ianzeng123
Ringkasan
Strategi identifikasi reversal harga multi-band adalah strategi perdagangan yang didasarkan pada struktur harga, yang intinya bergantung pada “Horn Mode” (konformis) untuk menangkap peluang reversal jangka pendek di pasar. Strategi ini menggabungkan identifikasi bentuk, penyaringan tren, dan konfirmasi volatilitas tiga dimensi, yang memicu sinyal perdagangan dengan mengidentifikasi pola kombinasi tiga garis K tertentu, dan ketika kondisi tertentu terpenuhi pada garis K keempat (konformis K). Strategi ini menggunakan EMA20 sebagai alat penyaringan tren utama, memastikan arah perdagangan konsisten dengan tren jangka menengah, dan menggunakan indikator ATR untuk menyaring lingkungan dengan volatilitas rendah, yang secara efektif meningkatkan kualitas perdagangan.
Prinsip Strategi
Prinsip inti dari strategi ini didasarkan pada “pola tanduk” dalam struktur harga, yaitu pola harga tertentu yang dibentuk oleh tiga garis K:
Modus multi kepala Horn：
- Meminta tiga garis K[3]、bar[2]、bar[1]) di, garis tengah K[2]) lebih tinggi dari titik terendah di kedua sisi garis K
- Garis K pertama dan ketiga harus berlawanan dengan garis yang berlawanan dengan garis yang berlawanan dengan garis yang berlawanan dengan garis yang berlawanan dengan garis yang berlawanan dengan garis yang berlawanan.
- Struktur W yang membentuk “titik rendah-titik tinggi-titik rendah”
Modus Horn kosong：
- Memerlukan tiga garis K yang titik tinggi di tengahnya lebih rendah dari titik tinggi di kedua sisi
- Garis K pertama dan ketiga harus berupa garis negatif ((harga tutup lebih rendah dari harga buka)
- Struktur M yang membentuk “tinggi-rendah-tinggi-tinggi”
Kondisi konfirmasi：
- Sinyal multihead: K-line keempat ((konfirmasi K-line) harga penutupan harus menembus titik tertinggi dari tiga garis K sebelumnya, dan adalah garis yang
- Sinyal kosong: K baris keempat harga tutup harus menembus titik terendah dari tiga baris K sebelumnya, dan adalah garis negatif
Kondisi Filter：
- Filter tren: sinyal multihead meminta konfirmasi K-line close-out lebih tinggi dari EMA20, sinyal kosong meminta konfirmasi K-line close-out lebih rendah dari EMA20
- Filter tingkat fluktuasi: K-line yang dikonfirmasi atau K-line sebelumnya harus lebih besar dari ATR untuk menghindari lingkungan fluktuasi rendah
Strategi ini menggunakan pengaturan harga masuk yang tepat dan metode manajemen risiko: multihead masuk dengan satu unit oscillasi minimum berdasarkan konfirmasi K-line closing price, minus satu unit oscillasi minimum pada konfirmasi K-line closing price.
Keunggulan Strategis
Logika transaksi terstrukturStrategi ini didasarkan pada struktur harga yang jelas dan identifikasi bentuk, mengurangi penilaian subjektif, meningkatkan konsistensi dan replikabilitas transaksi.
Mekanisme multi-filter: Dengan penyaringan tren EMA dan penyaringan tingkat fluktuasi ATR, kualitas sinyal ditingkatkan secara signifikan, menghindari kesalahan perdagangan dalam kondisi pasar yang tidak menguntungkan.
Masuk yang tepat dan manajemen risikoStrategi menetapkan titik masuk, titik berhenti dan titik berhenti yang jelas, sehingga manajemen risiko menjadi sederhana dan efektif, dan risiko setiap perdagangan diketahui sebelumnya.
Bantuan visualStrategi: Menggambar garis struktural, garis harga masuk, dan garis harga target pada grafik model Horn, membantu pedagang memahami logika perdagangan dan pergerakan harga secara intuitif.
Sangat mudah beradaptasiStrategi ini berlaku untuk berbagai kerangka waktu (dari 5 menit hingga 1 jam) dan varietas yang sangat fluktuatif, dengan skenario aplikasi yang luas.
