
Die dreifache Mikro-Channel-Dynamik-Multi-Faktor-Trading-Strategie ist eine quantitative Trading-Methode, die auf Preisform basiert. Die Kernstrategie besteht darin, die Mikro-Channel-Struktur zu identifizieren, die sich in drei aufeinanderfolgenden K-Linien im Markt bildet, und die Handelssignale durch 10 Schlüsselfaktoren quantitativ zu bewerten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen. Die Strategie ist für die Finanzmärkte in verschiedenen Zeiträumen geeignet, insbesondere für Day-Short-Line-Händler.
Das Kernprinzip der dreifachen Mikro-Kanal-Dynamik-Multifaktor-Handelsstrategie ist die Identifizierung von einseitigen Bewegungskanälen, die sich in drei aufeinanderfolgenden K-Linien im Markt bilden. Die Strategie funktioniert durch folgende Schritte:
Mikrokanal-ErkennungStrategie: Zuerst sucht man nach drei aufeinanderfolgenden gleichgewandten K-Linien ((alle positiv oder alle negativ), was darauf hindeutet, dass sich der Markt in einem kurzfristigen einseitigen Trend befindet.
Mehrfacher BewertungssystemQualitätsbewertung der Form durch Bewertung von 10 Schlüsselfaktoren:
WahrscheinlichkeitsbewertungDie erwartete Erfolgsrate für jedes Handelssignal wird berechnet, basierend auf der Basis-Erfolgsrate (70%) und der Faktor-Score.
ZulassungsvoraussetzungenDas System erzeugt ein Handelssignal, wenn die Gesamtbewertung über dem vorgegebenen Schwellenwert (>50%) liegt.
Risikomanagement:
PositionsverwaltungDie Anzahl der Kontrakte wird dynamisch berechnet.
AusstiegsmechanismusDie Strategie ist wie folgt: Verfolgen Sie Ihre Stop-Loss-Strategie und sperren Sie einen Teil Ihres Gewinns, sobald der Gewinn das Ziel erreicht hat, und legen Sie eine feste Stop-Loss- und eine obligatorische Tages-Platzzeit fest.
Durch die tiefgreifende Analyse des Codes zeigte sich, dass diese Strategie folgende wesentliche Vorteile aufweist:
Objektive QuantifizierungStrategie: Quantitative Bewertung jedes Handelssignals durch 10 Faktoren reduziert subjektive Urteile und erhöht die Konsistenz und Objektivität des Handels.
AnpassungsfähigkeitDie Strategie kann für verschiedene Märkte und Zeitspannen angewendet werden, da sie auf allgemeine Preisformationen und nicht auf spezifische Marktmerkmale basiert.
WahrscheinlichkeitsantriebDie Strategie basiert auf statistischen Wahrscheinlichkeiten, wobei jedes Handelssignal eine eindeutige erwartete Gewinnrate hat, die es dem Händler ermöglicht, auf Daten basierende Entscheidungen zu treffen.
Perfekte RisikokontrolleDie Risiken werden durch dynamische Positionsanpassungen auf einen festen Prozentsatz des Kontogeldes beschränkt.
Mehrere EinsätzeDie Strategie integriert verschiedene Ausstiegsmethoden, darunter die Verfolgung von Stop-Losses, die Festsetzung von Stop-Losses und die Zwangs-Plating-Position innerhalb eines Tages, um die Gelder der Händler umfassend zu schützen.
Visualisierte RückmeldungStrategie: Die Strategie bietet detaillierte Handelssignalmarkierungen und Faktorbewertungen auf den Diagrammen, so dass Händler die Qualität jedes Signals intuitiv verstehen können.
Genaueres ZeitmanagementDas Risiko eines Übernacht-Haltens wird durch die Begrenzung der Handelszeitfenster und die Einführung von End-of-Day-Plating vermieden.
Obwohl die Strategie zahlreiche Vorteile hat, gibt es folgende potenzielle Risiken und Herausforderungen:
Risiko einer Über-AnpassungGewichte und Thresholds mit 10 Faktoren können zu einem Risiko führen, dass die historischen Daten übermäßig angepasst werden, was zu einer schlechten zukünftigen Leistung führen kann.
Risiken bei schlechten MärktenIn einem Markt mit geringer Liquidität können Ein- und Ausstiegspreise rutschen und die tatsächlichen Handelsergebnisse beeinflussen.
