(close, length)
lower_band = basis - mult * ta.stdev(close, length)
// Higher Timeframe Confirmation
higher_tf_close = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf, close)
higher_tf_sma = ta.sma(higher_tf_close, length)
higher_tf_trend = higher_tf_close > higher_tf_sma
// Smart Money Concepts (SMC)
// Order Blocks (Simplified as recent price clusters)
order_block_high = ta.highest(high, ob_length)
order_block_low = ta.lowest(low, ob_length)
// Liquidity Zones
recent_swing_high = ta.highest(high, swing_length)
recent_swing_low = ta.lowest(low, swing_length)
// Market Structure Shift (MSS)
previous_high = ta.valuewhen(high > ta.highest(high[1], swing_length), high[1], 0)
previous_low = ta.valuewhen(low < ta.lowest(low[1], swing_length), low[1], 0)
shift_to_bullish = close > previous_high
shift_to_bearish = close < previous_low
// Momentum Candle Check (Strong Body)
candle_range = high - low
candle_body = math.abs(close - open)
body_percentage = candle_range > 0 ? candle_body / candle_range : 0 // Avoid division by zero if range is 0
long_momentum = body_percentage >= momentum_body_percent and close > open
short_momentum = body_percentage >= momentum_body_percent and close < open
// --- START: Momentum Candle Coloring ---
// Use color.lime for a neon green effect and color.red for neon red.
bullish_momentum_color = long_momentum ? color.lime : na
bearish_momentum_color = short_momentum ? color.red : na
barcolor(bullish_momentum_color, title="Bullish Momentum Candle")
barcolor(bearish_momentum_color, title="Bearish Momentum Candle")
// --- END: Momentum Candle Coloring ---
// Entry Conditions
long_condition = ta.crossover(close, upper_band) and (not confirm_trend or higher_tf_trend) and shift_to_bullish and (not momentum_filter or long_momentum)
short_condition = ta.crossunder(close, lower_band) and (not confirm_trend or not higher_tf_trend) and shift_to_bearish and (not momentum_filter or short_momentum)
// Exit Conditions (TWEAKED)
exit_long = ta.crossunder(close, basis) or close < (order_block_low * 0.99)
exit_short = ta.crossover(close, basis) or close > (order_block_high * 1.01)
// Calculate 5% of equity for position size
risk_percent = 5.0 // Use float for percentage calculation
capital_per_trade = (strategy.equity * risk_percent) / 100
trade_qty = capital_per_trade / close
trade_qty := trade_qty < 0.000001 ? 0.000001 : trade_qty // Ensure minimum trade quantity if calculated qty is too small
// Strategy Execution
if long_condition
strategy.entry('Long', strategy.long, qty=trade_qty)
if short_condition
strategy.entry('Short', strategy.short, qty=trade_qty)
if exit_long
strategy.close('Long', comment="Exit Long")
if exit_short
strategy.close('Short', comment="Exit Short")
// Plotting Bollinger Bands (Improved)
p1 = plot(upper_band, color=color.rgb(76, 175, 80), title='Upper BB', linewidth=2)
p2 = plot(lower_band, color=color.rgb(244, 67, 54), title='Lower BB', linewidth=2)
plot(basis, color=color.rgb(33, 150, 243), title='Basis BB', linewidth=2)
//plot entry and exit shapes
plotshape(long_condition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(short_condition, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, size=size.small)