ianzeng123
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem pengesanan trend canggih yang menggabungkan penapis EMA dengan selang pintar dan mekanisme pengesanan kebisingan untuk memberikan isyarat perdagangan yang jelas dan boleh dikendalikan. Konsep reka bentuk utamanya adalah untuk mengelakkan pasaran yang bergolak, meningkatkan ketepatan perdagangan, dan dapat menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza.
Prinsip Strategi
Mekanisme utama strategi ini adalah berdasarkan beberapa komponen utama:
Sistem penapisan dua EMAStrategi menggunakan dua purata bergerak indeks ((EMA harga tinggi dan EMA harga rendah) untuk menentukan trend pasaran. Apabila harga berada di atas kedua-dua garis EMA pada masa yang sama, menghasilkan isyarat banyak; Apabila harga berada di bawah kedua-dua garis EMA pada masa yang sama, menghasilkan isyarat kosong.
Mekanisme pengesanan selangStrategi menggunakan algoritma pengiktirafan julat berdasarkan peratusan julat harga, yang secara automatik menghentikan perdagangan apabila pasaran memasuki tahap penyusunan melintang (iaitu, julat turun naik harga kurang dari set terendah). Sistem akan terus memantau jumlah bar julat berturut-turut, dan akan mengaktifkan penapis julat hanya apabila ia mengesahkan bahawa pasaran berada dalam keadaan julat sebenar, untuk mengelakkan kehilangan peluang penembusan awal.
Penapis kadar turun naikDengan mengira ATR (Average True Rate of Volatility) sebagai peratusan daripada harga semasa, strategi dapat mengenal pasti keadaan turun naik yang rendah dan mengelakkan perdagangan di bawah keadaan ini.
Prinsip satu perdagangan untuk setiap trendStrategi ini mewujudkan mekanisme keadaan trend yang memastikan bahawa hanya satu perdagangan yang dijalankan dalam arah trend yang sama sehingga perubahan arah trend. Ini menghalang perdagangan berlebihan dan pengulangan isyarat dalam trend yang sama.
Penglihatan ruang yang tidak pecahStrategi ini dapat mengesan dan menunjukkan kawasan integrasi yang mungkin menyebabkan penembusan, membantu peniaga mengenal pasti peluang perdagangan berprobabiliti tinggi yang berpotensi.
Pengurusan risiko dinamikStrategi menawarkan hentian berdasarkan ATR atau hentian peratusan tetap, dan pilihan hentian pelacakan SAR garis paralisis, menjadikan pengurusan risiko lebih fleksibel dan menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran.
Kelebihan Strategik
Kebolehan beradaptasi tinggiKeupayaan strategi ini untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza secara automatik, menangkap trend dalam pasaran yang sedang tren, dan juga berjaga-jaga dalam pasaran yang bergolak, membolehkan strategi ini untuk kekal stabil dalam pelbagai keadaan pasaran.
Mekanisme penapisan berbilangStrategi ini meningkatkan kualiti isyarat dagangan secara ketara, mengurangkan isyarat salah dan perdagangan palsu.
Penyesuaian kadar turun naik pintarStrategi: Mengubah saiz kedudukan mengikut pergerakan turun naik pasaran, mengurangkan risiko dalam keadaan turun naik yang tinggi, dan memaksimumkan potensi keuntungan dalam keadaan turun naik yang sederhana.
Alat penglihatan yang komprehensifStrategi menawarkan pelbagai alat visual, termasuk penanda selang, kotak selang yang tidak pecah, garis EMA dan titik SAR, yang membolehkan peniaga memahami keadaan pasaran dan logik strategi secara langsung.
Kawalan risiko yang fleksibel: menyokong pelbagai strategi hentikan kerugian ((persentase tetap, ATR, pelacakan SAR), membolehkan peniaga memilih kaedah pengurusan risiko yang paling sesuai berdasarkan pilihan risiko peribadi dan ciri-ciri pasaran.
Prinsip transaksi sekali sahaja: Melalui mekanisme status trend memastikan setiap arah trend hanya menjalankan satu perdagangan, mengelakkan perdagangan berlebihan dan pendanaan yang berlebihan terdedah kepada risiko satu arah.
Risiko Strategik
Keadaan bertukarOleh kerana menggunakan EMA sebagai penunjuk trend utama, strategi mungkin bertindak balas dengan perlahan semasa pembalikan trend yang cepat, menyebabkan beberapa penarikan balik pada awal pembalikan. Penyelesaian adalah dengan menyesuaikan parameter panjang EMA, panjang EMA yang lebih pendek boleh digunakan dalam pasaran yang lebih bergolak.
