
Strategi ini adalah sistem perdagangan berdasarkan bingkai masa 1 jam yang menggabungkan pengesahan trend pada bingkai masa yang lebih tinggi, pengenalan perangkap kecairan, penyesuaian penunjuk MACD, dan mekanisme pengurusan risiko berasaskan ATR. Strategi ini mengesahkan trend pasaran keseluruhan melalui analisis pelbagai bingkai masa, sambil menggunakan struktur harga dan kawasan kecairan untuk mencari titik masuk dengan kebarangkalian tinggi. Ia juga mengandungi penapis masa, yang hanya mencetuskan isyarat dalam tempoh perdagangan tertentu, dan menetapkan nisbah pulangan risiko yang jelas untuk menguruskan tahap stop loss dan berhenti setiap perdagangan.
Prinsip utama strategi ini adalah untuk memastikan arah perdagangan selaras dengan trend utama melalui analisis pelbagai kerangka masa. Secara khusus:
Pengesahan trend jangka masa tinggiStrategi: Gunakan EMA200 dan MACD dalam jangka masa 4 jam untuk menentukan trend pasaran keseluruhan. Pertimbangkan untuk melakukan lebih banyak hanya apabila harga berada di atas EMA200 4 jam dan garis MACD di atas garis isyarat; dan sebaliknya.
Pengesahan kuasa tempatan: Menggunakan 1 jam MACD untuk mengesahkan arah momentum dalam bingkai masa semasa, memastikan ia konsisten dengan trend bingkai masa yang lebih tinggi.
Mekanisme tangkapan kecairanStrategi ini mengenal pasti dua potensi peluang tinggi untuk masuk:
Pengurusan risiko berasaskan ATR:
Penapisan masa: Strategi hanya menghasilkan isyarat dalam tempoh transaksi yang ditentukan oleh pengguna, mengelakkan isyarat palsu dalam tempoh yang tidak aktif.
Setelah mengkaji lebih mendalam kod strategi ini, kami dapat menyimpulkan kelebihan yang ketara:
Trend dan resonansi momentumPengesahan trend dan dinamika dalam pelbagai jangka masa meningkatkan kebolehpercayaan isyarat perdagangan. Kemungkinan kejayaan isyarat perdagangan meningkat dengan ketara apabila arah isyarat 4 jam dan 1 jam sama.
Pengiktirafan Kelembapan PintarStrategi dapat mengenal pasti perangkap kecairan di pasaran dan perubahan struktur harga, yang biasanya merupakan tanda-tanda aktiviti dana institusi. Sebagai contoh, strategi dapat menangkap peluang untuk berbalik ketika harga turun ke tahap rendah sebelum menarik pesanan jual.
Pengurusan risiko penyesuaianMenggunakan ATR untuk menetapkan hentian dan hentian, membolehkan pengurusan risiko menyesuaikan diri secara automatik dengan turun naik pasaran, secara automatik meluaskan jarak hentian apabila turun naik turun naik, dan mengetatkan hentian apabila turun naik turun naik.
Penapis masaDengan hanya berdagang pada tempoh masa tertentu, strategi ini mengelakkan gangguan pada masa-masa pasaran yang kurang cair atau tidak teratur, dan memfokuskan perdagangan pada masa pasaran yang paling aktif.
Kadar ganjaran risiko tetapPendapatan risiko yang dijangkakan berbanding dengan jaminan bahawa pulangan yang berpotensi untuk setiap dagangan adalah sekurang-kurangnya dua kali ganda daripada risiko, pertumbuhan positif yang menguntungkan kurva modal dalam jangka masa panjang.
Walaupun strategi ini direka dengan baik, terdapat beberapa risiko yang perlu diperhatikan:
Risiko penembusan palsu: Pasaran mungkin mengalami pecah palsu atau pembalikan palsu yang menyebabkan strategi memasuki perdagangan yang salah. Penyelesaian adalah dengan mempertimbangkan untuk menambah penapis pengesahan, seperti pengesahan jumlah perdagangan atau penilaian semula harga.
Terlalu bergantung pada MACDStrategi: MACD digunakan pada pelbagai bingkai masa, tetapi MACD sebagai penunjuk ketinggalan, yang mungkin menghasilkan isyarat kelewatan dalam pasaran yang bergolak. Ia boleh dipertimbangkan dalam kombinasi dengan penunjuk momentum yang lebih sensitif seperti RSI atau penunjuk rawak.
Batasan bagi nisbah ganjaran risiko tetapWalaupun nisbah ganjaran risiko 2: 1 adalah titik permulaan yang munasabah, ia mungkin tidak selalu optimum dalam keadaan pasaran yang berbeza. Dalam pasaran trend yang kuat, anda mungkin terlepas keuntungan yang lebih besar; dalam pasaran selang, ia mungkin sukar untuk mencapai sasaran.
Masalah yang mungkin berlaku dengan penapis masa: Masa dagangan tetap mungkin terlepas peluang penting dalam masa bukan dagangan, atau masa dagangan terbaik mungkin berubah mengikut musim dan keadaan pasaran.
Kurangnya analisis jumlah transaksiStrategi semasa tidak mengambil kira jumlah transaksi, yang sering menjadi penunjuk penting untuk mengesahkan harga pecah dan berbalik.
Berdasarkan analisis yang mendalam mengenai kod, berikut adalah beberapa arah pengoptimuman yang mungkin:
Tahap risiko dan ganjaran dinamikSebagai contoh, dalam pasaran trend kuat menggunakan nisbah risiko-pulang yang lebih tinggi (seperti 3: 1 atau 4: 1) dan dalam pasaran selang menggunakan nisbah yang lebih konservatif (seperti 1.5: 1).
