
La estrategia combina un sistema de filtración de doble línea uniforme y un mecanismo de seguimiento de stop loss ATR auto-adaptativo para suavizar las fluctuaciones de los precios y lograr un seguimiento de tendencias de alta ganancia a través del gráfico Heikin Ashi. El núcleo de la estrategia consiste en utilizar los EMA rápidos y los EMA lentos como filtros de dirección de tendencia, mientras que los stop loss dinámicos basados en ATR protegen las ganancias.
Capa de generación de señales:
Las capas de filtro de tendencias:
Gestión de riesgos:
Ejecución lógica:
Ajuste de parámetros dinámicos:
Sistema de filtración compuesto:
Mejoras en el aprendizaje automático:
Verificación multidimensional:
La estrategia permite la captura de tendencias de alta probabilidad a través de la triple arquitectura Heikin Ashi-ATR-EMA, y el mecanismo de stop loss dinámico protege eficazmente las ganancias. La ventaja central es la integración orgánica de la dirección de la tendencia (EMA), la adaptación de la volatilidad (ATR) y el filtro de ruido (Heikin Ashi).
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-23 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("UTBot + EMA Filter (HA + ATR Logic)", overlay = true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === INPUTS ===
bandwidth = input.float(8., 'Bandwidth')
atr_mult = input.float(1.0, 'ATR Multiplier')
atr_len = input.int(20, 'ATR Length')
ema_fast_len = input.int(10, 'EMA Fast Length')
ema_slow_len = input.int(50, 'EMA Slow Length')
use_heikin = input.bool(true, title='Use Heikin Ashi Candle')
trail_step = input.float(10.0, title='Trailing Step (Points)', minval=0.1)
trail_offset = input.float(10.0, title='Trailing Offset (Points)', minval=0.1)
take_profit_points = input.float(100.0, title='Take Profit (Points)', minval=0.1)
// === SOURCE ===
sr = use_heikin ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close) : close
// === ATR Trailing Stop ===
atr = ta.atr(atr_len)
nLoss = atr_mult * atr
var float trail = na
iff_1 = sr > nz(trail[1]) ? sr - nLoss : sr + nLoss
iff_2 = sr < nz(trail[1]) and sr[1] < nz(trail[1]) ? math.min(nz(trail[1]), sr + nLoss) : iff_1
trail := sr > nz(trail[1]) and sr[1] > nz(trail[1]) ? math.max(nz(trail[1]), sr - nLoss) : iff_2
// === EMA FILTER ===
ema_fast = ta.ema(sr, ema_fast_len)
ema_slow = ta.ema(sr, ema_slow_len)
// === ENTRY & EXIT CONDITIONS ===
buy = sr[1] < trail[1] and sr > trail and ema_fast > ema_slow
sell = sr[1] > trail[1] and sr < trail and ema_fast < ema_slow
// === EXIT on opposite signal ===
exit_buy = sell
exit_sell = buy
// === STRATEGY EXECUTION ===
if buy
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if sell
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if exit_buy and strategy.position_size > 0
strategy.close("Buy")
if exit_sell and strategy.position_size < 0
strategy.close("Sell")
// === TRAILING STOP + TAKE PROFIT ===
// Long
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Buy", trail_points=trail_step, trail_offset=trail_offset, limit=sr + take_profit_points)
// Short
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Sell", trail_points=trail_step, trail_offset=trail_offset, limit=sr - take_profit_points)
// === PLOTS ===
plotshape(buy, title='Buy Signal', text='Buy', location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, textcolor=color.white, size=size.tiny)
plotshape(sell, title='Sell Signal', text='Sell', location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, textcolor=color.white, size=size.tiny)
plot(ema_fast, color=color.teal, title='EMA Fast')
plot(ema_slow, color=color.purple, title='EMA Slow')
// === ALERTS ===
alertcondition(buy, title='UTBot Buy', message='UTBot Buy Signal')
alertcondition(sell, title='UTBot Sell', message='UTBot Sell Signal')