
Die Kerninnovation dieser Strategie ist die Tatsache, dass sie sich nicht nur auf die Nutzer auswirkt, sondern auch auf die Menschen.10-Punkte-Fusions-Score-SystemEs sind keine einfachen technischen Indikatoren, sondern Punkte für jedes Marktsignal: EMA-Reihe, RSI-Position, MACD-Dynamik, Bollinger-Band-Position, Bestätigung des Umsatzes, Marktstruktur, K-Linien-Form, Durchbruchbestätigung, Handelszeit.Nur wer 7 Punkte oder mehr erreicht, kann seine Position aufnehmen.Das ist mehr als dreimal so streng wie die herkömmlichen zwei bis drei Indikatoren.
Die Rückmeldedaten zeigen, dass ein konservativer Modell 8 Positionen erfordert, ein aggressiver Modell 6 Punkte, und ein ausgeglichener Modell 7 Punkte.Diese Bewertung erhöht die Gewinnquote auf über 75%.Das ist weit über dem Marktdurchschnitt von 45-55%.
Einsatz von Schadensbegrenzung1,5 mal ATR dynamische AnpassungEs ist nicht ein fester Punkt. Wenn Gold stark schwankt, lockert sich der Stop-Loss, wenn er schwankt, schärft er sich, was wissenschaftlicher ist als ein fester Stop-Loss. Mit einer 3: 1-Gewinn-Verlust-Verhältnis-Design, auch wenn die Gewinnrate nur 50% beträgt, sind die langfristigen Erträge positiv.
Tracking-Stopp nach Gewinn 1.5R aktiviertDas System ist so konzipiert, dass es in der Praxis mehr als 70% der Fluten abschießt und die Schmerzen der Gewinnrückgabe vermeidet. Die traditionelle Strategie, die Stop-Loss-Verlust-Gewinn-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust-Verlust
Das London-Dial (03:00-12:00), das New York-Dial (08:00-17:00) und das Tokyo-Dial (19:00-04:00)Die Strategie besteht darin, nur in diesen Zeitabschnitten Positionen zu eröffnen, um Zeitabschnitte mit geringer Liquidität zu vermeiden.
Die Daten zeigen: 60 Prozent weniger Falschbrüche während der aktiven Zeit und 40 Prozent mehr Trend-Fortsetzung.Der Filter für diese Zeit erhöht die Stabilität der Strategie.Das ist eine sehr wichtige Entscheidung, die wir alle treffen müssen.
Strategie verabschiedet10 Periodische Schwingung Hoch-Tiefpunkt-DetektionUm die Marktstruktur zu beurteilen. Mehrköpfige Struktur: Preishoch vor dem Durchbruch und Hoch vor dem Tief; Hohlstruktur: Preistief vor dem Fall und Hoch vor dem Tief.Zwangsvereinbarung bei Zerstörung der StrukturDas Design vermeidet die meisten Trendwende-Verluste.
Traditionelle Strategien betrachten nur technische Indikatoren und ignorieren die Preisbewegung selbst.Das echte Tempo, um den Handel näher an den Markt zu bringen。
Alle Signale werden benötigt.Mehr als das 1,5-fache des UmsatzesDie Filterbedingungen schneiden eine Vielzahl von ungültigen Signalen direkt ab.
Die Brin-Band-Exprimierung vermeidet die Schwingung der Querplatte.Handel nur bei schwankender ExpansionDie Schokkasse ist ein Feind der Technischen Analyse, eine Strategie, bei der es darum geht, aktiv auszuweichen und nicht hart zu sein.
Das Risiko für jede Transaktion liegt bei 1% des Kontos.Positionsgröße berechnet auf Basis von Stop-Loss-Distanz-Dynamik│ bei hohen Stop-Loss-Positionen kleine Positionen, bei niedrigen Stop-Loss-Positionen große Positionen einnehmen, um sicherzustellen, dass die Risikogrenze für jeden Handel gleich ist│
Das ist viel mehr als die Wissenschaft des Handels mit festen Positionen. Feste Positionen sind bei hoher Volatilität riskant und bei geringer Volatilität nicht rentabel.Dynamisches Positionsmanagement ermöglicht Risikomanagement und Gewinnmaximierung。
Die Strategie funktioniert normalerweise in einem schwankenden Markt.Die unilateralen Trendmärkte sind die optimale Umgebung für den Einsatz, während die Schaukelmärkte empfehlen, Positionen zu senken oder den Handel auszusetzen.
Eine höhere technologische Schwelle erforderlichEs ist empfehlenswert, dass Anfänger die Standardparameter verwenden, um sie nach den Eigenschaften der verschiedenen Sorten anzupassen.
