ianzeng123
Descripción general
La estrategia de seguimiento de la volatilidad dinámica de varios períodos es un sistema de negociación en línea corta que combina un filtro de medias móviles rápidas/lentos (EMA) cruzados con un índice relativamente débil (RSI). La estrategia se centra en buscar oportunidades de reajuste dentro de las tendencias dominantes de corto plazo, reduciendo el ruido de negociación a través de mecanismos de confirmación múltiple. Sus características centrales incluyen control de riesgo basado en la amplitud real media de las ondas (ATR), el seguimiento de stop loss de adaptación, el ajuste de stop loss basado en el volumen de transacción y el objetivo de obtener ganancias por partes en tres niveles.
Principio de estrategia
La estrategia funciona en base a una arquitectura de pila de señales de varias capas:
- Identificación de las tendencias: juzgar la dirección de la tendencia microscópica mediante la cruz de la EMA rápida con la EMA lenta. Cuando la EMA rápida está por encima de la EMA lenta, se identifica como una tendencia alcista; al contrario, es una tendencia bajista.
- Movimiento saludablePrevención de la persecución de la situación de exceso de extensión. Sólo se permite hacer más cuando el RSI está por debajo del nivel de sobrecompra; sólo se permite hacer un vacío cuando el RSI está por encima del nivel de sobreventa.
- Mecanismo de confirmación de la línea K: Requiere que las condiciones de la señal establezcan una serie de líneas K, para filtrar eficazmente el ruido del mercado.
- La entrada se desencadena: Emitir una orden de mercado cuando aparezca la línea K de la ventana de confirmación.
- Cancelación inicial: Adaptación de la volatilidad basada en el ATR y adaptación dinámica basada en el volumen relativo de operaciones.
- Seguimiento de la lógica de deterioroEl objetivo de la estrategia es: Optimizar el bloqueo de ganancias mediante la combinación de los puntos centrales y el ATR para detener los pérdidas básicas.
- RSI de alta vigilancia en el marco temporalEl objetivo es proporcionar señales de salida en el contexto del mercado y evitar el comercio en contra.
- Objetivos de rentabilidad por categoríasEl objetivo de la estrategia es: establecer tres posiciones de objetivo basadas en ATR para lograr una reducción gradual de la posición.
- Limitador de operacionesEl objetivo de esta estrategia es limitar el número máximo de transacciones en cada fase de la tendencia para evitar el exceso de operaciones.
La innovación clave de la estrategia consiste en la combinación orgánica de múltiples indicadores técnicos con indicadores de comportamiento del mercado (como volumen de transacciones y volatilidad) para formar un sistema de negociación altamente adaptable, capaz de ajustar automáticamente los parámetros en diferentes condiciones de mercado.
Ventajas estratégicas
- La adaptabilidad: Los paros y los objetivos ajustados a través de ATR permiten que las estrategias se adapten a diferentes condiciones de fluctuación del mercado sin necesidad de volver a optimizar los parámetros con frecuencia.
- Gestión de riesgos en varias capas: Combinación de los paros iniciales, los paros de seguimiento, las ganancias parciales y el filtro RSI de varios períodos para formar un sistema completo de control de riesgo.
- Mecanismo de filtración de ruido: La confirmación de la línea K continua reduce efectivamente las señales falsas y mejora la calidad de las transacciones.
- Percepción de la fluidez: Ajuste de los niveles de stop loss a través de la relación de volumen de operaciones, para ajustar automáticamente el umbral de riesgo en un entorno de baja liquidez.
- Monitoreo de la madurez de las tendenciasA medida que la tendencia avanza, se reduce automáticamente el número de transacciones permitidas para evitar el exceso de transacciones en la fase posterior de la tendencia.
- Mecanismos de ganancias flexiblesLa estrategia de ganancias parciales de tercer nivel permite bloquear una parte de las ganancias cuando el movimiento de los precios es favorable, mientras que se mantiene el espacio para subir.
- Análisis transciclísticoEl monitoreo del RSI en un marco de tiempo más alto proporciona una perspectiva más amplia del contexto del mercado, evitando obsesionarse con señales microscópicas cuando se produce un gran cambio de tendencia.
- Facilidad de ejecuciónLa integración con PineConnector permite automatizar fácilmente las estrategias, reduciendo la intervención humana y el impacto emocional.
