ianzeng123
Die perfekte Interpretation von Transaktionen zwischen mehreren Zeitfenstern
Es handelt sich nicht um eine gewöhnliche Schwingungsstrategie. Die Schwingungsstrategie definiert die Handelszone über den hohen 60-Minuten-Zeitrahmen und sucht den genauen Einstiegspunkt des Brin-Bands + RSI in den niedrigen Zeitrahmen. Die 96-Zyklen-Branchenerkennung arbeitet mit den 20-Zyklen-Brin-Bändern zusammen, um ein komplettes Handelssystem für die Zone zu bilden.
Die Kernlogik der Strategie ist unmissverständlich: Der Preis muss innerhalb des von der HTF festgelegten Bereichs sein und mit dem RSI-Überkauf-Überverkauf-Signal eintreten, wenn er die Bollinger-Bandgrenze berührt. Die Mehrkopfsignale erfordern einen Preis ≤ Bollinger und RSI ≤ 30, die Luftsignale erfordern einen Preis ≥ Bollinger und RSI ≥ 70. Diese Doppelbestätigungsmechanismen filtern effektiv eine große Anzahl von falschen Signalen.
Die mathematische Logik hinter der 2,0-fachen Standarddifferenz-Einstellung
Die Brin-Band-Standarddifferenz von 2,0 ist keine willkürliche Einstellung. Die Statistik sagt uns, dass 95% der Preisschwankungen im Bereich von 2 Standarddifferenzen liegen, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, die Grenze zu berühren, nur 5% beträgt.
Die Brin-Band-Länge von 20 Zyklen findet eine Balance zwischen der Erfassung von kurzfristigen Schwankungen und der Vermeidung von Überempfindlichkeit. Es ist stabiler als der 14-Zyklus und empfindlicher als der 26-Zyklus. In Kombination mit dem 14-Zyklus-RSI bildet es eine klassische Dynamikbestätigungskombination.
VWAP-Filter: Optional, aber entscheidend für die Risikokontrolle
Die 0.25% VWAP-Toleranz ist sehr gut konzipiert. Die Strategie unterbricht den Handel, wenn der Kurs von der VWAP-Wertentfernung um mehr als 0.25% abweicht. Diese scheinbar unbedeutende Filterbedingung verhindert, dass der Kurs in der Realität von der durchschnittlichen Wertentfernung abweicht.
Der VWAP stellt den volumengewichteten Durchschnittspreis des Tages dar und ist eine wichtige Referenz für institutionelle Händler. Wenn die Preise in der Nähe des VWAP schwanken, befindet sich der Markt normalerweise in einem relativ ausgeglichenen Zustand, der für die Intervallhandelsstrategie geeignet ist.
Stop-loss-Design: Die Kunst des Risikos und des Gewinns
Die Strategie bietet zwei Stopp-Modi an: Mittelschwenkstopp und Randstop. Mittelschwenkstopp ist konservativer und zielt auf die Mittellinie der Brin-Band; Randstop ist aggressiver und zielt auf die andere Grenze der HTF-Branche. Rückmeldungen zeigen, dass die Mittelschwenkstopp-Mode eine höhere Erfolgsrate hat, aber weniger Einnahme erzielt.
Der Stopp-Buffer von 0,15% ist durch die Konstruktion vernünftig. Der Stopp liegt außerhalb der Grenze des HTF-Bereichs von 0,15%, was sowohl dem Preis einen normalen Raum für Schwankungen bietet als auch den Stopp bei einem echten Durchbruch rechtzeitig verhindert. Diese Bufferquote wurde optimiert, um die Stoppfrequenz und die Schutzwirkung auszugleichen.
Positionsmanagement: Risikokontrollphilosophie mit einer Obergrenze von 20%
Die maximale Position ist auf 20% des Kontogeldes beschränkt, was ein Ausgleichspunkt für aggressiven Handel und Risikokontrolle ist. Das ist etwas aggressiver als die traditionell empfohlenen 10%, aber angesichts der hochfrequenten Eigenschaften der Strategie und der relativ geringen Stop-Loss-Grenze ist eine Positionskonfiguration von 20% angemessen.
Die dynamische Positionsberechnung basiert auf dem Nettowert des Kontos in Echtzeit und stellt sicher, dass die Risikobereitschaft für jeden Handel relativ stabil ist. Wenn der Nettowert des Kontos steigt, steigt der absolute Positionswert; Wenn der Nettowert sinkt, schrumpft der Positionswert automatisch und bildet einen natürlichen Risikomanagementmechanismus.
Anwendbarer Szenario: Die Erntemaschine in der Schaukelstadt
Die Strategie funktioniert am besten in schwankenden Märkten und eignet sich besonders für Varianten mit moderater Volatilität. Sie funktioniert schlecht in starken Trendmärkten, da die Preise leicht die HTF-Bereich überschreiten und häufige Stop-Losses auslösen. Es wird empfohlen, sie in der VIX-Bereich 15-25 zu verwenden, um extreme Panik- oder extreme Gierzeiten zu vermeiden.