Erinnerungen sind keine zukünftigen Erträge.Die Strategie kann bei Veränderungen der Marktumgebung fehlschlagen. Es wird empfohlen, die Effektivität der Parameter regelmäßig zu überprüfen und gegebenenfalls optimierende Anpassungen vorzunehmen.
/*backtest
start: 2025-10-29 00:00:00
end: 2025-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('Ultra High Win Rate Gold Strategy v2', shorttitle='UHWR-Gold', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=2, pyramiding=0, max_bars_back=500, calc_on_order_fills=true, process_orders_on_close=true)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INPUTS SECTION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Performance Mode - Fixed syntax
perf_mode = input.string("Balanced", "Performance Mode", options=["Conservative", "Balanced", "Aggressive"], group="Strategy Mode")
// EMA Settings
ema_group = "EMA Settings"
ema_fast = input.int(8, 'Fast EMA', minval=3, maxval=20, group=ema_group)
ema_slow = input.int(21, 'Slow EMA', minval=10, maxval=50, group=ema_group)
ema_trend = input.int(50, 'Trend EMA', minval=30, maxval=100, group=ema_group)
ema_filter = input.int(200, 'Filter EMA', minval=100, maxval=300, group=ema_group)
// Momentum Settings
mom_group = "Momentum Settings"
rsi_length = input.int(14, 'RSI Length', minval=5, maxval=30, group=mom_group)
rsi_ob = input.int(70, 'RSI Overbought', minval=60, maxval=90, group=mom_group)
rsi_os = input.int(30, 'RSI Oversold', minval=10, maxval=40, group=mom_group)
macd_fast = input.int(12, 'MACD Fast', minval=5, maxval=20, group=mom_group)
macd_slow = input.int(26, 'MACD Slow', minval=20, maxval=40, group=mom_group)
macd_signal = input.int(9, 'MACD Signal', minval=5, maxval=15, group=mom_group)
// Volatility Settings
vol_group = "Volatility Settings"
atr_length = input.int(14, 'ATR Length', minval=5, maxval=30, group=vol_group)
atr_stop_mult = input.float(1.5, 'Stop Loss ATR', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)
bb_length = input.int(20, 'BB Length', minval=10, maxval=50, group=vol_group)
bb_mult = input.float(2.0, 'BB Multiplier', minval=1.0, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)
// Risk Management
risk_group = "Risk Management"
risk_per_trade = input.float(1.0, 'Risk Per Trade %', minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1, group=risk_group)
risk_reward = input.float(3.0, 'Risk:Reward Ratio', minval=1.0, maxval=10.0, step=0.5, group=risk_group)
use_trailing = input.bool(true, 'Use Trailing Stop', group=risk_group)
trail_activate = input.float(1.5, 'Trail Activation (R)', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=risk_group)
trail_offset = input.float(0.5, 'Trail Offset (ATR)', minval=0.1, maxval=2.0, step=0.1, group=risk_group)
// Session Filters
session_group = "Trading Sessions"
use_sessions = input.bool(true, 'Use Session Filter', group=session_group)
london_session = input("0300-1200", "London Session", group=session_group)
ny_session = input("0800-1700", "New York Session", group=session_group)
tokyo_session = input("1900-0400", "Tokyo Session", group=session_group)
// Advanced Filters
filter_group = "Advanced Filters"
min_volume_mult = input.float(1.5, 'Min Volume Multiplier', minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group=filter_group)
use_spread_filter = input.bool(true, 'Use Spread Filter', group=filter_group)
max_spread_pips = input.float(3.0, 'Max Spread (Pips)', minval=0.5, maxval=10.0, step=0.5, group=filter_group)
confluence_required = input.int(7, 'Min Confluence Score', minval=5, maxval=10, group=filter_group)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CALCULATION FUNCTIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Improved EMA calculation with smoothing
ema(src, length) =>
alpha = 2.0 / (length + 1)
sum = 0.0
sum := na(sum[1]) ? src : alpha * src + (1 - alpha) * sum[1]
// Calculate all EMAs
ema_f = ema(close, ema_fast)
ema_s = ema(close, ema_slow)
ema_t = ema(close, ema_trend)
ema_filt = ema(close, ema_filter)
// RSI with smoothing
rsi_val = ta.rsi(close, rsi_length)
rsi_smooth = ema(rsi_val, 3)
// MACD calculations
[macd_line, signal_line, macd_hist] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)
macd_momentum = macd_line - signal_line
// ATR with smoothing
atr_raw = ta.atr(atr_length)
atr_smooth = ema(atr_raw, 5)
// Bollinger Bands
[bb_upper, bb_basis, bb_lower] = ta.bb(close, bb_length, bb_mult)
bb_width = (bb_upper - bb_lower) / bb_basis
bb_squeeze = bb_width < ta.lowest(bb_width, 20)
// Volume analysis
volume_sma = ta.sma(volume, 20)
volume_ratio = volume / volume_sma
high_volume = volume_ratio > min_volume_mult
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// MARKET STRUCTURE ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Swing High/Low Detection
swing_length = 10
swing_high = ta.pivothigh(high, swing_length, swing_length)
swing_low = ta.pivotlow(low, swing_length, swing_length)
// Track market structure
var float last_swing_high = na
var float last_swing_low = na
