ChaoZhang
1
Подписаться
1617
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой стратегию высокого адаптивного арбитража, сочетающую среднюю линию (EMA), зоны спроса и предложения и объем торгов. Она идентифицирует рыночные тенденции с помощью перекрестного подтверждения нескольких технических показателей и совершает торговлю вблизи ключевых зон спроса.
Стратегический принцип
Основная логика стратегии основана на следующих ключевых элементах:
- Использование трендового направления 9-циклической и 15-циклической ЭМА в качестве основных торговых сигналов
- Установление важных уровней цен с помощью зоны спроса и предложения в более высокие временные рамки (15 минут)
- Использование подтверждения объема транзакций для проверки эффективности тренда
- Управление риском с использованием динамических стоп-стоп и прибыльных целей на основе ATR
- Торговля только при одновременном выполнении нескольких условий
В частности, когда 9-циклическая ЭМА повышается 3 цикла подряд, 15-циклическая ЭМА также имеет тенденцию к повышению, и цена находится выше зоны спроса, в то время как 20-циклическая средняя линия объема торгов больше, чем 50-циклическая средняя линия объема торгов, система посылает многосигнал. Логика сигналов пустоты наоборот.
Стратегические преимущества
- Система многократного подтверждения значительно повышает надежность транзакций
- Динамичные цели по остановке убытков и прибыли могут адаптироваться к различным рыночным условиям
- Избегайте торговли в неблагоприятных ценовых зонах, фильтруя зоны спроса и предложения
- Подтверждение объемов сделок обеспечивает дополнительную проверку тенденций
- Риск-прибыль может быть гибко скорректирован в зависимости от рыночных условий
- Стратегия имеет хорошую адаптивность к различным рыночным условиям
Стратегический риск
- В случае высокой волатильности рынка могут появиться ложные сигналы.
- Многократные подтверждения могут привести к упущенным возможностям.
- Возможно, существует задержка в выявлении регионов спроса и предложения
- Частые торговые сигналы могут возникать на горизонтальных рынках
Меры контроля риска:
- Использование динамических ATR-стоп-лосс для адаптации к рыночным колебаниям
- Фильтрация ложных сигналов с помощью подтверждения объема транзакций
- Внедрение строгого контроля за риском и прибылью
- Торговля вблизи ключевых ценовых зон
Направление оптимизации стратегии
- Введение адаптивных циклов EMA, позволяющих автоматически корректироваться в соответствии с волатильностью рынка
- Добавление модуля распознавания состояния рынка с использованием различных параметров в различных рыночных условиях
- Оптимизация расчетных методов в области спроса и предложения, повышение точности идентификации
- Добавить дополнительный анализ микроструктуры рынка
- Риск-выгода динамического развития по сравнению с механизмами корректировки
Подвести итог
Это целостная торговая система, объединяющая несколько инструментов технического анализа, повышающая надежность торгов с помощью многочисленных механизмов подтверждения. Преимущества стратегии заключаются в ее адаптивности и способности к управлению рисками, но при этом необходимо учитывать различия в ее эффективности в различных рыночных условиях.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-02-08 00:00:00
end: 2025-02-06 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Optimized Scalping Strategy with EMA & Supply/Demand Zones", overlay=true)
// Inputs
ema9_length = input(9, title="EMA 9 Length")
ema15_length = input(15, title="EMA 15 Length")
higher_tf = input.timeframe("15", title="Higher Timeframe for Zones")
atr_mult = input(1.5, title="ATR Multiplier for Stop Loss")
risk_reward = input.float(1.2, title="Risk-Reward Ratio", options=[1.2, 1.3, 1.4])
// Calculating EMAs
ema9 = ta.ema(close, ema9_length)
ema15 = ta.ema(close, ema15_length)
// Function to detect supply & demand zones
get_zone(tf) =>
high_tf_high = request.security(syminfo.tickerid, tf, ta.highest(high, 50))
high_tf_low = request.security(syminfo.tickerid, tf, ta.lowest(low, 50))
[high_tf_high, high_tf_low]
[supply_zone, demand_zone] = get_zone(higher_tf)
// ATR-based Stop Loss and Take Profit
atr = ta.atr(14)
long_sl = close - (atr * atr_mult)
long_tp = close + (atr * atr_mult * risk_reward)
short_sl = close + (atr * atr_mult)
short_tp = close - (atr * atr_mult * risk_reward)
// Entry conditions with volume and trend confirmation
longCondition = ta.rising(ema9, 3) and ta.rising(ema15, 3) and close > demand_zone and ta.sma(volume, 20) > ta.sma(volume, 50)
shortCondition = ta.falling(ema9, 3) and ta.falling(ema15, 3) and close < supply_zone and ta.sma(volume, 20) > ta.sma(volume, 50)
// Exit conditions using ATR-based SL/TP with additional trend confirmation
exitLong = (close >= long_tp or close <= long_sl) and ta.falling(ema9, 2)
exitShort = (close <= short_tp or close >= short_sl) and ta.rising(ema9, 2)
// Executing trades with improved risk management
if longCondition
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=long_sl, limit=long_tp)
if shortCondition
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=short_sl, limit=short_tp)
// Plotting
plot(ema9, color=color.blue, title="EMA 9")
plot(ema15, color=color.red, title="EMA 15")
plot(supply_zone, color=color.orange, title="Supply Zone")
plot(demand_zone, color=color.green, title="Demand Zone")