Meningkatkan penapis jumlah transaksiPengesahan jumlah dagangan yang disertakan dalam syarat kemasukan hanya dilaksanakan apabila terdapat penembusan atau tangkapan kecairan yang disertai dengan peningkatan jumlah dagangan yang ketara.
Menambah penilaian kekuatan trend: memperkenalkan penunjuk kekuatan trend seperti ADX, lebih aktif memasuki dalam persekitaran yang kuat dan lebih konservatif dalam persekitaran yang lemah.
Penapis masa dinamikBerdasarkan analisis data sejarah, ia menyesuaikan masa dagangan terbaik secara automatik untuk peringkat pasaran atau musim yang berbeza, dan bukannya menggunakan julat masa yang tetap.
Mekanisme penangguhan separa: melaksanakan strategi berhenti berpecah, seperti bergerak berhenti kepada titik kos apabila pengembalian risiko 1: 1 dicapai, membiarkan sebahagian daripada kedudukan terus berjalan untuk menangkap keadaan yang lebih besar.
Keadaan pasaran: Menambah mekanisme pengenalan keadaan pasaran, menyesuaikan parameter strategi secara automatik atau menangguhkan perdagangan di bawah keadaan pasaran yang bergelombang atau tertentu.
Strategi dagangan resonasi dinamik pelbagai kerangka masa dengan pengesanan kecairan dan sistem pengurusan risiko ATR adalah strategi perdagangan kuantitatif yang direka dengan munasabah, yang memastikan arah perdagangan selaras dengan trend utama melalui analisis pelbagai kerangka masa, menggunakan tangkapan kecairan dan struktur harga untuk mencari titik masuk kebarangkalian tinggi, dan menggunakan sistem pengurusan risiko adaptif berdasarkan ATR.
Kelebihan utama strategi ini adalah pengesahan pelbagai peringkat trend dan momentum, mekanisme pengenalan kecairan pintar, dan sistem pengurusan risiko yang menyesuaikan diri. Walau bagaimanapun, seperti strategi perdagangan apa pun, ia juga menghadapi risiko seperti penembusan palsu, ketinggalan indikator, dan keterbatasan parameter tetap.
Strategi ini mempunyai potensi untuk meningkatkan lagi prestasi dan kesesuaian dengan memperkenalkan langkah-langkah pengoptimuman seperti nisbah pulangan risiko dinamik, penapisan jumlah dagangan, penilaian kekuatan trend dan mekanisme penangguhan separa. Ini adalah sistem perdagangan kuantitatif yang patut dipertimbangkan bagi peniaga yang mencari peluang perdagangan berkemungkinan tinggi dalam pasaran yang bergelombang sambil mengekalkan kawalan risiko yang munasabah.
/*backtest
start: 2024-07-21 00:00:00
end: 2025-07-19 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":2000000}]
*/
// MNQ 1H Trading Bot with Liquidity Grab, MACD, EMA200 and ATR R:R Filter (Version 6)
//@version=5
strategy("MNQ 1H Liquidity + MTF Bot", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === INPUTS ===
slATRMult = input.float(1.0, "ATR Multiplier for Stop Loss", minval=0.1)
riskReward = input.float(2.0, "Risk-Reward Ratio", minval=1.0)
timeFilterStart = input.int(0, "Start Hour (UTC)", minval=0, maxval=23)
timeFilterEnd = input.int(23, "End Hour (UTC)", minval=0, maxval=23)
// === HIGHER TIMEFRAME FILTERS (4H) ===
htf = "240"
htfPrice = request.security(syminfo.tickerid, htf, close)
htfEMA200 = request.security(syminfo.tickerid, htf, ta.ema(close, 200))
[macdHTF, signalHTF, _] = request.security(syminfo.tickerid, htf, ta.macd(close, 12, 26, 9))
longHTF = htfPrice > htfEMA200 and macdHTF > signalHTF
shortHTF = htfPrice < htfEMA200 and macdHTF < signalHTF
// === MAIN TIMEFRAME (1H) ===
[macdLine, signalLine, hist] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
bullBreakout = close > ta.highest(close[1], 5)
bearRejection = close < ta.lowest(close[1], 5)
// === LIQUIDITY GRAB FILTER ===
liqHigh = high[1] > ta.highest(high[2], 10) and close < high[1]
liqLow = low[1] < ta.lowest(low[2], 10) and close > low[1]
// === TIME FILTER ===
withinTime = (hour >= timeFilterStart and hour <= timeFilterEnd)
// === ENTRY CONDITIONS ===
longCond = withinTime and longHTF and macdLine > signalLine and (bullBreakout or liqLow)
shortCond = withinTime and shortHTF and macdLine < signalLine and (bearRejection or liqHigh)
// === ATR-BASED RISK ===
atr = ta.atr(14)
longSL = close - atr * slATRMult
longTP = close + atr * slATRMult * riskReward
shortSL = close + atr * slATRMult
shortTP = close - atr * slATRMult * riskReward
// === EXECUTION ===
if (longCond and strategy.position_size <= 0)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long TP/SL", from_entry="Long", stop=longSL, limit=longTP)
if (shortCond and strategy.position_size >= 0)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short TP/SL", from_entry="Short", stop=shortSL, limit=shortTP)
// === VISUAL ===
plot(ta.ema(close, 200), color=color.orange, title="EMA 200")