Parameter yang dapat disesuaikanParameter kunci seperti panjang EMA, panjang ATR, dan margin volatilitas dapat disesuaikan sesuai dengan kondisi pasar yang berbeda dan preferensi pribadi, meningkatkan fleksibilitas strategi.
Risiko Strategis
Risiko Penembusan Palsu: Dalam pasar yang sangat berfluktuasi, harga dapat membentuk false breakout, membalikkan sinyal dengan cepat setelah dipicu, menyebabkan stop loss dipicu. Solusinya adalah menambahkan indikator konfirmasi tambahan atau menyesuaikan waktu masuk, misalnya menunggu panggilan balik untuk masuk kembali.
Ketidakpastian titik balik tren: Di dekat titik perputaran tren, penyaringan EMA dapat menyebabkan sinyal pembalikan awal yang terlewatkan. Anda dapat mempertimbangkan untuk menambahkan alat pengenalan tren lainnya atau mengatur parameter EMA yang lebih sensitif untuk mengurangi masalah ini.
Risiko lingkungan yang kurang likuidDalam lingkungan likuiditas rendah, slippage dapat menyebabkan harga masuk yang sebenarnya menyimpang dari harga yang ideal, yang mempengaruhi tingkat risiko-pengembalian. Strategi ini disarankan untuk digunakan saat perdagangan varietas likuiditas tinggi atau saat perdagangan utama.
Parameter Sensitivitas: Pilihan parameter EMA dan ATR memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kinerja strategi, lingkungan pasar yang berbeda mungkin memerlukan pengaturan parameter yang berbeda. Disarankan untuk mengoptimalkan parameter dengan pengujian ulang di berbagai kondisi pasar.
Risiko kerugian berkelanjutanStrategi perdagangan apa pun memiliki kemungkinan kerugian berturut-turut, dan program manajemen uang yang masuk akal diperlukan untuk mengendalikan risiko perdagangan tunggal dan menghindari pengunduran diri besar dari kurva uang.
Arah optimasi strategi
Konfirmasi multi-frame waktuIntroduksi mekanisme pengakuan tren pada jangka waktu yang lebih tinggi, yang hanya melakukan perdagangan jika arah tren pada jangka waktu yang lebih tinggi konsisten, meningkatkan kualitas sinyal. Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan EMA atau indikator tren lainnya dengan periode yang lebih lama.
Mekanisme penghentian dinamisStrategi saat ini menggunakan target stop 1R tetap, dan dapat mempertimbangkan untuk memperkenalkan mekanisme stop dinamis, seperti stop loss tracking atau stop dinamis berbasis ATR, untuk mendapatkan lebih banyak keuntungan dalam tren yang kuat.
Tingkat fluktuasi beradaptasiStrategi saat ini menggunakan nilai ATR tetap untuk memfilter lingkungan yang rendah, dan dapat mempertimbangkan untuk menerapkan mekanisme adaptasi tingkat fluktuasi yang secara otomatis menyesuaikan nilai dengan karakteristik fluktuasi pasar baru-baru ini.
Pengoptimalan masukPertimbangkan untuk menambahkan logik masuk kembali, menunggu untuk masuk kembali sedikit setelah sinyal konfirmasi, dan mungkin mendapatkan harga masuk yang lebih baik dan rasio pengembalian risiko.
Konfirmasi perilaku hargaBerdasarkan model dasar Horn, menambahkan faktor konfirmasi perilaku harga, seperti konfirmasi volume transaksi, konfirmasi bentuk grafik, dan lain-lain, meningkatkan kualitas sinyal lebih lanjut.
Integrasi pembelajaran mesin: Pertimbangkan untuk memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi model Horn yang paling mungkin berhasil melalui model pelatihan data historis, untuk melakukan pemfilteran cerdas kualitas sinyal.
Meringkaskan
Strategi identifikasi reversal harga multi-band adalah sistem perdagangan yang menggabungkan identifikasi struktur harga, penyaringan tren, dan pengakuan tingkat fluktuasi, untuk melakukan perdagangan dengan menangkap sinyal reversal pola Horn tertentu, sesuai dengan tren jangka menengah. Keunggulan strategi ini adalah logika perdagangan terstruktur yang jelas, manajemen risiko yang tepat, dan mekanisme penyaringan ganda, yang cocok untuk pedagang jangka pendek dan menengah untuk menangkap peluang reversal di pasar.