Kursi pasaran tidak cekapWalaupun strategi ini direka bentuk dengan penapis selang, ia boleh menyebabkan peluang perdagangan yang tidak ada dalam jangka masa panjang di pasaran horizontal, yang menjejaskan kecekapan penggunaan dana. Penyelesaian adalah dengan menggabungkan analisis pelbagai kerangka masa, atau menggunakan strategi ini secara bergilir antara pasaran yang berbeza.
Parameter untuk mengoptimumkan kebergantunganPrestasi strategi sangat bergantung kepada tetapan parameter, seperti panjang EMA, had julat, dan kelipatan ATR. Pasaran dan jangka masa yang berbeza mungkin memerlukan kombinasi parameter yang berbeza. Ia disyorkan untuk mengoptimumkan parameter dengan mengkaji semula pada pasaran dan jangka masa tertentu.
Risiko lonjakan besar: Dalam keadaan harga melonjak tinggi yang disebabkan oleh peristiwa pasaran yang tidak dijangka (seperti siaran akhbar utama), hentian mungkin tidak dapat dilaksanakan pada harga yang dijangkakan, menyebabkan kerugian yang sebenarnya melebihi yang dijangkakan.
Terlalu banyak bergantung kepada petunjuk teknikalStrategi ini sepenuhnya berdasarkan kepada petunjuk teknikal dan mengabaikan faktor asas. Analisis teknikal semata-mata mungkin tidak berfungsi apabila terdapat perubahan asas yang besar.
Arah pengoptimuman strategi
Sistem pengesahan pelbagai kerangka masa: Pengenalan analisis pelbagai bingkai masa dapat meningkatkan ketepatan strategi dengan ketara. Disarankan untuk menambah syarat pengesahan trend pada bingkai masa yang lebih tinggi dan melakukan perdagangan hanya apabila arah trend bingkai masa yang lebih tinggi sesuai dengan arah perdagangan semasa, yang dapat mengurangkan perdagangan berlawanan dan meningkatkan peluang kemenangan.
Parameter dinamik menyesuaikan diriStrategi boleh mengintegrasikan mekanisme penyesuaian parameter penyesuaian yang menyesuaikan diri, menyesuaikan parameter seperti panjang EMA, margin margin dan ATR secara automatik mengikut kadar turun naik pasaran dan kekuatan trend. Ini akan membolehkan strategi menyesuaikan diri dengan lebih baik dengan tahap pasaran yang berbeza.
Mengintegrasikan model pembelajaran mesinMengenaikan model pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan masa masuk dan meramalkan arah penembusan selang boleh meningkatkan prestasi strategi secara ketara. Sebagai contoh, menggunakan algoritma klasifikasi untuk meramalkan kebenaran atau kebatilan penembusan selang, atau menggunakan model regresi untuk meramalkan sasaran harga selepas penembusan.
Meningkatkan penapis kadar lonjakanPenapis kadar lonjakan semasa berdasarkan nilai terhad peratusan ATR yang mudah, boleh ditingkatkan menjadi penunjuk kadar lonjakan relatif, membandingkan kadar lonjakan semasa dengan sebaran kadar lonjakan sejarah, dan mengenal pasti persekitaran yang benar-benar rendah.
Peningkatan pengesahan jumlah transaksiPenambahan syarat pengesahan jumlah dagangan apabila isyarat dagangan dijana, dan pelaksanaan dagangan hanya apabila harga pecah disertai dengan peningkatan jumlah dagangan, dapat mengurangkan risiko pecah palsu. Peningkatan ini terutama berlaku untuk pasaran saham dan komoditi.
Algoritma Pengurusan Wang yang DioptimumkanMengintegrasikan Kelly Principles atau algoritma pengurusan wang canggih yang lain ke dalam strategi, menyesuaikan saiz kedudukan secara dinamik berdasarkan kemenangan sejarah dan perbandingan keuntungan dan kerugian, dapat memaksimumkan keuntungan jangka panjang dan meminimumkan risiko.
ringkaskan
Strategi penyaringan trend dan kadar turun naik yang cerdas adalah sistem perdagangan yang komprehensif dan mantap, yang meningkatkan kualiti isyarat perdagangan dan kadar kejayaan perdagangan dengan menggabungkan teknologi penyaringan trend, pengesanan selang dan kadar turun naik. Prinsip perdagangan satu-per-trend yang unik dan mekanisme pengurusan risiko dinamik membolehkan ia mengekalkan keuntungan yang baik sambil mengawal risiko.
