ianzeng123
Überblick
Das System ist speziell für Händler konzipiert, die eine hohe Wahrscheinlichkeit für den Handel in einem bestimmten Zeitfenster zu identifizieren suchen, und verwendet Dynamic Tracking Stop Loss und Positionsmanagement Techniken, um die Performance zu optimieren. Die Kernstrategie besteht darin, durch die dynamische Identifizierung von Unterstützungs- und Widerstandspunkten, kombiniert mit Handelszeitfilterung und Umsatzbestätigung, ein genaues Handelssignal bereitzustellen.
Strategieprinzip
Die Grundprinzipien dieser Strategie basieren auf der Synergie von drei Kernelementen: Genauere Aufnahme, optimale Zeit und Zustandsverwaltung.
Eintrittssystem： Die Strategie sucht nach Umkehrmöglichkeiten, indem sie dynamisch wichtige Preisniveaus identifiziert. Sie verwendet eine konfigurierbare Rücklaufphase, um Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu berechnen, und löst ein Einstiegssignal aus, wenn der Preis mit diesen wichtigen Gebieten interagiert. Einstiegsvoraussetzungen sind die Interaktion des Preises mit den Unterstützungs- / Widerstandsniveaus, die Bestätigung der Transaktion und die optionalen Trendfilterbestätigung.
Zeitfilter： Die Strategie implementiert ein umfassendes Zeitfiltersystem, das es den Händlern erlaubt, die optimalen Handelszeiten zu definieren. Dies umfasst:
- 12-Stunden-Trading-Zeitfenster-Einstellung
- Unterstützung für mehrere Zeitzonen (UTC, EST, PST, CST)
- Filter nach Wochentagen (nur an Wochentagen, am Wochenende oder beides)
- Automatische Vermeidung der Mittagspause (normalerweise zwischen 12 und 13 Uhr)
- Visualisierte Zeitanzeige (Aktive/Nicht-aktive Handelszeiten durch Hintergrundfarbe angezeigt)
Risikomanagementsysteme： Die Strategie nutzt eine drei-Stufen-Risikomanagement-Methode:
- Mehrstufige BremssystemeSetzen Sie zwei Stop-Loss-Ziele (TP1 und TP2) und legen Sie Ihre Position im TP1-Teil frei.
- Dynamische Tracking- und Stop-Loss-TechnologieDie drei Optionsmodelle (konservativ, ausgeglichen und radikal) werden automatisch an die momentane Marktvolatilität angepasst.
- Intelligente Lagerverwaltung: Ermöglicht Händlern die Konfiguration der Anzahl der Einstiege und der Anzahl der Teil-Platzpositionen, die klare Verfolgung der Positionshaltung und der Verluste
Strategische Vorteile
Durch die tiefgreifende Analyse des Codes hat diese Strategie folgende Vorteile:
Komplexe EinfahrtssignaleDie Kombination von Preisbewegungen, Transaktionsmengenbestätigung und Trendkonsistenz erhöht die Zuverlässigkeit von Handelssignalen. Das System sucht nach hochprobablen Wendepunkten in der Nähe von wichtigen Unterstützungs- und Widerstandspunkten und reduziert das Risiko von Falschbrüchen.
Flexible ZeitfilterungEs ermöglicht Händlern, sich auf die besten Handelszeiten zu konzentrieren, wodurch ein niedrig- oder hochvolatiles Marktumfeld vermieden wird. Dies trägt dazu bei, die Handelseffizienz zu erhöhen und die Möglichkeit zu verringern, unter ungünstigen Marktbedingungen zu handeln. Es unterstützt Multi-Zeitzone-Handel und benutzerdefinierte Handelszeit-Einstellungen, so dass es für Händler in der ganzen Welt geeignet ist.