Riesgo estratégico
- Riesgo de la retiradaA pesar de los múltiples niveles de control de riesgo, en condiciones extremas de mercado (por ejemplo, saltos, desplomes), la estrategia puede enfrentar una retirada superior a la esperada. La respuesta es reducir el tamaño de la posición o aumentar el multiplicador ATR de manera adecuada.
- Sensibilidad de los parámetrosAlgunos parámetros clave, como la longitud de la EMA y el umbral del RSI, tienen un impacto significativo en el rendimiento de la estrategia. La optimización excesiva puede conducir a un riesgo de sobreajuste. Se recomienda usar pruebas progresivas en lugar de optimización dentro de la muestra.
- Costo de las transacciones de alta frecuenciaComo estrategia de línea corta, la frecuencia de las transacciones es alta y los costos acumulados de las transacciones (diferencias, comisiones) pueden afectar significativamente a los ingresos reales. Los costos reales de las transacciones deben considerarse en la retroalimentación.
- El riesgo de retrasar:La demora de ejecución de PineConnector (aproximadamente 100-300 ms) puede aumentar el deslizamiento en mercados con alta volatilidad. No se recomienda su uso en mercados con gran volatilidad o poca liquidez.
- Nuevo dibujo del eje central: En el gráfico de líneas ultracortas por debajo de la línea de minutos, los puntos centrales pueden ser rediseñados en el proceso de formación de la línea K en tiempo real, lo que afecta a la precisión de pérdida.
- Reconocimiento de las tendencias atrasadasLa identificación de tendencias basadas en EMA cruzados es inherentemente retardada y puede haber perdido parte de la tendencia al comienzo de la misma.
- Riesgo de exceso de apalancamientoSi se establece un multiplicador de posiciones demasiado grande, el riesgo de una sola transacción puede ser demasiado alto y agotar rápidamente los fondos de la cuenta.
Dirección de optimización de la estrategia
- Mejoras en el aprendizaje automáticoIntroducción de algoritmos de aprendizaje automático para ajustar dinámicamente los parámetros EMA y RSI para adaptarse a los cambios en función de las diferentes condiciones del mercado. Esto puede resolver el problema de la falta de adaptabilidad de los parámetros fijos en diferentes fases del mercado.
- Clasificación del estado del mercadoAumentar el análisis de agrupación de la volatilidad, dividir el mercado en estados de alta, media y baja volatilidad, y adoptar parámetros de negociación diferenciados para los diferentes estados. Esto aumentará la adaptabilidad de la estrategia en los mercados de transición.
- Mecanismo de consenso de indicadores múltiplesLa integración de otros indicadores de dinámica y tendencia (como MACD, Brinband, KDJ) forma un sistema de consenso de indicadores, que produce una señal solo cuando la mayoría de los indicadores están de acuerdo. Esto ayuda a reducir las falsas señales.
- El filtro de tiempo inteligente: Participar en el análisis de los períodos de mercado y los patrones de fluctuación, evitando los períodos de negociación ineficaz y los eventos de alta volatilidad conocidos (como la publicación de datos económicos importantes).
- Porcentaje de ganancias en la parte dinámica: El porcentaje de ganancias y la distancia al objetivo se ajustan automáticamente en función de la volatilidad del mercado y la intensidad de la tendencia, se mantienen más posiciones en tendencias fuertes y se obtienen ganancias más activas en tendencias débiles.
- Retirada de las fuerzas de controlIntroducción de un mecanismo de adaptación al riesgo basado en un modelo de retroceso histórico, que reduce automáticamente la frecuencia de negociación o aumenta la distancia de parada cuando se detecta un presagio similar a una gran retroceso histórico.
- Mejora de datos de alta frecuenciaSi las condiciones lo permiten, la integración de los datos de nivel de tick optimizará la entrada, reducirá el deslizamiento y mejorará el precio de entrada.
- Análisis de la relevancia entre mercados: Unirse al análisis de correlaciones con los mercados relevantes, aprovechando la relación de liderazgo y rezago entre los mercados para mejorar la calidad de la señal.
Resumir
La estrategia de seguimiento de fluctuaciones dinámicas de varios períodos es un sistema de negociación en línea corta que combina herramientas clásicas de análisis técnico con métodos modernos de gestión de riesgos cuantitativos. A través de una arquitectura de pila de señales de múltiples capas, combina la identificación de tendencias EMA, el filtrado de la dinámica RSI, el mecanismo de confirmación de la línea K continua, el ajuste de la fluctuación ATR y el análisis de períodos múltiples para construir un marco de decisión de negociación integral. La característica más notable de la estrategia es que su capa de adaptación puede ajustar automáticamente los parámetros de negociación y las medidas de control de riesgo en función de la volatilidad del mercado, el volumen de transacciones y la madurez de las tendencias.
