
Стратегия является количественной торговой системой, которая объединяет концепцию умных средств (SMC) и прорыв буринского пояса и повышает надежность торгового сигнала с помощью механизма динамического подтверждения. В основе стратегии лежит идентификация случаев, когда цена прорывается в буринском поясе на обратном пути, при этом требуется соответствие сигналу перехода к структуре рынка (MSS) и опциональное сочетание с подтверждением высокой временной тенденции. Кроме того, с помощью внедрения фильтра динамического фильтра, требующего, чтобы входящий сигнал имел достаточно сильную ценовую динамику, значительно повышается коэффициент выигрыша и риска прибыли стратегии.
Эта стратегия основана на взаимодействии трех ключевых технологических компонентов:
Показатели Брин-Бенда: использование стандартного отклонения для расчета диапазона колебаний цены, формируя верхнюю, нижнюю и среднюю колебания. Когда цена прорывается вверх, возникает многозначный сигнал, а когда она прорывается вниз, возникает пустой сигнал.
Концепция умных денег (SMC):
Механизм подтверждения мощности: требует, чтобы доля физической части входного столбика в общей высоте достигла определенного понижения (по умолчанию 70%), чтобы обеспечить достаточную энергию для ценового прорыва. Посмотрите на столбик движущейся величины в ярком зеленом цвете, на столбик движущейся величины в ярком красном цвете.
Условия участия:
Условия участия:
С точки зрения управления капиталом, стратегия использует метод контроля риска, основанный на чистой стоимости счетов, при этом на каждую сделку ограничивается 5% от чистой стоимости счетов, чтобы контролировать максимальный риск для каждой сделки.
Механизм многократного подтвержденияС помощью прорыва в буринской полосе, трансформации структуры рынка и подтверждения динамики, формируется многоуровневый механизм фильтрации торговых сигналов, что значительно снижает количество ложных сигналов.
Тенденции и динамикаСтратегия фокусируется не только на изменениях тенденций (через брин-полосы и MSS), но и на ценовых динамиках (через динамические купола), что обеспечивает идеальное сочетание отслеживания тенденций и захвата динамики.
Временная синхронность: Выборная функция подтверждения трендов с высокими временными циклами (по умолчанию на уровне солнечной линии), которая эффективно избегает обратной торговли и повышает уровень успешности поперечной торговли.
Визуальная интуиция: Стратегия обеспечивает четкую визуальную помощь, включая ленты бринга, строки блоков ордеров, колебания высоких и низких точек и цветные знаки с динамическим колесом, что позволяет трейдерам интуитивно понимать состояние рынка.
Гибкость и настройкаВысоко настраиваемые параметры стратегии, включая длину ленты Бурин, кратность стандартной дифференциации, длину обратного отсчета блока заказа, длину обратного отсчета колебания и динамическую пониженную величину, могут быть адаптированы к различным рыночным условиям.
Интеллектуальные средстваПрименение метода контроля позиций, основанного на пропорции чистой стоимости счета, эффективное управление рисками, предотвращение чрезмерных потерь от одной сделки.
Оптимизация риска: Стратегия содержит несколько регулируемых параметров, таких как длина полосы Бурин ((55), кратность стандартного отклонения ((2.0)), длина регрессии и т. д., что может привести к переоптимизации параметров, что приводит к проблемам с корректировкой кривой. Решения тестируются на устойчивость в разных временных периодах и рыночных условиях.
ОтсталостьПримечание: элементы Brin Belt и SMC, основанные на исторических данных, имеют определенную задержку, что может привести к нежелательному времени входа. Решение заключается в сочетании анализа ценового поведения и других ведущих показателей, которые помогают судить.
Риск изменения тренда: при сильных рыночных переворотах стратегия может привести к последовательным убыткам. Решением является добавление механизмов обнаружения обратных тенденций или приостановка торговли в экстремальных рыночных условиях.
Проблемы с управлением деньгами: фиксированное распределение капитала в 5% может быть слишком рискованным на рынках с высокой волатильностью. Решение заключается в динамической корректировке доли распределения капитала, адаптирующейся к волатильности рынка.
Риск ликвидности: В рынках с низкой ликвидностью блоки заказов и зоны ликвидности могут быть недостаточно точными. Решение заключается в добавлении механизма подтверждения объема сделок или применении этой стратегии только в рынках с высокой ликвидностью.
Изменение динамических параметров: может быть введен механизм адаптации, автоматически корректирующий стандартные дифференциальные кратности и параметры длины ленты Брин в зависимости от рыночной волатильности, чтобы стратегия лучше адаптировалась к различным рыночным условиям. Таким образом, можно решить проблему, связанную с различным поведением статических параметров в различных рыночных условиях.
Усиление идентификации тенденций: Можно вводить дополнительные индикаторы тренда, такие как индикатор направленного движения ((DMI) или средний индикатор направленности ((ADX), чтобы дополнительно подтвердить силу тренда и избежать чрезмерной торговли на рынках с слабым трендом.
Улучшение механизма выступленийВ настоящее время механизм выхода из игры относительно прост, и можно рассмотреть более гибкие способы выхода из игры, такие как стоп-стоп, пересечение скользящих средних или стоп-стоп множественного ATR, чтобы лучше защитить прибыль.
Интегрированный анализ трафикаВключение в стратегию механизма подтверждения объема сделок, требующего, чтобы ценовые прорывы сопровождались значительным увеличением объема сделок, что способствует дальнейшему повышению качества сигналов. Объем сделок является важным показателем участия в рынке и может эффективно проверять подлинность ценовой динамики.