Walaupun strategi juga mempunyai risiko seperti kelewatan pembalikan trend dan kebergantungan parameter, risiko ini dapat dikendalikan dengan berkesan melalui arah pengoptimuman yang dicadangkan, seperti pengesahan jangka masa berbilang, penyesuaian parameter dinamik dan integrasi model pembelajaran mesin. Dengan pengoptimuman parameter dan pengurusan risiko yang sesuai, strategi ini dapat mengekalkan prestasi yang stabil dalam pelbagai keadaan pasaran, merupakan sistem perdagangan yang bernilai digunakan dan terus diperbaiki dalam jangka panjang.
/*backtest
start: 2024-08-01 00:00:00
end: 2025-07-30 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Dubic EMA Strategy", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
initial_capital=10000,
currency=currency.USD,
commission_value=0.1,
pyramiding=0,
calc_on_every_tick=true)
// Inputs
ema_length = input.int(40, "EMA Length")
tp_percent = input.float(2.0, "Take Profit %", step=0.1, minval=0.1) / 100
sl_offset = input.float(0.5, "Stop Loss Offset %", step=0.1, minval=0.1) / 100
// Toggles for SL/TP
use_take_profit = input.bool(true, "Use Take Profit")
use_stop_loss = input.bool(true, "Use Stop Loss")
// Range Detection
range_length = input.int(20, "Range Detection Length", minval=5)
range_threshold = input.float(2.0, "Range Threshold %", step=0.1) / 100
min_range_bars = input.int(3, "Min Range Bars", minval=1)
// Parabolic SAR
use_parabolic_sar = input.bool(true, "Use Parabolic SAR Trailing Stop")
sar_start = input.float(0.02, "SAR Start", step=0.01)
sar_increment = input.float(0.02, "SAR Increment", step=0.01)
sar_max = input.float(0.2, "SAR Maximum", step=0.01)
// ATR Stop Configuration
use_atr_stop = input.bool(true, "Use ATR Stop Instead of Fixed %")
atr_length = input.int(14, "ATR Length")
atr_mult = input.float(1.5, "ATR Multiplier", minval=0.5)
// Volatility Filter
min_atr = input.float(0.5, "Min ATR % for Trading", step=0.1) / 100
use_volatility_filter = input.bool(true, "Enable Volatility Filter")
// Unbroken Range Visualization
show_unbroken_range = input.bool(true, "Show Unbroken Range Visualization", group="Unbroken Range")
unbroken_length = input.int(20, 'Minimum Range Length', minval=2, group="Unbroken Range")
unbroken_mult = input.float(1., 'Range Width', minval=0, step=0.1, group="Unbroken Range")
unbroken_atrLen = input.int(500, 'ATR Length', minval=1, group="Unbroken Range")
upCss = input.color(#089981, 'Broken Upward', group="Unbroken Range")
dnCss = input.color(#f23645, 'Broken Downward', group="Unbroken Range")
unbrokenCss = input.color(#2157f3, 'Unbroken', group="Unbroken Range")
// Calculate Indicators
ema_high = ta.ema(high, ema_length)
ema_low = ta.ema(low, ema_length)
ema_200 = ta.ema(close, 200)
sar = ta.sar(sar_start, sar_increment, sar_max)
atr = ta.atr(atr_length)
// Volatility Filter
atr_percentage = (atr / close) * 100
sufficient_volatility = not use_volatility_filter or (atr_percentage >= min_atr * 100)
// Range Detection Logic
range_high = ta.highest(high, range_length)
range_low = ta.lowest(low, range_length)
range_size = range_high - range_low
range_percentage = (range_size / close) * 100
range_condition = range_percentage <= (range_threshold * 100)
// Consecutive range bars counter
var int range_bars_count = 0
range_bars_count := range_condition ? range_bars_count + 1 : 0
in_range = range_bars_count >= min_range_bars
// Visualize Range
bgcolor(in_range ? color.new(color.purple, 85) : na, title="Range Zone")
plot(in_range ? range_high : na, "Range High", color=color.purple, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(in_range ? range_low : na, "Range Low", color=color.purple, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// Trading Conditions
buy_condition = (close > ema_high) and (close > ema_low)
sell_condition = (close < ema_high) and (close < ema_low)
// Apply Filters
buy_signal = buy_condition and not in_range and sufficient_volatility
sell_signal = sell_condition and not in_range and sufficient_volatility
// Trend State Machine
var int currentTrend = 0 // 0=neutral, 1=long, -1=short
var bool showBuy = false
var bool showSell = false