Erweiterte Risikomanagement-FunktionenDie dynamische Verfolgung von Stop-Loss-Systems, die sich automatisch an Marktbewegungen anpassen, hilft, Gewinne zu schützen und gewinnbringende Positionen zu halten. Mehrstufige Stop-Loss-Ziele und teilweise Ausgleichsoptionen ermöglichen es, Gewinne an verschiedenen Preisniveaus zu sperren.
Ein umfassender visueller FeedbackDas System bietet detaillierte Chart-Elemente und Echtzeit-Dashboards, die den Händlern helfen, die Marktlage und die Strategie zu verstehen. Die Eintrittsbereiche werden hervorgehoben, die dynamischen Risiken/Rendite-Linien und die Tracking-Stop-Loss-Visualisierung machen den Handelsprozess transparenter.
Hohe AnpassbarkeitStrategie bietet eine breite Palette an individuellen Anpassungsmöglichkeiten, die sich an unterschiedliche Handelsstile und Marktbedingungen anpassen lassen.
Strategisches Risiko
Obwohl diese Strategie viele Vorteile hat, gibt es einige potenzielle Risiken:
Risiken der ParameteroptimierungDie Strategie hängt von mehreren Parameter-Einstellungen ab, wie z. B. Rücklaufzeiten, ATR-Multiplikatoren und Trendfilter-Einstellungen. Diese Parameter müssen sorgfältig optimiert und regelmäßig angepasst werden, um sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen. Eine Überoptimierung der Parameter kann zu einer Überpassung führen, die unter zukünftigen Marktbedingungen schlechter abschneidet.
MarktsensitivitätUnter extremen Marktbedingungen können die Preise schnell über die kritischen Niveaus hinausgehen, wodurch ein Stop-Loss ausgelöst wird.
Zeit-FilterbeschränkungDie Zeitfilter helfen zwar, ungünstige Handelszeiten zu vermeiden, aber sie können auch dazu führen, dass einige hochwertige Handelsmöglichkeiten verpasst werden. Die Märkte folgen nicht immer einem vorgegebenen Zeitmuster, insbesondere während wichtiger Ereignisse oder Nachrichten.
Verfolgung von Stop-Loss-FallenIn einem bewegten Markt kann ein dynamischer Tracking-Stop zu früh ausgelöst werden, was zu einem vorzeitigen Abschluss eines möglicherweise profitablen Handels führt. Verschiedene Tracking-Stop-Settings (konservativ, ausgeglichen, aggressiv) verhalten sich in verschiedenen Marktumgebungen unterschiedlich.
SignalkonflikteEs kann ein Mischsignal auftreten, wenn der Preis mehrere Unterstützungs- und Widerstandsniveaus erreicht, oder wenn die Zeitfilterung mit den Einstiegssignalen kollidiert. Dies erfordert zusätzliche Beurteilung oder komplexere Entscheidungsregeln.
Richtung der Strategieoptimierung
Auf der Grundlage der Code-Analyse sind folgende Optimierungsmöglichkeiten möglich:
Anpassung der AnpassungsparameterEin Mechanismus zur automatischen Anpassung von Schlüsselparametern wie Rücklaufzeiten und ATR-Multiplikatoren an die jüngste Marktvolatilität und Handelsentwicklung. Dies hilft der Strategie, sich besser an unterschiedliche Marktumgebungen anzupassen, ohne dass manuelle Interventionen erforderlich sind.
Erweiterte Analyse der MarktstrukturDie Integration komplexerer Methoden zur Identifizierung von Preisstrukturen, wie die Identifizierung von höheren Unterstützungs- und Widerstandsbereichen, die Identifizierung von Trendkanälen oder Preisformationen, kann die Qualität und Zuverlässigkeit des Einstiegssignals verbessern.
Optimierung der Zeitfilterlogik: Ermitteln Sie die optimalen Handelszeiten für einen bestimmten Markt durch Datenanalyse und passen Sie die Handelszeitfenster automatisch an die historische Performance an. Berücksichtigen Sie die Filterung für die Integration von saisonalen Mustern und marktspezifischen Ereignissen (z. B. Veröffentlichung von Wirtschaftsdaten).