A pesar de la existencia de algunos riesgos inherentes, como la sensibilidad de los parámetros, los costos de las transacciones de alta frecuencia y el riesgo de retraso, estos riesgos pueden ser controlados de manera efectiva a través de una gestión racional de los fondos y la optimización continua. La dirección de la optimización futura se centra principalmente en la optimización de los parámetros de aprendizaje automático, la clasificación del estado del mercado, el mecanismo de consenso multiindicador y la gestión de riesgos dinámicos.
La estrategia ofrece un marco estructurado para los operadores que desean capturar oportunidades de reajuste dentro de la tendencia en los mercados de corta línea, que equilibra la necesidad de capturar oportunidades de negociación con el control de riesgos. Sin embargo, como todas las estrategias de negociación, la aplicación real debe ser probada en una cuenta simulada y los parámetros deben ajustarse de acuerdo con la capacidad de asumir el riesgo personal y el tamaño de los fondos.
Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2024-09-15 00:00:00
end: 2025-06-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//@strategy_alert_message {{strategy.order.comment}}
// © AlgoSystems
strategy("Scalping Trend Power for MT5 - Updated", overlay=true, calc_on_every_tick=false)
//-------------------------------------------------------------------
// Function: confirm a condition for N consecutive bars
//-------------------------------------------------------------------
f_confirm(cond, bars) =>
_ok = true
for i = 0 to bars - 1
_ok := _ok and cond[i]
_ok
//-------------------------------------------------------------------
// Inputs: strategy parameters & PineConnector
//-------------------------------------------------------------------
lotSize = input.float(0.1, title="Lot Size")
lotMultiplier = input.float(1.0, title="Lot Multiplier", minval=0.1, step=0.1)
contractType = input.string("FX", title="Contract Type", options=["FX", "CFD", "Futures"])
// (kept for potential future use)
riskPercentage = input.float(1.0, title="Risk per Trade (%)")
riskRewardRatio = input.float(1.2, title="Risk/Reward Ratio", step=0.1)
trailingStopMultiplier = input.float(1.2, title="Trailing-Stop Multiplier", step=0.1)
emaShortLength = input.int(9, title="EMA Short Length")
emaLongLength = input.int(21, title="EMA Long Length")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
atrLength = input.int(14, title="ATR Length")
rsiOverbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level")
rsiOversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level")
higherTF = input.timeframe("30", title="Higher Time-Frame for Exit")
higherRsiOverbought = input.int(70, title="Higher-TF RSI Overbought", minval=50)
higherRsiOversold = input.int(30, title="Higher-TF RSI Oversold", minval=10)
pivotLookback = input.int(5, title="Pivot Look-Back Period", minval=2, step=1)
volumeLookback = input.int(20, title="Volume Look-Back Period", minval=5, step=1)
volumeMultiplier = input.float(1.0, title="Volume Multiplier", minval=0.1, step=0.1)
enablePartialExit = input.bool(true, title="Enable Partial Exit")
tp1ProfitMult = input.float(1.0, title="TP1 Profit Multiplier", step=0.1)
tp2ProfitMult = input.float(1.5, title="TP2 Profit Multiplier", step=0.1)
tp3ProfitMult = input.float(2.0, title="TP3 Profit Multiplier", step=0.1)
tp1ExitPercentage = input.float(33, title="TP1 Exit (%)", minval=1, maxval=100, step=1)
tp2ExitPercentage = input.float(33, title="TP2 Exit (%)", minval=1, maxval=100, step=1)
tp3ExitPercentage = input.float(34, title="TP3 Exit (%)", minval=1, maxval=100, step=1)
confirmBars = input.int(2, title="Confirmation Bars", minval=1, step=1)
baseLongTrades = 5
tradeDecreaseFactor = input.int(0, title="Trade Decrease Factor", minval=0)
maxLongTradesPerTrend = math.max(1, baseLongTrades - tradeDecreaseFactor)
activatePineConnector = input.bool(false, title="Activate PineConnector")
pineConnectorLicense = input.string("", title="PineConnector License Code")
//-------------------------------------------------------------------
// Indicator calculations
//-------------------------------------------------------------------
emaShort = ta.ema(close, emaShortLength)
emaLong = ta.ema(close, emaLongLength)
rsiValue = ta.rsi(close, rsiLength)
atrValue = ta.atr(atrLength)
// ATR-based TP & SL
dynamicTP = atrValue * riskRewardRatio
dynamicSL = atrValue * trailingStopMultiplier
rawLongSignal = emaShort > emaLong and rsiValue < rsiOverbought
rawShortSignal = emaShort < emaLong and rsiValue > rsiOversold
longSignal = f_confirm(rawLongSignal, confirmBars)
shortSignal = f_confirm(rawShortSignal, confirmBars)
//-------------------------------------------------------------------
// Dynamic ticker symbol (remove exchange prefix if any)
//-------------------------------------------------------------------
var string dynSymbol = na
if bar_index == 0
parts = str.split(syminfo.tickerid, ":")
dynSymbol := array.size(parts) > 1 ? array.get(parts, 1) : syminfo.tickerid
//-------------------------------------------------------------------
// PineConnector messages (no "lots=" or "contract=" – updated syntax)
// The value after risk= is interpreted as LOTS if EA’s VolumeType = "Lots".
