ChaoZhang
Обзор
Стратегия определяет входную точку на основе отклонения тренда на часовом графике, перекрестных сигналов MACD-индикатора на пятнадцатиминутном графике и быстрых колебаний и пробелов на пятиминутном графике. Используя несколько индикаторов в разные временные периоды, стратегия направлена на то, чтобы захватить долгосрочные тенденции рынка, среднесрочную динамику и краткосрочную волатильность для более точного прогнозирования рынка.
Стратегический принцип
Основным принципом этой стратегии является объединение технических показателей разных временных периодов для более полного анализа рынка. В частности:
- На часовом графике определяется долгосрочная тенденционная отклонение, сравнивая конечную цену и 50-циклическую скользящую среднюю.
- На пятнадцатиминутном графике подтверждается среднесрочная плюсовая динамика с помощью перекрестного сигнала MACD-индекса.
- Потенциальные точки входа на пятиминутных диаграммах можно найти, наблюдая за быстрыми колебаниями (с использованием среднереального диапазона) и ценовыми пробелами.
Объединяя сигналы с трех различных временных циклов, стратегия позволяет лучше понимать общие тенденции рынка, а также использовать краткосрочные колебания для оптимизации точек входа, что повышает точность торговли и потенциал прибыли.
Стратегические преимущества
- Многовременный анализ: используя несколько индикаторов в разные временные периоды, стратегия позволяет более полно анализировать рынок, захватывая различные уровни тенденций и динамических сигналов.
- Подтверждение тенденции: сравнивая закрытие и движущуюся среднюю цены на часовых графиках, стратегия позволяет определить долгосрочные отклонения от тенденции и обеспечивает мощную поддержку торговых решений.
- Сигналы динамики: использование индикатора MACD на пятнадцатиминутном графике позволяет своевременно зафиксировать изменения в динамике рынка, что дает дополнительную основу для подтверждения тенденции.
- Точный вход: наблюдая за быстрыми колебаниями и ценовыми разрывами на пятиминутных диаграммах, стратегия позволяет найти более оптимальные точки входа и повысить эффективность торгов.
- Управление рисками: стратегия использует установку стоп-стоп-лосс с учетом факторов леверинга, позволяя контролировать потенциальные риски при одновременном стремлении к прибыли.
Стратегический риск
- Параметрическая оптимизация: эффективность стратегии может быть чувствительна к выбору параметров, таких как параметрическая настройка MACD-индикаторов, циклы движущихся средних, и т. д., которые требуют полной обратной измерения и оптимизации.
- Волатильность рынка: эффективность этой стратегии может быть затронута в случае резкой волатильности рынка или изменения тенденций.
- Риск на использование левеведера: несмотря на то, что в стратегии учтены факторы леведера, слишком высокий уровень леведера может привести к значительным потерям. Необходимо тщательно выбирать множители леведера и строго контролировать риск.
Направление оптимизации стратегии
- Динамическая оптимизация параметров: рассмотрение возможности использования алгоритмов машинного обучения или оптимизации, динамическая адаптация параметров стратегии в зависимости от рыночных условий для адаптации к различным рыночным условиям.
- Управление несколькими свободными позициями: можно ввести более продвинутые стратегии управления позициями, такие как динамическое изменение размера позиции в зависимости от волатильности рынка или силы тренда, чтобы лучше контролировать риск и оптимизировать прибыль.
- Включение других показателей: рассмотреть возможность внедрения других технических или фундаментальных показателей, таких как индекс относительной силы (RSI) и индикаторы рыночной сентиментальности, для дальнейшего повышения устойчивости и адаптивности стратегии.
Подвести итог
Эта стратегия создает многочасовую, многопоказательную торговую систему, объединяя отклонения от тренда на часовом графике, динамические сигналы MACD на пятнадцатиминутном графике и быстрые колебания и ценовые пробелы на пятиминутном графике. Этот метод позволяет более полно анализировать рынок, захватывая тенденции и возможности на разных уровнях, контролируя при этом риски. Тем не менее, эффективность стратегии может быть более чувствительной к выбору параметров и может быть вызвана определенными вызовами во время сильных колебаний на рынке.
/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("H1 Bias + M15 MSS + M5 FVG", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// H1 Bias
h1_bias = request.security(syminfo.tickerid, "60", close)
h1_ma = ta.sma(h1_bias, 50)
// M15 MSS
[m15_macd_line, m15_macd_signal, _] = ta.macd(request.security(syminfo.tickerid, "15", close), 12, 26, 9)
// M5 FVG Entry
m5_volatility = ta.atr(14)
// Entry conditions for long and short positions
long_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001
short_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal and m5_volatility > 0.001
// Exit conditions
exit_long_condition = m15_macd_line < m15_macd_signal
exit_short_condition = m15_macd_line > m15_macd_signal
// Strategy
if (long_condition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (exit_long_condition)
strategy.close("Long")
if (exit_short_condition)
strategy.close("Short")
// Take-Profit and Stop-Loss settings considering leverage
leverage = 10.0 // Leverage as a float
tp_percentage = 15.0 // TP percentage without leverage as a float
sl_percentage = 5.0 // SL percentage without leverage as a float
tp_level = strategy.position_avg_price * (1.0 + (tp_percentage / 100.0 / leverage)) // TP considering leverage as a float
sl_level = strategy.position_avg_price * (1.0 - (sl_percentage / 100.0 / leverage)) // SL considering leverage as a float
strategy.exit("TP/SL", "Long", limit=tp_level, stop=sl_level)
strategy.exit("TP/SL", "Short", limit=tp_level, stop=sl_level)
// Plotting
plot(h1_ma, color=color.blue, linewidth=2)
plotshape(long_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(short_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)