Verbesserung der Risikomanagement-Mechanismen: Entwurf eines intelligenten Positionsmanagementsystems, das die Positionsgröße dynamisch an die historische Volatilität, die aktuellen Marktbedingungen und die Strategie anpasst. In profitablen Geschäften wird eine Stufenlösung basierend auf einem Prozentsatz der Gewinne eingeführt.
Integrierte Modelle für maschinelles LernenDie Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen, um die Zuverlässigkeit von Unterstützungs- und Widerstandspunkten vorherzusagen oder die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Eintrittssignals unter bestimmten Marktbedingungen zu schätzen. Dies kann helfen, potenziell minderwertige Handelssignale zu filtern.
Zusammenfassen
Das Dynamic Time Filtering Support Resistance Tracking Stop Loss Trading System ist eine voll funktionsfähige Handelsstrategie, die präzise Einstiegssignale, intelligente Zeitfilterung und adaptive Risikomanagement kombiniert. Es verbessert die Handelsqualität durch die Suche nach hochprobabilen Umkehrmöglichkeiten an wichtigen Unterstützungs- und Resistenzpositionen, während es die Zeitfilterung und die Bestätigung der Lieferung nutzt.
Die Hauptvorteile der Strategie liegen in ihrer umfassenden Zeitfilterung, der dynamischen Verfolgung von Stop-Loss-Technologien und der hochvisualisierten Benutzeroberfläche. Zusammen bilden diese Funktionen ein leistungsstarkes und flexibles Handelsinstrument für verschiedene Marktbedingungen und Handelsstile.
Um jedoch das Potenzial der Strategie voll auszuschöpfen, müssen die Händler die Parameter sorgfältig optimieren, ihre Leistungsmerkmale in verschiedenen Marktumgebungen verstehen und möglicherweise maßgeschneiderte Anpassungen an die spezifischen Märkte und die individuellen Handelsziele vornehmen. Durch die Umsetzung der empfohlenen Optimierungsmaßnahmen können die Leistung und Robustheit der Strategie weiter verbessert werden und den Händlern zuverlässigere Werkzeuge für die Marktanalyse und die Ausführung von Geschäften zur Verfügung gestellt werden.
/*backtest
start: 2025-08-13 00:00:00
end: 2025-08-20 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_OKX","currency":"ETH_USDT","balance":5000}]
*/
//@version=5
strategy("FlowStateTrader", overlay=true)
// Input Parameters
lookbackPeriod = input.int(20, "Lookback Period for Key Levels", minval=5, maxval=100)
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period", minval=5, maxval=50)
atrMultiplierSL = input.float(1.5, "SL ATR Multiplier", minval=0.5, maxval=5.0, step=0.1)
atrMultiplierTP1 = input.float(1.5, "TP1 ATR Multiplier", minval=0.5, maxval=5.0, step=0.1)
atrMultiplierTP2 = input.float(2.0, "TP2 ATR Multiplier", minval=0.5, maxval=5.0, step=0.1)
rewardToRisk = input.float(2.0, "Reward to Risk Ratio", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1)
// Trend Filter Settings
enableTrendFilter = input.bool(true, "Enable Trend Filter")
trendMAPeriod = input.int(20, "Trend MA Period", minval=5, maxval=200)
trendMAType = input.string("EMA", "Trend MA Type", options=["EMA", "SMA"])
// TIME FILTER SETTINGS
enableTimeFilter = input.bool(false, "Enable Time-Based Filter", tooltip="Filter trades based on specific time windows")
// 12-hour format time inputs
startHour12 = input.int(9, "Start Hour (1-12)", minval=1, maxval=12, tooltip="Trading start hour in 12-hour format")
startAMPM = input.string("AM", "Start AM/PM", options=["AM", "PM"])
endHour12 = input.int(4, "End Hour (1-12)", minval=1, maxval=12, tooltip="Trading end hour in 12-hour format")