ParameterempfindlichkeitStrategie-Performance ist hochsensibel für mehrere Parameter, einschließlich ATR-Länge, Gewinn-Trench-Wert und Risiko-Rendite-Verhältnis. Die falsche Einstellung der Parameter kann die Strategie-Performance erheblich beeinträchtigen.
Abhängigkeit vom MarktumfeldDie Strategie funktioniert am besten in einem klaren Marktumfeld und kann in einem wackligen Markt oder in einem stark volatilen Markt zu Fehlsignalen führen.
SignalsparitätDa mehrere strenge Bedingungen erfüllt werden müssen, kann die Strategie in bestimmten Perioden nur wenige Handelssignale erzeugen, was sich auf die Gesamtrendite auswirkt.
RechenkomplexitätMehrfache Auswertung erhöht die Rechenkomplexität der Strategie und kann zu einer Herausforderung bei der Verzögerung von Live-Transactions führen.
Um diese Risiken zu verringern, können Sie Folgendes tun:
Die Strategie kann auf der Grundlage von Code-Analysen in folgende Richtungen optimiert werden:
Optimierung der FaktorgewichtungDerzeit sind alle Faktoren gleich gewichtet (jeweils mit einer Gewinnrate von 5%). Die optimale Gewichtung der Faktoren kann durch maschinelle Lernmethoden ermittelt werden, um die Prognose-Genauigkeit zu verbessern. Diese Optimierung kann dazu führen, dass einige wichtigeren Faktoren ein höheres Gewicht erhalten, während die Wirkung anderer Faktoren reduziert wird.
Marktumfeld-Filter: Hinzufügen von Komponenten zur Beurteilung der Marktumgebung, wie z. B. Trendstärke oder Volatilitätsindikatoren, um nur unter günstigen Marktbedingungen zu handeln. Dies kann durch Hinzufügen von Indikatoren wie ADX, Volatilitätsprozentsätzen und anderen erreicht werden, um Handelssignale in ungünstigen Marktbedingungen zu vermeiden.
Verbesserte ZeitfilterDie aktuelle Strategie verwendet ein festes Handelszeitfenster, um die Handelszeiträume zu optimieren, indem die Strategie für verschiedene Zeiträume analysiert wird. So können beispielsweise bestimmte Märkte zu bestimmten Zeiten stärker orientiert sein, während sie zu anderen Zeiten stärker schwanken können.
AnpassungsparameterUmwandlung von festen Parametern (z. B. ATR-Länge, RR) in Parameter, die auf die dynamische Anpassung der Marktbedingungen basieren. So kann beispielsweise der RR in hochvolatilen Märkten erhöht und in niedrigen Märkten verringert werden.
Bestätigung mehrerer ZeiträumeDie Einführung von Bestätigungsmechanismen für höhere Zeiträume, z. B. die Anforderung, dass die Tageskurve mit der aktuellen Handelsrichtung übereinstimmt. Dies kann die Erfolgsrate der Strategie erheblich erhöhen und einen Gegenkurs vermeiden.
Optimierung der AusspielungsmechanismenDerzeitige Tracking-Stopps können zu dynamischen Tracking-Stopps auf Basis von ATR oder zu strukturierten Auftritten auf Basis von unterstützenden Widerstandspunkten optimiert werden. Diese Optimierungen können die Fortsetzung des Trends besser erfassen und gleichzeitig zum Ende des Trends aussteigen.
Integriertes Maschinelles LernenEs ist möglich, dass die Ergebnisse der Analysen von Signalen, die in den letzten Jahren in den meisten Ländern der Welt veröffentlicht wurden, in den letzten Jahren in den meisten Ländern der Welt veröffentlicht wurden.
Die dreifache Mikro-Channel-Dynamik-Probabilitäts-Mehrfaktoren-Trading-Strategie ist eine systematisierte Handelsmethode, die die Identifizierung von Preisformationen und die Bewertung von mehreren Faktoren kombiniert. Durch die Identifizierung der Mikro-Channel-Struktur, die durch die Bildung von drei aufeinanderfolgenden K-Linien gebildet wird, und die Bewertung der Signalqualität unter Verwendung von 10 Schlüsselfaktoren, bietet die Strategie einen objektiven, quantifizierbaren Rahmen für Handelsentscheidungen.