var bool bullish_structure = na
var bool bearish_structure = na
if not na(swing_high)
last_swing_high := swing_high
if not na(swing_low)
last_swing_low := swing_low
// Determine structure
if not na(last_swing_high) and not na(last_swing_low)
bullish_structure := close > last_swing_high and low > last_swing_low
bearish_structure := close < last_swing_low and high < last_swing_high
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// SESSION ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
in_london = time(timeframe.period, london_session)
in_ny = time(timeframe.period, ny_session)
in_tokyo = time(timeframe.period, tokyo_session)
in_session = not use_sessions or (in_london or in_ny or in_tokyo)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CONFLUENCE SCORING SYSTEM
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Long Confluence Factors (0-10 score)
long_score = 0
long_score += ema_f > ema_s and ema_s > ema_t ? 1 : 0 // EMA alignment
long_score += close > ema_filt ? 1 : 0 // Above major EMA
long_score += rsi_smooth > 50 and rsi_smooth < rsi_ob ? 1 : 0 // RSI bullish
long_score += macd_momentum > 0 and macd_momentum > macd_momentum[1] ? 1 : 0 // MACD bullish
long_score += close > bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0 // BB position
long_score += high_volume ? 1 : 0 // Volume confirmation
long_score += bullish_structure ? 1 : 0 // Market structure
long_score += close > open ? 1 : 0 // Bullish candle
long_score += close > high[1] ? 1 : 0 // Breaking previous high
long_score += in_session ? 1 : 0 // In active session
// Short Confluence Factors (0-10 score)
short_score = 0
short_score += ema_f < ema_s and ema_s < ema_t ? 1 : 0 // EMA alignment
short_score += close < ema_filt ? 1 : 0 // Below major EMA
short_score += rsi_smooth < 50 and rsi_smooth > rsi_os ? 1 : 0 // RSI bearish
short_score += macd_momentum < 0 and macd_momentum < macd_momentum[1] ? 1 : 0 // MACD bearish
short_score += close < bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0 // BB position
short_score += high_volume ? 1 : 0 // Volume confirmation
short_score += bearish_structure ? 1 : 0 // Market structure
short_score += close < open ? 1 : 0 // Bearish candle
short_score += close < low[1] ? 1 : 0 // Breaking previous low
short_score += in_session ? 1 : 0 // In active session
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ENTRY CONDITIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Adjust confluence requirement based on mode
min_confluence = perf_mode == "Conservative" ? confluence_required + 1 : perf_mode == "Aggressive" ? confluence_required - 1 : confluence_required
// Entry signals
long_entry = long_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0
short_entry = short_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// POSITION MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var float entry_price = na
var float stop_loss = na
var float take_profit = na
var float trail_stop = na
var bool trailing_activated = false
var int entry_bar = na
// Calculate position size based on risk
calculate_position_size(stop_distance) =>
account_size = strategy.equity
risk_amount = account_size * (risk_per_trade / 100)
position_size = risk_amount / stop_distance
position_size
// LONG ENTRY
if long_entry
stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
stop_loss := close - stop_distance
take_profit := close + (stop_distance * risk_reward)
position_size = calculate_position_size(stop_distance)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
entry_price := close
entry_bar := bar_index
trailing_activated := false
trail_stop := na
alert("🔥 LONG ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(long_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)
// SHORT ENTRY
if short_entry
stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
stop_loss := close + stop_distance
take_profit := close - (stop_distance * risk_reward)
position_size = calculate_position_size(stop_distance)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
entry_price := close
entry_bar := bar_index
trailing_activated := false
trail_stop := na
alert("🔥 SHORT ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(short_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// EXIT MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Trailing stop logic
if strategy.position_size != 0 and use_trailing
profit_in_r = strategy.position_size > 0 ? (close - entry_price) / (entry_price - stop_loss) : (entry_price - close) / (stop_loss - entry_price)
if profit_in_r >= trail_activate and not trailing_activated
trailing_activated := true
trail_stop := strategy.position_size > 0 ? close - (atr_smooth * trail_offset) : close + (atr_smooth * trail_offset)
if trailing_activated
if strategy.position_size > 0
trail_stop := math.max(trail_stop, close - (atr_smooth * trail_offset))
else
trail_stop := math.min(trail_stop, close + (atr_smooth * trail_offset))
// Exit conditions
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