Risiko strategi terutama berasal dari ketidakpastian dan sensitivitas parameter dari terobosan palsu dan titik balik tren, tetapi risiko ini dapat dikelola secara efektif dengan menambahkan mekanisme konfirmasi tambahan, pengaturan parameter yang dioptimalkan, dan manajemen dana yang lebih baik. Arah optimasi masa depan meliputi konfirmasi multi-frame, mekanisme hambatan dinamis, adaptasi volatilitas, dan integrasi pembelajaran mesin, yang diharapkan dapat meningkatkan kehandalan dan profitabilitas strategi lebih lanjut.
Secara keseluruhan, strategi ini memberi pedagang cara yang sistematis dan terukur untuk mengidentifikasi dan memperdagangkan reversal harga, yang, dikombinasikan dengan manajemen risiko yang masuk akal dan pengoptimalan berkelanjutan, berpotensi menjadi alat yang efektif dalam toolkit pedagang.
/*backtest
start: 2024-06-09 00:00:00
end: 2024-12-03 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("🦌 Horn Pattern - Horn + FT - Ming Joo", overlay=true, max_lines_count=500)
// 样式设置
bullColor = input.color(color.green, "Bullish Horn")
bearColor = input.color(color.red, "Bearish Horn")
showEntry = input.bool(true, "Show Entry")
tightRangeThreshold = input.float(0.5, title="Panda Threshold (×ATR)")
atrLen = input.int(14, title="ATR Length")
atr = ta.atr(atrLen)
// bar 类型判断
isBull(i) => close[i] > open[i]
isBear(i) => close[i] < open[i]
// 熊猫烧香判断
//pandaHighRange = math.abs(math.max(high[1], high[2], high[3]) - math.min(high[1], high[2], high[3]))
//pandaLowRange = math.abs(math.max(low[1], low[2], low[3]) - math.min(low[1], low[2], low[3]))
// ========== Bull Horn 条件（bar[3], [2], [1]）==========
bullHornPattern = (low[2] > low[3] and low[2] > low[1]) and ( isBull(1) and isBull(3) )
// ========== FT bar 确认（bar[0]）==========
bullFT = bullHornPattern and close > high[2] and close > open and high > math.max(high[3], high[2], high[1])
bearHornPattern = high[2] < high[3] and high[2] < high[1] and (isBear(1) and isBear(3))
// ========== FT bar 确认（bar[0]）==========
bearFT = bearHornPattern and close < low[2] and close < open and low < math.min(low[3], low[2], low[1])
// ========== 控制箭头的显示 ==========
var bool showBullArrow = false
var bool showBearArrow = false
tick = syminfo.mintick
emaLen = input.int(20, title="EMA Filter Length")
ema20 = ta.ema(close, emaLen)
contextFilter_bull = close > ema20 and (math.abs(high[1]-low[1]) > atr or math.abs(high-low) > atr)
contextFilter_bear = close < ema20 and (math.abs(high[1]-low[1]) > atr or math.abs(high-low) > atr)
// === Bull Horn 执行逻辑 ===
if bullFT and contextFilter_bull
hornLow = math.min(low[3], low[2], low[1])
hornHigh = math.max(high[3], high[2], high[1])
entry = close + tick
stop = hornLow - tick
r = entry - stop
tp = entry + r
strategy.entry("Long Horn", strategy.long,limit = entry)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long Horn", stop=stop, limit=tp)
// === Bear Horn 执行逻辑 ===
if bearFT and contextFilter_bear
hornHigh = math.max(high[3], high[2], high[1])
hornLow = math.min(low[3], low[2], low[1])
entry = close - tick
stop = hornHigh + tick
r = stop - entry
tp = entry - r
strategy.entry("Short Horn", strategy.short,limit = entry)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short Horn", stop=stop, limit=tp)
// ========== 全局画箭头标记 ==========
plotshape(showBullArrow, location=location.belowbar, offset=-2, color=bullColor, style=shape.triangleup, size=size.small, title="Bull Arrow")
plotshape(showBearArrow, location=location.abovebar, offset=-2, color=bearColor, style=shape.triangledown, size=size.small, title="Bear Arrow")
// 重置
showBullArrow := false
showBearArrow := false