
La stratégie combine un système de filtrage double linéaire et un mécanisme de suivi automatique des arrêts de perte ATR pour suivre les tendances avec un taux de victoire élevé en aplatissant les fluctuations des prix grâce à la cartographie Heikin Ashi. Le cœur de la stratégie est d’utiliser les EMA rapides et les EMA lentes dorées comme filtres de direction de la tendance, tout en utilisant des arrêts de perte dynamiques basés sur ATR pour protéger les bénéfices.
Couche de génération de signal:
Filtrage des tendances:
Gestion des risques:
Logique d’exécution:
Ajustement des paramètres dynamiques:
Système de filtration composite:
Optimisation du machine learning:
Vérification multidimensionnelle:
La stratégie permet une capture de tendance à haute probabilité grâce à la triple architecture Heikin Ashi-ATR-EMA, un mécanisme d’arrêt de perte dynamique protège efficacement les bénéfices. Le principal avantage réside dans l’intégration organique des jugements de tendance (EMA), de l’adaptation au taux de volatilité (ATR) et du filtrage du bruit (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')