Die Kernvorteile der Strategie liegen in ihrem objektiven Signal-Score-System, strengen Risikokontrollen und flexiblen Ausstiegsmechanismen. Durch die Berechnung der erwarteten Gewinnrate für jedes Signal können Händler mehr datengetriebene Entscheidungen treffen, anstatt auf subjektive Gefühle zu vertrauen. Die dynamische Positionsverwaltung der Strategie gewährleistet gleichzeitig die Einheitlichkeit der Risikokontrolle, unabhängig von der Größe des Kontos.
Trotz der Herausforderungen der Parameter-Sensitivität und der Abhängigkeit von der Marktumgebung wird die Performance der Strategie durch die vorgeschlagenen Optimierungsrichtungen, insbesondere die Optimierung der Faktorgewichte, die Filterung der Marktumgebung und die Verbesserung der Ausstiegsmechanismen, weiter verbessert. Darüber hinaus könnte die Einführung von Machine-Learning-Technologien eine wichtige Richtung für die zukünftige Entwicklung der Strategie sein, die das Potenzial hat, komplexere Muster aus historischen Daten zu entdecken.
Für Quantitative Trader bietet diese Strategie einen soliden Rahmen, der nach individuellen Risikopräferenzen und Handelsstilen angepasst und erweitert werden kann. Letztendlich hängt der Erfolg der Strategie nicht nur von ihrer technischen Umsetzung ab, sondern auch vom Verständnis und der Disziplin des Traders, die Strategie-Regeln auszuführen.
/*backtest
start: 2024-05-20 00:00:00
end: 2025-05-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDC"}]
*/
//@version=5
strategy("Ali 3-Bar MC v6 10 Factor", overlay=true, pyramiding=0)
// === INPUTS ===
showLabels = input.bool(true, title="Show Entry Labels")
rewardMultiple = input.float(1, title="Reward : Risk")
atrLength = input.int(4, title="ATR Length")
var int bullSignalBarIndex = na
var int bearSignalBarIndex = na
// === ATR ===
atr = ta.sma(ta.tr(true), atrLength)
signalTimeout = 1 // 例如3根bar
// === 风险控制参数 ===
riskPerTradePercent = input.float(1, title="每笔风险占比 (%)") // 如 1%
pointValue = input.float(5, title="每点价值,例如 ES 是 $50/pt")
// 10 Factor
//@version=5
baseWinRate = 0.70
tick = syminfo.mintick
tolerance = 0.2 // 用于判断 bar 大小一致的容忍比例
// 获取3根 bar 的关键数据
body(i) => math.abs(close[i] - open[i])
barSize(i) => math.abs(high[i] - low[i])
upperTailRatio(i) => (high[i] - math.max(close[i], open[i])) / barSize(i)
lowerTailRatio(i) => (math.min(close[i], open[i]) - low[i])/barSize(i)
upperTailTolerance = 0.15
lowerTailTolerance = 0.15
bodyTolerance = 0.7
barUniformTolerance = 0.3
win_threshold = 0.5
// 检测 BL MC(3-bar micro channel 向上)
isBLMC = close[2] > open[2] and close[1] > open[1] and close > open
// === 各项因子判断 ===
//f1_uniform = math.max(barSize(2)/barSize(1), barSize(1)/barSize(2)) < 1 + barUniformTolerance and math.max(barSize(1)/barSize(0), barSize(1)/barSize(0)) < 1 + barUniformTolerance
f1_uniform = math.max(barSize(2)/barSize(0) , barSize(0)/barSize(2)) < 1 + barUniformTolerance
f2_mostCOH = ((upperTailRatio(2) < upperTailTolerance? 1:0) + (upperTailRatio(1) < upperTailTolerance? 1:0) + (upperTailRatio(0) < upperTailTolerance? 1:0) )>=2
f3_microGap = low > high[2]
f4_tickGap = open > close[1] or open[1] > close[2]
f5_closesAboveHigh = close > high[1] and close[1] > high[2]
f6_higherLows = low > low[1] and low[1] > low[2]
f7_opensAbovePriorClose = open >= close[1] or open[1] >= close[2]
f8_noLowerTail = ((lowerTailRatio(2) < lowerTailTolerance? 1:0) + (lowerTailRatio(1) < lowerTailTolerance? 1:0) + (lowerTailRatio(0) < lowerTailTolerance? 1:0) )>=1