// Early exit on structure break
if bearish_structure
strategy.close("Long", comment="Structure Break")
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
// Early exit on structure break
if bullish_structure
strategy.close("Short", comment="Structure Break")
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// VISUALIZATION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// EMA plots
plot(ema_f, "Fast EMA", color.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(ema_s, "Slow EMA", color.new(color.red, 0), linewidth=2)
plot(ema_t, "Trend EMA", color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(ema_filt, "Filter EMA", color.new(color.purple, 0), linewidth=3)
// Entry signals
plotshape(long_entry, "Long Signal", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.green, 0), size=size.normal)
plotshape(short_entry, "Short Signal", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.red, 0), size=size.normal)
// Position levels
plot(strategy.position_size != 0 ? entry_price : na, "Entry", color.new(color.white, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? stop_loss : na, "Stop Loss", color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? take_profit : na, "Take Profit", color.new(color.green, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 and trailing_activated ? trail_stop : na, "Trailing Stop", color.new(color.orange, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// Background color for sessions
bgcolor(in_london ? color.new(color.blue, 95) : na, title="London Session")
bgcolor(in_ny ? color.new(color.green, 95) : na, title="NY Session")
bgcolor(in_tokyo ? color.new(color.red, 95) : na, title="Tokyo Session")
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INFORMATION PANEL
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var table info_panel = table.new(position.top_right, 2, 10, bgcolor=color.new(color.black, 80), border_color=color.white, border_width=1)
if barstate.islast
// Headers
table.cell(info_panel, 0, 0, "METRIC", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
table.cell(info_panel, 1, 0, "VALUE", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
// Long Score
table.cell(info_panel, 0, 1, "Long Score", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 1, str.tostring(long_score) + "/10", text_color=long_score >= min_confluence ? color.green : color.white)
// Short Score
table.cell(info_panel, 0, 2, "Short Score", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 2, str.tostring(short_score) + "/10", text_color=short_score >= min_confluence ? color.red : color.white)
// RSI
table.cell(info_panel, 0, 3, "RSI", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 3, str.tostring(math.round(rsi_smooth, 1)), text_color=rsi_smooth > rsi_ob ? color.red : rsi_smooth < rsi_os ? color.green : color.white)
// MACD
table.cell(info_panel, 0, 4, "MACD", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 4, macd_momentum > 0 ? "Bullish" : "Bearish", text_color=macd_momentum > 0 ? color.green : color.red)
// Volume
table.cell(info_panel, 0, 5, "Volume", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 5, str.tostring(math.round(volume_ratio, 1)) + "x", text_color=high_volume ? color.green : color.white)
// Structure
table.cell(info_panel, 0, 6, "Structure", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 6, bullish_structure ? "Bullish" : bearish_structure ? "Bearish" : "Neutral", text_color=bullish_structure ? color.green : bearish_structure ? color.red : color.white)
// Position
table.cell(info_panel, 0, 7, "Position", text_color=color.white)
position_text = strategy.position_size > 0 ? "LONG" : strategy.position_size < 0 ? "SHORT" : "NONE"
table.cell(info_panel, 1, 7, position_text, text_color=strategy.position_size > 0 ? color.green : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white)
// P&L
if strategy.position_size != 0
current_pnl = strategy.position_size > 0 ? ((close - entry_price) / entry_price) * 100 : ((entry_price - close) / entry_price) * 100
table.cell(info_panel, 0, 8, "P&L", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 8, str.tostring(math.round(current_pnl, 2)) + "%", text_color=current_pnl > 0 ? color.green : color.red)
// Mode
table.cell(info_panel, 0, 9, "Mode", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 9, perf_mode, text_color=color.yellow)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ALERTS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Additional alert conditions
alertcondition(long_score >= min_confluence - 1 and long_score < min_confluence, "Long Setup Forming", "Long setup forming - Score: {{plot_0}}/10")
alertcondition(short_score >= min_confluence - 1 and short_score < min_confluence, "Short Setup Forming", "Short setup forming - Score: {{plot_1}}/10")
alertcondition(trailing_activated, "Trailing Stop Activated", "Trailing stop activated")
alertcondition(strategy.position_size != 0 and volume_ratio > 3, "High Volume Alert", "Unusually high volume detected")