
La estrategia es un sistema de negociación de seguimiento de tendencias que combina indicadores EMA y ADX para optimizar la gestión de fondos a través de múltiples niveles de paradas y paradas móviles. La estrategia utiliza la línea de paridad EMA como dirección de tendencia, el indicador ADX como filtro de fuerza de tendencia, y diseña un mecanismo de paradas de tres capas para dividir los beneficios, mientras que utiliza ATR para ajustar dinámicamente la posición de paradas para controlar el riesgo.
La lógica central de la estrategia incluye las siguientes partes clave:
Se trata de una estrategia de seguimiento de tendencias estructurada, con claridad lógica, que equilibra los beneficios y los riesgos mediante múltiples niveles de stop-loss y stop-loss dinámicos. El diseño general de la estrategia cumple con los principios básicos de la negociación cuantitativa, con una buena escalabilidad y espacio para la optimización.
/*backtest
start: 2024-03-06 18:40:00
end: 2025-02-17 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("BTC Optimized Strategy v6", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=250)
// === 參數設定 ===
lengthEMA = input(50, title="EMA 週期")
adxLength = input(14, title="ADX 週期")
atrLength = input(14, title="ATR 週期")
riskReward = input(2.0, title="風險報酬比")
tp1_ratio = input(1.0, title="TP1 (ATR 倍數)")
tp2_ratio = input(2.0, title="TP2 (ATR 倍數)")
trailATR = input(3.0, title="移動止盈 ATR 倍數")
// === 計算技術指標 ===
ema = ta.ema(close, lengthEMA)
atr = ta.atr(atrLength)
// === 計算 ADX ===
upMove = math.max(high - nz(high[1], high), 0)
downMove = math.max(nz(low[1], low) - low, 0)
tr = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1], close))), math.abs(low - nz(close[1], close)))
plusDM = upMove > downMove and upMove > 0 ? upMove : 0
minusDM = downMove > upMove and downMove > 0 ? downMove : 0
plusDI = 100 * ta.rma(plusDM, adxLength) / ta.rma(tr, adxLength)
minusDI = 100 * ta.rma(minusDM, adxLength) / ta.rma(tr, adxLength)
dx = 100 * math.abs(plusDI - minusDI) / (plusDI + minusDI)
adx = ta.rma(dx, adxLength)
// === 趨勢過濾條件 ===
isTrending = adx > 20
// === 進場條件 ===
longCondition = ta.crossover(close, ema) and isTrending
shortCondition = ta.crossunder(close, ema) and isTrending
// === 計算止損、止盈價格 ===
longStopLoss = low - atr
shortStopLoss = high + atr
longTP1 = close + tp1_ratio * atr
longTP2 = close + tp2_ratio * atr
shortTP1 = close - tp1_ratio * atr
shortTP2 = close - tp2_ratio * atr
// === 設定進場和出場 ===
if longCondition
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long_Exit1", from_entry="Long", qty_percent=30, limit=longTP1, stop=longStopLoss)
strategy.exit("Long_Exit2", from_entry="Long", qty_percent=50, limit=longTP2, stop=longStopLoss)
strategy.exit("Long_Trail", from_entry="Long", qty_percent=20,
trail_points=atr * trailATR,
trail_offset=atr * trailATR)
if shortCondition
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short_Exit1", from_entry="Short", qty_percent=30, limit=shortTP1, stop=shortStopLoss)
strategy.exit("Short_Exit2", from_entry="Short", qty_percent=50, limit=shortTP2, stop=shortStopLoss)
strategy.exit("Short_Trail", from_entry="Short", qty_percent=20,
trail_points=atr * trailATR,
trail_offset=atr * trailATR)
// === 當價格超過 TP2 後,自動平倉 ===
if close >= longTP2
strategy.close("Long")
if close <= shortTP2
strategy.close("Short")
// === 畫圖標示 ===
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.blue, style=shape.labelup, title="買入")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="賣出")
plot(ema, color=color.orange, title="EMA")