f9_noDojiOrOpposite =body(2) / barSize(2) > bodyTolerance and body(1) / barSize(1) > bodyTolerance and body(0) / barSize(0) > bodyTolerance
// === 总评分计算 ===
score = 0
score := score - (f1_uniform ? 0 : 1)
score := score - (f2_mostCOH ? 0 : 1)
score := score - (f3_microGap ? 0 : 4)
score := score - (f4_tickGap ? 0 : 1)
score := score - (f5_closesAboveHigh ? 0 : 1)
score := score - (f6_higherLows ? 0 : 1)
score := score - (f7_opensAbovePriorClose ? 0 : 1)
score := score - (f8_noLowerTail ? 0 : 1)
score := score - (f9_noDojiOrOpposite ? 0 : 1)
winProb = baseWinRate + (score * 0.05) // 每个因子加5%,最高 1.20
// === 图上标记 ===
if isBLMC
labelText = str.tostring(winProb * 100, "#.##") + "%\n" + "1️⃣ uniform: " + str.tostring(f1_uniform) + "\n" + "2️⃣ mostCOL: " + str.tostring(f2_mostCOH) + "\n" + "3️⃣ microGap: " + str.tostring(f3_microGap) + "\n" + "4️⃣ tickGap: " + str.tostring(f4_tickGap) + "\n" + "5️⃣ closes<priorLow: " + str.tostring(f5_closesAboveHigh) + "\n" + "6️⃣ lowerHighs: " + str.tostring(f6_higherLows) + "\n" + "7️⃣ opensBelowClose: " + str.tostring(f7_opensAbovePriorClose) + "\n" + "8️⃣ noLowerTail: " + str.tostring(f8_noLowerTail) + "\n" + "9️⃣ noDoji: " + str.tostring(f9_noDojiOrOpposite) ,
label.new( bar_index, low, text=labelText, style=label.style_label_up, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.white, size=size.small )
// === Ali BULL MC ===
isAliBull = isBLMC and winProb>=win_threshold
// === 检测 Bear Micro Channel ===
isBRMC = close[2] < open[2] and close[1] < open[1] and close < open
// === Bear 各项因子 ===
br_f1_uniform = math.max(barSize(2)/barSize(0) , barSize(0)/barSize(2)) < 1 + barUniformTolerance
br_f2_mostCOL = ((lowerTailRatio(2) < lowerTailTolerance ? 1:0) + (lowerTailRatio(1) < lowerTailTolerance ? 1:0) + (lowerTailRatio(0) < lowerTailTolerance ? 1:0)) >= 2
br_f3_microGap = low[2] > high
br_f4_tickGap = open < close[1] or open[1] < close[2]
br_f5_closesBelowLow = close < low[1] and close[1] < low[2]
br_f6_lowerHighs = high < high[1] and high[1] < high[2]
br_f7_opensBelowPriorClose = open < close[1] or open[1] < close[2]
br_f8_noUpperTail = ((upperTailRatio(2) < upperTailTolerance ? 1:0) + (upperTailRatio(1) < upperTailTolerance ? 1:0) + (upperTailRatio(0) < upperTailTolerance ? 1:0)) >= 1
br_f9_noDojiOrOpposite = body(2)/barSize(2) > bodyTolerance and body(1)/barSize(1) > bodyTolerance and body(0)/barSize(0) > bodyTolerance
// === Bear 总评分计算 ===
br_score = 0
br_score := br_score - (br_f1_uniform ? 0 : 1)
br_score := br_score - (br_f2_mostCOL ? 0 : 1)
br_score := br_score - (br_f3_microGap ? 0 : 4)
br_score := br_score - (br_f4_tickGap ? 0 : 1)
br_score := br_score - (br_f5_closesBelowLow ? 0 : 1)
br_score := br_score - (br_f6_lowerHighs ? 0 : 1)
br_score := br_score - (br_f7_opensBelowPriorClose ? 0 : 1)
br_score := br_score - (br_f8_noUpperTail ? 0 : 1)
br_score := br_score - (br_f9_noDojiOrOpposite ? 0 : 1)
br_winProb = baseWinRate + (br_score * 0.05)
// === Bear 图上标记 ===
if isBRMC
labelText = str.tostring(br_winProb * 100, "#.##") + "%\n" + "1️⃣ uniform: " + str.tostring(br_f1_uniform) + "\n" + "2️⃣ mostCOL: " + str.tostring(br_f2_mostCOL) + "\n" + "3️⃣ microGap: " + str.tostring(br_f3_microGap) + "\n" + "4️⃣ tickGap: " + str.tostring(br_f4_tickGap) + "\n" + "5️⃣ closes<priorLow: " + str.tostring(br_f5_closesBelowLow) + "\n" + "6️⃣ lowerHighs: " + str.tostring(br_f6_lowerHighs) + "\n" + "7️⃣ opensBelowClose: " + str.tostring(br_f7_opensBelowPriorClose) + "\n" + "8️⃣ noUpperTail: " + str.tostring(br_f8_noUpperTail) + "\n" + "9️⃣ noDoji: " + str.tostring(br_f9_noDojiOrOpposite) ,