endAMPM = input.string("PM", "End AM/PM", options=["AM", "PM"])
// Timezone selection
timeZone = input.string("UTC", "Time Zone", options=["UTC", "EST", "PST", "CST"], tooltip="Time zone for trading hours")
// Additional controls
avoidLunchHour = input.bool(true, "Avoid Lunch Hour (12:00-1:00 PM)", tooltip="Skip trading during typical lunch break")
weekendsOnly = input.bool(false, "Weekends Only", tooltip="Only trade on weekends")
weekdaysOnly = input.bool(false, "Weekdays Only", tooltip="Only trade on weekdays")
// Strategy Settings
entryQty = input.int(10, "Entry Quantity (Contracts)", minval=1, maxval=1000)
enablePartialClose = input.bool(true, "Enable Partial Close at TP1")
partialCloseQty = input.int(1, "Contracts to Close at TP1", minval=1, maxval=100)
enableAlerts = input.bool(true, "Enable Strategy Alerts")
// Dashboard Settings
dashboardSize = input.string("Medium", "Dashboard Size", options=["Small", "Medium", "Large"], tooltip="Control the size of the information dashboard")
enableScorecard = input.bool(true, "Enable Performance Scorecard", tooltip="Show performance metrics in lower right corner")
// Trailing Stop Settings
enableTrailingStop = input.bool(true, "Enable Trailing Stop")
trailMode = input.string("Balanced", "Trailing Stop Mode", options=["Conservative", "Balanced", "Aggressive"], tooltip="Conservative: Protect more profit | Balanced: Good middle ground | Aggressive: Let winners run longer")
// Set trailing parameters based on mode
trailActivationMultiplier = trailMode == "Conservative" ? 0.8 : trailMode == "Balanced" ? 1.0 : 1.2
trailDistanceMultiplier = trailMode == "Conservative" ? 0.6 : trailMode == "Balanced" ? 0.8 : 1.0
// TIME FILTER FUNCTIONS
// Convert 12-hour format to 24-hour format
convertTo24Hour(hour12, ampm) =>
var int hour24 = na
if ampm == "AM"
hour24 := hour12 == 12 ? 0 : hour12
else // PM
hour24 := hour12 == 12 ? 12 : hour12 + 12
hour24
// Convert timezone to UTC offset
getUTCOffset(tz) =>
var int offset = na
if tz == "UTC"
offset := 0
else if tz == "EST"
offset := -5 // EST is UTC-5
else if tz == "CST"
offset := -6 // CST is UTC-6
else if tz == "PST"
offset := -8 // PST is UTC-8
offset
getCurrentHour() =>
hour(time, "UTC")
getCurrentDayOfWeek() =>
dayofweek(time)
isWeekend() =>
currentDay = getCurrentDayOfWeek()
currentDay == dayofweek.saturday or currentDay == dayofweek.sunday
isWeekday() =>
not isWeekend()
isInTradingWindow() =>
if not enableTimeFilter
true
else
// Convert 12-hour inputs to 24-hour UTC
startHour24 = convertTo24Hour(startHour12, startAMPM)
endHour24 = convertTo24Hour(endHour12, endAMPM)
utcOffset = getUTCOffset(timeZone)
// Convert local time to UTC
startHourUTC = (startHour24 - utcOffset + 24) % 24
endHourUTC = (endHour24 - utcOffset + 24) % 24
currentHour = getCurrentHour()
// Handle trading window logic
var bool inWindow = false
// Handle same-day window vs overnight window
if startHourUTC <= endHourUTC
// Same day window (e.g., 9 AM to 4 PM)
inWindow := currentHour >= startHourUTC and currentHour <= endHourUTC
else
// Overnight window (e.g., 10 PM to 6 AM)
inWindow := currentHour >= startHourUTC or currentHour <= endHourUTC
// Apply day-of-week filters
if weekendsOnly and not isWeekend()
inWindow := false
if weekdaysOnly and not isWeekday()
inWindow := false
// Apply lunch hour filter (12:00-1:00 PM in selected timezone)
if avoidLunchHour and inWindow
lunchStart24 = 12 // 12 PM
lunchEnd24 = 13 // 1 PM
lunchStartUTC = (lunchStart24 - utcOffset + 24) % 24