Die beste Zeit für den Handel ist die überlappende Zeit zwischen Europa und den Vereinigten Staaten von Amerika (Beijing Zeit 21:00-24:00), in der es genügend Liquidität gibt und die Preise relativ regelmäßig schwanken. Die asiatische Zeit kann aufgrund der geringen Liquidität zu Preissprüngen führen, die die Ausführung der Strategie beeinträchtigen.
Risiko-Hinweis: Es gibt keinen perfekten Handel mit dem Heiligen Becher
Die historische Rückführung ist kein Vorbild für zukünftige Erträge, und die Strategie besteht das Risiko einer fortlaufenden Verlustentwicklung. Die Parameter, die auf historischen Daten basieren, können ausfallen, insbesondere wenn sich die Marktstruktur stark verändert. Es wird empfohlen, die Parameter regelmäßig zu überprüfen und anzupassen.
Bei einem Black Swan kann die HTF-Branche augenblicklich ausfallen, was dazu führt, dass die Stop-Loss nicht rechtzeitig ausgeführt werden kann. Es wird empfohlen, eine maximale Rücknahmelimit auf Kontoebene festzulegen und den Handel zu unterbrechen, wenn die Verluste an diesem Tag 5% des Nettowerts der Konten übersteigen. Die Strategie ist nicht geeignet für die Verwendung vor und nach einem wichtigen Finanzereignis, um Ereignisse mit hoher Auswirkung wie Zentralbankentscheidungen, nicht-farmwirtschaftliche Daten usw. zu vermeiden.
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Multi-Timeframe Range Trading Perfected
This isn’t your average oscillation strategy. The Maiko Range Scalper leverages 60-minute HTF to define trading ranges while hunting for precise Bollinger Band + RSI entries on lower timeframes. The 96-period range identification combined with 20-period Bollinger Bands creates a complete range-trading ecosystem.
Core logic is crystal clear: price must stay within HTF-defined range, entering when touching Bollinger boundaries with RSI confirmation. Long signals require price ≤ lower band AND RSI ≤ 30, short signals need price ≥ upper band AND RSI ≥ 70. This dual confirmation effectively filters out numerous false signals.
Mathematical Logic Behind 2.0 Standard Deviation Setting
The 2.0x Bollinger multiplier isn’t arbitrary. Statistics tell us 95% of price movements occur within 2 standard deviations, meaning boundary touches have only 5% probability. When price breaks this probability barrier, mean reversion likelihood increases significantly.
20-period Bollinger length strikes the perfect balance between capturing short-term volatility and avoiding excessive sensitivity. More stable than 14-period, more responsive than 26-period. Combined with 14-period RSI, it forms the classic momentum confirmation combo. RSI 30⁄70 thresholds are more conservative than traditional 20⁄80, reducing false signals in extreme markets.
VWAP Filter: Optional But Critical Risk Control
The 0.25% VWAP tolerance is brilliantly designed. When price deviates beyond 0.25% from VWAP, strategy pauses trading. This seemingly minor filter condition effectively avoids periods when price dramatically deviates from mean value.
VWAP represents volume-weighted average price for the session, a crucial benchmark for institutional traders. When price oscillates near VWAP, markets typically maintain relative balance, creating ideal conditions for range trading strategies.
Stop-Loss & Take-Profit Design: Risk-Reward Artistry
Strategy offers two profit-taking modes: mid-band exit and opposite-band exit. Mid-band is more conservative, targeting Bollinger middle line; opposite-band is more aggressive, targeting the other HTF range boundary. Backtesting shows mid-band mode achieves higher win rate but smaller per-trade profits.
0.15% stop-loss buffer design is well-calibrated. Stop-loss sits 0.15% outside HTF range boundaries, providing normal fluctuation room while cutting losses on genuine breakouts. This buffer percentage balances stop frequency with protection effectiveness.
Position Management: 20% Cap Risk Control Philosophy
Maximum position limited to 20% of account equity balances aggressive trading with risk control. More aggressive than traditional 10% recommendations, but considering strategy’s high-frequency nature and relatively small stop-loss ranges, 20% allocation is reasonable.
Dynamic position calculation based on real-time account equity ensures consistent risk exposure per trade. When account grows, absolute position size increases; when equity drops, positions automatically reduce, creating natural risk adjustment mechanism.
Optimal Scenarios: Sideways Market Harvester
Strategy performs best in sideways choppy markets, particularly suitable for moderate volatility instruments. Poor performance in strong trending markets where price easily breaks HTF ranges, triggering frequent stop-losses. Recommend usage when VIX between 15-25, avoiding extreme fear or greed periods.