label.new( bar_index, low, text=labelText, style=label.style_label_up, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.white, size=size.small )
// === Ali BEAR MC ===
isAliBear = isBRMC and br_winProb >=win_threshold
// === ENTRY/RISK/TARGET ===
bullEntry = (upperTailRatio(0)<0.1 ? close :high + tick)
bullStop = open[2] - tick
bullRisk = bullEntry - bullStop
bullTarget = bullEntry + bullRisk * rewardMultiple
bearEntry = (lowerTailRatio(0)<0.1? close :low - tick)
bearStop = open[2] + tick
bearRisk = bearStop - bearEntry
bearTarget = bearEntry - bearRisk * rewardMultiple
// === 动态仓位计算(基于账户资金和止损大小) ===
riskAmount = strategy.equity * (riskPerTradePercent / 100)
bullContracts = math.max(math.floor(riskAmount / (bullRisk * pointValue)),1)
bearContracts = math.max(math.floor(riskAmount / (bearRisk * pointValue)),1)
// === STATE ===
var float bullGapCloseLine = na
var float bearGapCloseLine = na
var bool inLong = false
var bool inShort = false
var bool bullStructureExitArmed = false
var bool bearStructureExitArmed = false
var float lastBullOpen = na
var float lastBearOpen = na
var line currentTPLine = na
var line currentSLLine = na
var float fixedBullStop = na
var float fixedBullTarget = na
var float fixedBearStop = na
var float fixedBearTarget = na
canTradeNow = not na(time(timeframe.period, "0930-1545", "America/New_York")) // 只在盘中前6小时交易
// === BULL ENTRY ===
if isAliBull and na(bullSignalBarIndex) and canTradeNow and strategy.position_size == 0
strategy.entry("Ali Long", strategy.long, stop=bullEntry, qty=bullContracts)
strategy.exit("Close Long", from_entry = "Ali Long", stop = bullStop, trail_price = bullTarget, trail_offset = atrLength )
bullSignalBarIndex := bar_index
fixedBullStop := bullStop
fixedBullTarget := bullTarget
// === BEAR ENTRY ===
if isAliBear and na(bearSignalBarIndex) and canTradeNow and strategy.position_size == 0
strategy.entry("Ali Short", strategy.short, stop=bearEntry, qty=bearContracts)
strategy.exit("Close Short", from_entry = "Ali Short", stop = bearStop,trail_price = bearTarget, trail_offset = atrLength)
bearSignalBarIndex := bar_index
fixedBearStop := bearStop
fixedBearTarget := bearTarget
// === RESET ===
if strategy.position_size != 0
bullSignalBarIndex := na
bearSignalBarIndex := na
if not na(bullSignalBarIndex) and (bar_index - bullSignalBarIndex >= signalTimeout) and strategy.opentrades == 0
strategy.cancel("Ali Long")
bullSignalBarIndex := na
fixedBullStop := na
fixedBullTarget := na
if not na(bearSignalBarIndex) and (bar_index - bearSignalBarIndex >= signalTimeout) and strategy.opentrades == 0
strategy.cancel("Ali Short")
bearSignalBarIndex := na
fixedBearStop := na
fixedBearTarget := na
eodTime = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 15, 55)
if time >= eodTime and strategy.position_size != 0
strategy.close_all(comment="EOD Exit")
label.new(bar_index, close, "Exit: EOD", style=label.style_label_down, color=color.gray, textcolor=color.white, size=size.small)
bearSignalBarIndex := na
bullSignalBarIndex:=na
fixedBearStop := na
fixedBearTarget := na
plot(fixedBearTarget, title="Bull TP", color=color.green, style=plot.style_linebr)
plot(fixedBearStop, title="Bull SL", color=color.red, style=plot.style_linebr)