//-------------------------------------------------------------------
prefix = activatePineConnector and (pineConnectorLicense != "") ? pineConnectorLicense + "," : ""
calculatedLot = lotSize * lotMultiplier // actual order volume
// ENTRY messages
riskValue = str.tostring(calculatedLot) // risk= interpreted as lots
txtBuy = prefix + "buy," + dynSymbol + ",risk=" + riskValue
txtSell = prefix + "sell," + dynSymbol + ",risk=" + riskValue
// CLOSE FULL messages
txtCloseLong = prefix + "closelong," + dynSymbol
txtCloseShort = prefix + "closeshort," + dynSymbol
// Helper to compute risk= for partial exits
f_partialRisk(pct) => str.tostring(calculatedLot * pct / 100)
// PARTIAL EXIT messages
msgTP1Long = prefix + "closelongvol," + dynSymbol + ",risk=" + f_partialRisk(tp1ExitPercentage)
msgTP2Long = prefix + "closelongvol," + dynSymbol + ",risk=" + f_partialRisk(tp2ExitPercentage)
msgTP3Long = prefix + "closelongvol," + dynSymbol + ",risk=" + f_partialRisk(tp3ExitPercentage)
msgTP1Short = prefix + "closeshortvol," + dynSymbol + ",risk=" + f_partialRisk(tp1ExitPercentage)
msgTP2Short = prefix + "closeshortvol," + dynSymbol + ",risk=" + f_partialRisk(tp2ExitPercentage)
msgTP3Short = prefix + "closeshortvol," + dynSymbol + ",risk=" + f_partialRisk(tp3ExitPercentage)
//-------------------------------------------------------------------
// Higher-time-frame RSI request
//-------------------------------------------------------------------
higherRsi = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, ta.rsi(close, rsiLength))
//-------------------------------------------------------------------
// State variables
//-------------------------------------------------------------------
var bool inLongTrade = false
var bool inShortTrade = false
var int longTradeCount = 0
var float trailingStopLevel = na
var bool tp1_exited = false
var bool tp2_exited = false
var bool tp3_exited = false
//-------------------------------------------------------------------
// Entry/Exit logic
//-------------------------------------------------------------------
if barstate.isconfirmed
avgVol = ta.sma(volume, volumeLookback)
volRatio = avgVol != 0 ? volume / avgVol : 1.0
adjSL = dynamicSL / (volRatio * volumeMultiplier)
pivotH = ta.pivothigh(high, pivotLookback, pivotLookback)
pivotL = ta.pivotlow(low, pivotLookback, pivotLookback)
// LONG entry
if longSignal and not inLongTrade and not inShortTrade and longTradeCount < maxLongTradesPerTrend
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=calculatedLot, comment="Long Entry")
if activatePineConnector
alert(txtBuy, alert.freq_once_per_bar)
inLongTrade := true
inShortTrade := false
longTradeCount += 1
trailingStopLevel := low - adjSL
tp1_exited := false
tp2_exited := false
tp3_exited := false
// SHORT entry
if shortSignal and not inShortTrade and not inLongTrade
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=calculatedLot, comment="Short Entry")
if activatePineConnector
alert(txtSell, alert.freq_once_per_bar)
inShortTrade := true
inLongTrade := false
trailingStopLevel := high + adjSL
tp1_exited := false
tp2_exited := false
tp3_exited := false
// Trailing-stop update
if inLongTrade
baseStop = close - adjSL
trailingStopLevel := (not na(pivotL) and pivotL > trailingStopLevel) ? pivotL : math.max(trailingStopLevel, baseStop)
if inShortTrade
baseStop = close + adjSL
trailingStopLevel := (not na(pivotH) and pivotH < trailingStopLevel) ? pivotH : math.min(trailingStopLevel, baseStop)
// Dynamic TPs & partial exits
if enablePartialExit and strategy.position_size != 0