lunchEndUTC = (lunchEnd24 - utcOffset + 24) % 24
// Check if current hour falls in lunch period
if lunchStartUTC <= lunchEndUTC
// Normal case: lunch doesn't cross midnight
if currentHour >= lunchStartUTC and currentHour < lunchEndUTC
inWindow := false
else
// Edge case: lunch period crosses midnight (shouldn't happen but safety check)
if currentHour >= lunchStartUTC or currentHour < lunchEndUTC
inWindow := false
inWindow
// Combined time filter
isGoodTradingTime() =>
isInTradingWindow()
// ATR and Volume Calculation
atr = ta.atr(atrPeriod)
volumeSMA = ta.sma(volume, atrPeriod)
// Trend Filter
trendMA = enableTrendFilter ? (trendMAType == "EMA" ? ta.ema(close, trendMAPeriod) : ta.sma(close, trendMAPeriod)) : na
isBullishTrend = enableTrendFilter ? close > trendMA : true
isBearishTrend = enableTrendFilter ? close < trendMA : true
// Key Levels Identification (Support & Resistance Zones)
support = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
resistance = ta.highest(high, lookbackPeriod)
supportBuffer = support - atr * 0.5
resistanceBuffer = resistance + atr * 0.5
// Define Entry Conditions (with time filter)
isBullishEntry = (close > supportBuffer) and (low <= support) and (volume > volumeSMA) and isBullishTrend and isGoodTradingTime()
isBearishEntry = (close < resistanceBuffer) and (high >= resistance) and (volume > volumeSMA) and isBearishTrend and isGoodTradingTime()
// Calculate Stop Loss and Take Profit Levels
bullishSL = support - atr * atrMultiplierSL
bullishTP1 = support + atr * rewardToRisk * atrMultiplierTP1
bullishTP2 = support + atr * rewardToRisk * atrMultiplierTP2
bearishSL = resistance + atr * atrMultiplierSL
bearishTP1 = resistance - atr * rewardToRisk * atrMultiplierTP1
bearishTP2 = resistance - atr * rewardToRisk * atrMultiplierTP2
// Strategy Position Management
var float longEntryPrice = na
var float shortEntryPrice = na
var bool tp1HitLong = false
var bool tp1HitShort = false
// Trailing Stop Variables
var float longTrailStop = na
var float shortTrailStop = na
var bool longTrailActive = false
var bool shortTrailActive = false
// Calculate position sizing
finalQty = entryQty
// Long Entry
if isBullishEntry and strategy.position_size == 0
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=finalQty)
longEntryPrice := close
tp1HitLong := false
// Reset trailing stop variables
longTrailStop := na
longTrailActive := false
if enableAlerts
alert("Long Entry Signal at " + str.tostring(close) + " - Qty: " + str.tostring(finalQty), alert.freq_once_per_bar)
// Short Entry
if isBearishEntry and strategy.position_size == 0
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=finalQty)
shortEntryPrice := close
tp1HitShort := false
// Reset trailing stop variables
shortTrailStop := na
shortTrailActive := false
if enableAlerts
alert("Short Entry Signal at " + str.tostring(close) + " - Qty: " + str.tostring(finalQty), alert.freq_once_per_bar)
// Long Position Management
if strategy.position_size > 0
// Calculate current profit
currentProfit = close - strategy.position_avg_price
profitInATR = currentProfit / atr
// Trailing Stop Logic
if enableTrailingStop and profitInATR >= trailActivationMultiplier
// Activate trailing stop
if not longTrailActive
longTrailActive := true
longTrailStop := close - atr * trailDistanceMultiplier
else
// Update trailing stop (only move up, never down)
newTrailStop = close - atr * trailDistanceMultiplier
longTrailStop := math.max(longTrailStop, newTrailStop)