Optimal trading hours are European-American overlap (9:00 PM - 12:00 AM Beijing time) when liquidity is abundant and price movements relatively regular. Asian sessions may produce price gaps due to insufficient liquidity, affecting strategy execution.
Risk Warning: No Perfect Trading Holy Grail
Historical backtesting doesn’t guarantee future returns; strategy carries consecutive loss risks. Especially when market structure undergoes major changes, parameters optimized on historical data may become ineffective. Regular parameter review and adjustment recommended.
During black swan events, HTF ranges may instantly fail, preventing timely stop-loss execution. Suggest implementing account-level maximum drawdown limits, suspending trading when daily losses exceed 5% of account equity. Strategy unsuitable around major economic events; avoid central bank decisions, NFP releases, and other high-impact announcements.
[/trans]
/*backtest
start: 2025-08-24 00:00:00
end: 2025-08-31 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Maiko Range Scalper (Sideways BB + RSI) – v4 clean",
overlay=true,
initial_capital=5000,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.06)
// ===== Inputs =====
tfHTF = input.timeframe("60", "HTF voor range (15 of 60)")
lenRange = input.int(96, "HTF lookback voor range (bars)", minval=10)
bbLen = input.int(20, "Bollinger lengte", minval=5)
bbMult = input.float(2.0, "Bollinger std dev", step=0.1)
rsiLen = input.int(14, "RSI lengte", minval=5)
rsiLong = input.int(30, "RSI drempel Long ≤", minval=5, maxval=50)
rsiShort = input.int(70, "RSI drempel Short ≥", minval=50, maxval=95)
useVWAP = input.bool(false, "Extra filter: prijs nabij VWAP (±X%)")
vwapBand = input.float(0.25, "VWAP tolerantie %", step=0.05)
tpMode = input.string("Mid band", "Take-Profit doel", options=["Mid band","Tegenoverliggende band/Range"])
slBufferP = input.float(0.15, "SL buffer buiten range (%)", step=0.05, minval=0.05)
maxPosPct = input.float(20, "Max positie t.o.v. account (%)", step=1)
// ===== HTF Range (MTF) =====
htfHigh = request.security(syminfo.tickerid, tfHTF, ta.highest(high, lenRange))
htfLow = request.security(syminfo.tickerid, tfHTF, ta.lowest(low, lenRange))
rangeMid = (htfHigh + htfLow) / 2.0
// ===== LTF Indicatoren =====
basis = ta.sma(close, bbLen)
dev = ta.stdev(close, bbLen) * bbMult
bbU = basis + dev
bbL = basis - dev
rsi = ta.rsi(close, rsiLen)
vwapV = ta.vwap
// ===== Filters =====
inRange = (close <= htfHigh) and (close >= htfLow)
vwapOK = not useVWAP or (math.abs(close - vwapV) / vwapV * 100 <= vwapBand)
// ===== Signalen =====
longCond = inRange and vwapOK and (close <= bbL) and (rsi <= rsiLong)
shortCond = inRange and vwapOK and (close >= bbU) and (rsi >= rsiShort)
// ===== Position sizing =====
equity = strategy.equity
maxQtyValue = equity * (maxPosPct / 100.0)
qty = maxQtyValue / close
// ===== Stops & Targets =====
longSL = htfLow * (1.0 - slBufferP / 100.0)
shortSL = htfHigh * (1.0 + slBufferP / 100.0)
longTP = tpMode == "Mid band" ? basis : math.max(basis, htfHigh)
shortTP = tpMode == "Mid band" ? basis : math.min(basis, htfLow)
// ===== Huidige positie =====
isFlat = strategy.position_size == 0
isLong = strategy.position_size > 0
isShort = strategy.position_size < 0
// ===== Orders =====
if (longCond and (isFlat or isShort))
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=qty)
strategy.exit("L-Exit", from_entry="Long", stop=longSL, limit=longTP)
if (shortCond and (isFlat or isLong))
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=qty)
strategy.exit("S-Exit", from_entry="Short", stop=shortSL, limit=shortTP)
// ===== Plots =====
plot(htfHigh, "HTF Resistance", color=color.new(color.red, 0), linewidth=2)
plot(htfLow, "HTF Support", color=color.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(basis, "BB Basis", color=color.new(color.blue, 0))
plot(bbU, "BB Upper", color=color.new(color.blue, 0))
plot(bbL, "BB Lower", color=color.new(color.blue, 0))
plot(vwapV, title="VWAP", color=color.new(color.purple, 0), display=useVWAP ? display.all : display.none)
// ===== Signal markeringen =====
plotshape(longCond, title="Long signal", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.tiny, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCond, title="Short signal", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.tiny, color=color.new(color.red, 0))
// ===== Alerts =====
alertcondition(longCond, title="Long Setup", message="Long setup: BB bounce + RSI in HTF-range")
alertcondition(shortCond, title="Short Setup", message="Short setup: BB bounce + RSI in HTF-range")