avgPrice = strategy.position_avg_price
direction = strategy.position_size > 0 ? 1 : -1
tp1 = avgPrice + direction * dynamicTP * tp1ProfitMult
tp2 = avgPrice + direction * dynamicTP * tp2ProfitMult
tp3 = avgPrice + direction * dynamicTP * tp3ProfitMult
// TP1
if not tp1_exited and f_confirm(direction > 0 ? close >= tp1 : close <= tp1, confirmBars)
strategy.exit("TP1", from_entry=direction>0 ? "Long" : "Short", qty_percent=tp1ExitPercentage, limit=tp1, comment=direction>0 ? msgTP1Long : msgTP1Short)
if activatePineConnector
alert(direction>0 ? msgTP1Long : msgTP1Short, alert.freq_once_per_bar)
tp1_exited := true
// TP2
if not tp2_exited and f_confirm(direction > 0 ? close >= tp2 : close <= tp2, confirmBars)
strategy.exit("TP2", from_entry=direction>0 ? "Long" : "Short", qty_percent=tp2ExitPercentage, limit=tp2, comment=direction>0 ? msgTP2Long : msgTP2Short)
if activatePineConnector
alert(direction>0 ? msgTP2Long : msgTP2Short, alert.freq_once_per_bar)
tp2_exited := true
// TP3
if not tp3_exited and f_confirm(direction > 0 ? close >= tp3 : close <= tp3, confirmBars)
strategy.exit("TP3", from_entry=direction>0 ? "Long" : "Short", qty_percent=tp3ExitPercentage, limit=tp3, comment=direction>0 ? msgTP3Long : msgTP3Short)
if activatePineConnector
alert(direction>0 ? msgTP3Long : msgTP3Short, alert.freq_once_per_bar)
tp3_exited := true
// FULL exit (trailing stop or opposite signals)
exitCondLong = inLongTrade and (close < trailingStopLevel or rsiValue > rsiOverbought or higherRsi > higherRsiOverbought)
exitCondShort = inShortTrade and (close > trailingStopLevel or rsiValue < rsiOversold or higherRsi < higherRsiOversold)
if exitCondLong and f_confirm(exitCondLong, confirmBars)
strategy.exit("ExitLong", from_entry="Long", stop=trailingStopLevel, comment=txtCloseLong)
if activatePineConnector
alert(txtCloseLong, alert.freq_once_per_bar)
inLongTrade := false
if exitCondShort and f_confirm(exitCondShort, confirmBars)
strategy.exit("ExitShort", from_entry="Short", stop=trailingStopLevel, comment=txtCloseShort)
if activatePineConnector
alert(txtCloseShort, alert.freq_once_per_bar)
inShortTrade := false
// Reset counter when the bullish trend ends
if not rawLongSignal
longTradeCount := 0
//-------------------------------------------------------------------
// Plot & styling
//-------------------------------------------------------------------
plot(emaShort, color=color.blue, linewidth=1, title="EMA Short")
plot(emaLong , color=color.red , linewidth=1, title="EMA Long")
barcolor(inLongTrade ? color.new(color.green,0) : inShortTrade ? color.new(color.red,0) : na)
bgcolor(rawLongSignal ? color.new(color.green,90) : rawShortSignal ? color.new(color.red,90) : na)
// Signal arrows disabled (user request):
// plotshape(longSignal , title="Long signal", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny)
// plotshape(shortSignal, title="Short signal", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny)
//-------------------------------------------------------------------
// HOW TO USE with PineConnector (quick checklist):
// 1. Attach this script to the chart.
// 2. Click the “Alert” bell → Create Alert.
// 3. Condition: “Scalping Trend Power … (Any alert() call)” (or “Order fills only”).
// 4. Webhook URL: https://webhook.pineconnector.com
// 5. Leave the Message box empty – the script fills it.
// 6. On MT5, run the PineConnector EA on the same symbol (dynSymbol) and keep VolumeType = Lots.
// 7. Enter your License ID in the input and tick “Activate PineConnector”.
//-------------------------------------------------------------------