trendChanged = false
if buy_signal and currentTrend != 1
currentTrend := 1
trendChanged := true
showBuy := true
showSell := false
else if sell_signal and currentTrend != -1
currentTrend := -1
trendChanged := true
showBuy := false
showSell := true
// Reset signals
showBuy := nz(showBuy[1]) and not trendChanged ? false : showBuy
showSell := nz(showSell[1]) and not trendChanged ? false : showSell
// Plot Indicators
plot(ema_high, "EMA High", color=color.blue, linewidth=2)
plot(ema_low, "EMA Low", color=color.orange, linewidth=2)
plot(ema_200, "200 EMA", color=color.white, linewidth=3)
// Plot SAR with color coding
color sarColor = strategy.position_size > 0 ? color.red :
strategy.position_size < 0 ? color.green :
color.gray
plot(use_parabolic_sar ? sar : na, "SAR", style=plot.style_circles, color=sarColor, linewidth=2)
// Plot signals
plotshape(showBuy, title="Buy Signal", text="BUY", style=shape.labelup,
location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, size=size.tiny)
plotshape(showSell, title="Sell Signal", text="SELL", style=shape.labeldown,
location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, size=size.tiny)
// Strategy Logic
var float long_sl = na
var float long_tp = na
var float short_sl = na
var float short_tp = na
var float long_trail_stop = na
var float short_trail_stop = na
// Position Sizing with Volatility Scaling
position_size = use_volatility_filter ? math.min(100, 100 * (min_atr * 100) / atr_percentage) : 100
// Execute trades
if (showBuy)
// Calculate stop loss and take profit
long_sl := use_atr_stop ? close - atr * atr_mult : ema_low * (1 - sl_offset)
long_tp := close * (1 + tp_percent)
long_trail_stop := use_parabolic_sar ? sar : na
strategy.close("Short", comment="Exit Short")
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
// Set exit orders with toggle support
if use_stop_loss or use_take_profit
strategy.exit("Long SL/TP", "Long",
stop=use_stop_loss ? long_sl : na,
limit=use_take_profit ? long_tp : na)
if use_parabolic_sar
strategy.exit("Long SAR", "Long", stop=long_trail_stop)
alert("BUY: " + syminfo.ticker, alert.freq_once_per_bar)
if (showSell)
// Calculate stop loss and take profit
short_sl := use_atr_stop ? close + atr * atr_mult : ema_high * (1 + sl_offset)
short_tp := close * (1 - tp_percent)
short_trail_stop := use_parabolic_sar ? sar : na
strategy.close("Long", comment="Exit Long")
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
// Set exit orders with toggle support
if use_stop_loss or use_take_profit
strategy.exit("Short SL/TP", "Short",
stop=use_stop_loss ? short_sl : na,
limit=use_take_profit ? short_tp : na)
if use_parabolic_sar
strategy.exit("Short SAR", "Short", stop=short_trail_stop)
alert("SELL: " + syminfo.ticker, alert.freq_once_per_bar)
// Update SAR trailing stops
if barstate.isrealtime and use_parabolic_sar
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Long SAR", "Long", stop=long_trail_stop)
else if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Short SAR", "Short", stop=short_trail_stop)
// Plot SL/TP levels with toggle support
plot(strategy.position_size > 0 and use_stop_loss ? long_sl : na, "Long Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(strategy.position_size > 0 and use_take_profit ? long_tp : na, "Long Take Profit", color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(strategy.position_size < 0 and use_stop_loss ? short_sl : na, "Short Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(strategy.position_size < 0 and use_take_profit ? short_tp : na, "Short Take Profit", color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
// Plot SAR trailing stops
plot(strategy.position_size > 0 and use_parabolic_sar ? long_trail_stop : na,
"Long Trail Stop", color=color.orange, style=plot.style_circles, linewidth=2)
plot(strategy.position_size < 0 and use_parabolic_sar ? short_trail_stop : na,
"Short Trail Stop", color=color.orange, style=plot.style_circles, linewidth=2)
// Alerts
alertcondition(showBuy, title="Buy Alert", message="BUY: {{ticker}}")
alertcondition(showSell, title="Sell Alert", message="SELL: {{ticker}}")