// Determine which stop loss to use
effectiveStopLoss = enableTrailingStop and longTrailActive ? longTrailStop : bullishSL
// Stop Loss (either original or trailing)
strategy.exit("Long SL", "Long", stop=effectiveStopLoss)
// Take Profit 1 (Partial Close by Contracts)
if enablePartialClose and not tp1HitLong and high >= bullishTP1 and strategy.position_size >= partialCloseQty
strategy.close("Long", qty=partialCloseQty, comment="Long TP1", immediately=true)
tp1HitLong := true
// Take Profit 2 (Close Remaining Position) or Full Close if Partial is Disabled
if (enablePartialClose and tp1HitLong and high >= bullishTP2) or (not enablePartialClose and high >= bullishTP1)
strategy.close("Long", comment=enablePartialClose ? "Long TP2" : "Long TP1", immediately=true)
// Short Position Management
if strategy.position_size < 0
// Calculate current profit (for shorts, profit when price goes down)
currentProfit = strategy.position_avg_price - close
profitInATR = currentProfit / atr
// Trailing Stop Logic
if enableTrailingStop and profitInATR >= trailActivationMultiplier
// Activate trailing stop
if not shortTrailActive
shortTrailActive := true
shortTrailStop := close + atr * trailDistanceMultiplier
else
// Update trailing stop (only move down, never up)
newTrailStop = close + atr * trailDistanceMultiplier
shortTrailStop := math.min(shortTrailStop, newTrailStop)
// Determine which stop loss to use
effectiveStopLoss = enableTrailingStop and shortTrailActive ? shortTrailStop : bearishSL
// Stop Loss (either original or trailing)
strategy.exit("Short SL", "Short", stop=effectiveStopLoss)
// Take Profit 1 (Partial Close by Contracts)
if enablePartialClose and not tp1HitShort and low <= bearishTP1 and math.abs(strategy.position_size) >= partialCloseQty
strategy.close("Short", qty=partialCloseQty, comment="Short TP1", immediately=true)
tp1HitShort := true
// Take Profit 2 (Close Remaining Position) or Full Close if Partial is Disabled
if (enablePartialClose and tp1HitShort and low <= bearishTP2) or (not enablePartialClose and low <= bearishTP1)
strategy.close("Short", comment=enablePartialClose ? "Short TP2" : "Short TP1", immediately=true)
// Reset flags when position closes
if strategy.position_size == 0
tp1HitLong := false
tp1HitShort := false
// Reset trailing stop variables
longTrailStop := na
shortTrailStop := na
longTrailActive := false
shortTrailActive := false
// Visualization - Entry Zones
var box bullishBox = na
var box bearishBox = na
var label bullishZoneLabel = na
var label bearishZoneLabel = na
// Bullish Entry Zone
// Bearish Entry Zone
// Visualization - Risk/Reward Lines for Active Positions
var line longTP1Line = na
var line longTP2Line = na
var line longSLLine = na
var line shortTP1Line = na
var line shortTP2Line = na
var line shortSLLine = na
// Labels for TP/SL Values
// Short Position Lines and Labels
// Support and Resistance Lines
plot(support, "Support", color=color.green, linewidth=1, style=plot.style_line)
plot(resistance, "Resistance", color=color.red, linewidth=1, style=plot.style_line)
// Plot Trend MA if enabled
plot(enableTrendFilter ? trendMA : na, "Trend MA", color=color.blue, linewidth=2)
// Plot Trailing Stops if active
plot(strategy.position_size > 0 and longTrailActive ? longTrailStop : na, "Long Trail Stop", color=color.orange, linewidth=2, style=plot.style_stepline)
plot(strategy.position_size < 0 and shortTrailActive ? shortTrailStop : na, "Short Trail Stop", color=color.orange, linewidth=2, style=plot.style_stepline)