이 전략은 시장 전 시간 동안 브레이크아웃을 거래하며, 이동 평균 및 동력 지표를 사용하여 최대 변동성에서 거래하는 단기 트렌드를 결정합니다. 이것은 전형적인 쇼트 스칼핑 전략입니다.
전략 논리:
시장 전 범위는 오픈 후 1시간 이내에 정의합니다.
50주기 EMA를 사용하여 공정한 가격 범위를 측정합니다.
SMI 크로스오버가 낮은 신호로 긴 진입을 나타냅니다.
EMA 아래로 닫는 것은 손해를 멈추는 신호입니다.
단기 스칼핑을 위한 고정 수익 목표를 생각해보세요.
장점:
단기 EMA를 깨는 것은 내일 트렌드를 보여줍니다.
SMI는 바닥 반전을 확인합니다.
제한된 백테스트 매개 변수는 라이브 트레이딩을 간단하게 합니다.
위험성:
시장이 열리기 전의 함정에 빠질 가능성이 높습니다. 역전에서 조심하세요.
일일 한 번의 세션으로 틈을 방어 할 수 없습니다.
단단한 정류는 잘못 정렬되면 조기 출구로 향합니다.
요약하자면, 이것은 높은 변동성 브레이크오웃을 타기 위해 EMA/SMI를 이용한 전형적인 시장 전 쇼트 스칼핑 전략입니다. 그러나 시장 전 함정에 대한 위험이 높으며, 작은 포지션 사이즈와 규율된 스톱 로스를 필요로 합니다.
/*backtest
start: 2022-09-12 00:00:00
end: 2023-09-12 00:00:00
period: 4d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
args: [["v_input_7",65]]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Trading_Bites
//@version=5
// strategy('Morning Scalp', overlay=false, pyramiding=2, initial_capital=3000, default_qty_value=0, commission_value=0.02, max_labels_count=500)
// Initial Inputs
StartDate = timestamp('15Aug 2022 14:00 +0000')
EndDate = timestamp('15Aug 2022 20:00 +0000')
testPeriodStart = input(StartDate, 'Start of trading')
testPeriodEnd = input(EndDate, 'End of trading')
QuantityOnLong = input(title="Quantity", defval=100, minval=1)
QuantityOnClose = QuantityOnLong
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
//-- Time In Range
timeinrange(res, sess) =>
not na(time(res, sess))
//Market Open//
marketopen = '0930-1600'
MarketOpen = timeinrange(timeframe.period, marketopen)
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
//Market Hour//
morning = '1000-1210'
Morning = timeinrange(timeframe.period, morning)
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//STOCK MOMENTUM INDEX//
a = input(5, 'Percent K Length')
b = input(3, 'Percent D Length')
ovrsld = input.float(40, 'Over Bought')
ovrbgt = input(-40, 'Over Sold')
//lateleave = input(14, "Number of candles", type=input.integer)
// Range Calculation
ll = ta.lowest(low, a)
hh = ta.highest(high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh + ll) / 2
// Nested Moving Average for smoother curves
avgrel = ta.ema(ta.ema(rdiff, b), b)
avgdiff = ta.ema(ta.ema(diff, b), b)
// SMI calculations
SMI = avgdiff != 0 ? avgrel / (avgdiff / 2) * 100 : 0
SMIsignal = ta.ema(SMI, b)
CrossoverIndex = ta.crossover(SMI, SMIsignal)
CrossunderIndex = ta.crossunder(SMI, SMIsignal)
plot1 = plot(SMI, color=color.new(color.aqua, 0), title='Stochastic Momentum Index', linewidth=1, style=plot.style_line)
plot2 = plot(SMIsignal, color=color.new(color.red, 0), title='SMI Signal Line', linewidth=1, style=plot.style_line)
hline = plot(ovrsld, color=color.new(color.red, 0), title='Over Bought')
lline = plot(ovrbgt, color=color.new(color.green, 0), title='Over Sold')
plot(CrossoverIndex ? close : na, color=color.new(color.aqua, 0), style=plot.style_cross, linewidth=2, title='RSICrossover')
mycol1 = SMIsignal > -ovrbgt ? color.red : na
mycol2 = SMIsignal < -ovrsld ? color.green : na
fill(plot1, hline, color=color.new(mycol1, 80))
fill(plot2, lline, color=color.new(mycol2, 80))
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Input EMA9 and EMA21
EMA50Len = input( 50 )
EMA50 = ta.ema(close, EMA50Len)
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// -------- VWAP ----------//
vwapLine = ta.vwap(close)
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//PROFIT TARGET//
longProfitPer = input(10.0, title='Take Profit %') / 100
TargetPrice = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPer)
//plot (strategy.position_size > 0 ? TargetPrice : na, style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=1, title="Price Target")
//BUY STRATEGY CONDITION//
condentry = ta.crossover(SMI, SMIsignal) and SMI < 0
profittarget = TargetPrice
stoploss = close < EMA50
///////////////////////////STRATEGY BUILD//////////////////////////////////////
if MarketOpen
if close > EMA50
if (condentry) and Morning
strategy.entry('Long', strategy.long)
if profittarget and strategy.position_size > 0
strategy.exit(id="Long", limit=TargetPrice)
if stoploss
strategy.close('Long' )