ianzeng123
La interpretación perfecta de las transacciones en el intervalo de varios marcos horarios
Esta no es una estrategia de oscilación común. La estrategia de escalpe de la zona de las prostitutas determina la zona de negociación a través del marco de tiempo alto de 60 minutos, buscando el punto de entrada exacto del Brinband + RSI en el marco de tiempo bajo. La identificación de la zona de 96 ciclos se combina con la zona de 20 ciclos de Brinband, formando un sistema de negociación de zonas completo.
La lógica central de la estrategia es clara: el precio debe estar dentro del rango definido por el HTF y entrar en juego con la señal de sobreventa y sobreventa del RSI al tocar el límite de la banda de Brin. La señal de múltiples cabezas requiere que el precio esté bajo Brin y el RSI sea bajo 30, y la señal de vacío requiere que el precio esté arriba de Brin y el RSI sea bajo 70. Este mecanismo de doble confirmación filtra eficazmente una gran cantidad de señales falsas.
La lógica matemática detrás de la configuración de la diferencia estándar de 2.0 veces
La diferencia estándar de 2.0 veces de la banda de Brin no es una configuración arbitraria. Las estadísticas nos dicen que el 95% de las fluctuaciones de precios se producen dentro de la diferencia estándar de 2 veces, lo que significa que la probabilidad de tocar la frontera es de solo el 5%.
La longitud de la banda de Brin de 20 ciclos encuentra un punto de equilibrio entre la captura de fluctuaciones a corto plazo y la evitación de la hipersensibilidad. Es más estable que el ciclo 14 y más sensible que el ciclo 26. En combinación con el RSI de 14 ciclos, forma una combinación de confirmación de dinámica clásica. El RSI de 30⁄70 es más conservador que el tradicional 20⁄80, lo que reduce las señales erróneas en mercados extremos.
El filtro VWAP: opcional pero clave para controlar el riesgo
La tolerancia del 0.25% de VWAP está diseñada de manera ingeniosa. La estrategia suspende la negociación cuando el precio se desvía más del 0.25% del VWAP. Esta condición de filtración aparentemente pequeña evita los momentos anormales en los que el precio se desvía drásticamente de la media en la negociación real.
El VWAP representa el precio medio ponderado por volumen de transacción del día y es un punto de referencia importante para los operadores institucionales. Cuando los precios oscilan cerca del VWAP, el mercado suele estar en un estado de equilibrio relativo, lo que es más adecuado para que las estrategias de negociación intermedia funcionen.
El diseño de la barrera de pérdidas: el arte de la relación riesgo-beneficio
La estrategia ofrece dos modos de parada: parada en el eje medio y parada en el borde. La parada en el eje medio es más conservadora, con el objetivo de la línea media de la franja de Bryn; la parada en el borde es más radical, con el objetivo de la otra frontera de la franja de HTF. Los datos de retrospectiva muestran que la parada en el eje medio tiene una mayor tasa de éxito pero menores ganancias por persona.
El amortiguador de parada del 0.15% está diseñado de forma razonable. El punto de parada está situado fuera de los límites de la franja HTF. El 0.15% deja espacio para la fluctuación normal de los precios y puede detener la pérdida en el momento de una verdadera ruptura.
Gestión de posiciones: filosofía de control de riesgo con un límite del 20%
La posición máxima se limita al 20% de los fondos de la cuenta, que es un punto de equilibrio entre el comercio agresivo y el control de riesgos. Más agresivo que el 10% tradicionalmente recomendado, pero teniendo en cuenta las características de alta frecuencia de la estrategia y el margen de parada relativamente pequeño, una configuración de posición del 20% es razonable.
La posición dinámica se calcula sobre la base del valor neto de la cuenta en tiempo real, lo que garantiza que la brecha de riesgo de cada transacción sea relativamente estable. Cuando el valor neto de la cuenta aumenta, la posición absoluta aumenta; cuando el valor neto disminuye, la posición se reduce automáticamente, formando un mecanismo natural de regulación de riesgo.
Escenario de aplicación: una cosechadora en una ciudad convulsa
La estrategia funciona mejor en mercados de oscilación horizontal, especialmente para variedades con una fluctuación moderada. No funciona bien en mercados de fuerte tendencia, ya que los precios son fáciles de romper el rango HTF, lo que desencadena un alto frecuente. Se recomienda su uso dentro del rango 15-25 del índice VIX, evitando períodos de pánico extremo o avaricia extrema.
El mejor momento para negociar es el período de superposición entre Europa y los Estados Unidos (de 21:00 a 24:00 hora de Beijing), cuando hay mucha liquidez y los precios fluctúan con relativa regularidad. El período asiático, debido a la falta de liquidez, puede generar saltos de precios que afectan la ejecución de la estrategia.
Consejos de riesgo: No hay transacciones perfectas
La retroalimentación histórica no representa ganancias futuras y existe el riesgo de pérdidas continuas en la estrategia. En particular, los parámetros optimizados en función de los datos históricos pueden no funcionar cuando la estructura del mercado cambia significativamente. Se recomienda revisar y ajustar los parámetros periódicamente.
En caso de un evento de cigüeñal negro, el intervalo de HTF puede fallar instantáneamente, lo que hace que el stop loss no se ejecute a tiempo. Se recomienda establecer un límite máximo de retiro a nivel de cuenta y suspender la negociación si la pérdida del día supera el 5% del valor neto de la cuenta. La estrategia no es adecuada para su uso antes y después de eventos financieros importantes, para evitar eventos de alto impacto como resoluciones del banco central, datos no agrícolas.
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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")