Введение фильтра времени: Рынок отличается по своим характеристикам в разные торговые периоды, можно добавить временные фильтры, чтобы избежать появления сигналов в определенные неэффективные торговые периоды (например, в азиатский период).
Оптимизация управления капиталом: может быть введен метод расчета позиций на основе ATR, в соответствии с динамикой волатильности рынка корректировать рисковый порог, уменьшить воздействие на высоко волатильных рынках и надлежащим образом увеличить позиции на низко волатильных рынках.
Стратегия, объединяющая технический анализ и теорию рыночной структуры, представляет собой комплексную торговую систему. Стратегия использует прорыв в ленте Брин, чтобы улавливать динамику цен, использовать теорию SMC, чтобы идентифицировать ключевые уровни цен и изменения в структуре рынка, а также повышать надежность сигнала с помощью фильтров. Многоуровневый механизм подтверждения сигнала значительно снижает количество ложных сигналов, а возможность подтверждения высоких временных циклов помогает избежать обратной торговли.
Несмотря на явные логические и многочисленные преимущества этой стратегии, трейдеры должны быть осведомлены о ее потенциальных рисках, включая риск оптимизации параметров, проблемы задержки и риск обратного тренда. С помощью оптимизационных мер, таких как внедрение динамической корректировки параметров, усиление идентификации тенденций, улучшение механизмов выхода и интеграция анализа оборота, можно еще больше повысить устойчивость и адаптивность стратегии.
В конце концов, трейдеры должны помнить, что нет идеальной торговой стратегии. Ключ заключается в понимании ключевой логики стратегии, рациональном управлении рисками и гибкой адаптации к различным рыночным условиям.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-09 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy('02 SMC + BB Breakout v4 + Momentum Color', overlay=true, initial_capital=100000)
// Inputs
length = input.int(55, title='Bollinger Bands Length')
mult = input.float(2.0, title='Standard Deviation Multiplier')
higher_tf = input.timeframe('1D', title='Higher Timeframe Confirmation')
confirm_trend = input.bool(true, title='Use Higher Timeframe Trend')
show_smc = input.bool(true, title='Show SMC Elements')
ob_length = input.int(20, title="Order Block Lookback", minval=5)
swing_length = input.int(12, title="Swing Lookback", minval=5)
momentum_filter = input.bool(true, title="Require Momentum Candle for Entry")
momentum_body_percent = input.float(70, title="Momentum Candle Body %", minval=1, maxval=100) / 100.0 // Percentage of the candle's range that must be the body
// Bollinger Bands Calculation
basis = ta.sma(close, length)
upper_band = basis + mult * ta.stdev(close, length)
lower_band = basis - mult * ta.stdev(close, length)
// Higher Timeframe Confirmation
higher_tf_close = request.security(syminfo.tickerid, higher_tf, close)
higher_tf_sma = ta.sma(higher_tf_close, length)
higher_tf_trend = higher_tf_close > higher_tf_sma
// Smart Money Concepts (SMC)
// Order Blocks (Simplified as recent price clusters)
order_block_high = ta.highest(high, ob_length)
order_block_low = ta.lowest(low, ob_length)
// Liquidity Zones
recent_swing_high = ta.highest(high, swing_length)
recent_swing_low = ta.lowest(low, swing_length)
// Market Structure Shift (MSS)
previous_high = ta.valuewhen(high > ta.highest(high[1], swing_length), high[1], 0)
previous_low = ta.valuewhen(low < ta.lowest(low[1], swing_length), low[1], 0)
shift_to_bullish = close > previous_high
shift_to_bearish = close < previous_low
// Momentum Candle Check (Strong Body)
candle_range = high - low
candle_body = math.abs(close - open)
body_percentage = candle_range > 0 ? candle_body / candle_range : 0 // Avoid division by zero if range is 0
long_momentum = body_percentage >= momentum_body_percent and close > open
short_momentum = body_percentage >= momentum_body_percent and close < open
// --- START: Momentum Candle Coloring ---
// Use color.lime for a neon green effect and color.red for neon red.
bullish_momentum_color = long_momentum ? color.lime : na
bearish_momentum_color = short_momentum ? color.red : na
barcolor(bullish_momentum_color, title="Bullish Momentum Candle")
barcolor(bearish_momentum_color, title="Bearish Momentum Candle")
// --- END: Momentum Candle Coloring ---
// Entry Conditions
long_condition = ta.crossover(close, upper_band) and (not confirm_trend or higher_tf_trend) and shift_to_bullish and (not momentum_filter or long_momentum)
short_condition = ta.crossunder(close, lower_band) and (not confirm_trend or not higher_tf_trend) and shift_to_bearish and (not momentum_filter or short_momentum)
// Exit Conditions (TWEAKED)
exit_long = ta.crossunder(close, basis) or close < (order_block_low * 0.99)
exit_short = ta.crossover(close, basis) or close > (order_block_high * 1.01)
// Calculate 5% of equity for position size
risk_percent = 5.0 // Use float for percentage calculation
capital_per_trade = (strategy.equity * risk_percent) / 100
trade_qty = capital_per_trade / close
trade_qty := trade_qty < 0.000001 ? 0.000001 : trade_qty // Ensure minimum trade quantity if calculated qty is too small
// Strategy Execution
if long_condition
strategy.entry('Long', strategy.long, qty=trade_qty)
if short_condition
strategy.entry('Short', strategy.short, qty=trade_qty)
if exit_long
strategy.close('Long', comment="Exit Long")
if exit_short
strategy.close('Short', comment="Exit Short")
// Plotting Bollinger Bands (Improved)
p1 = plot(upper_band, color=color.rgb(76, 175, 80), title='Upper BB', linewidth=2)
p2 = plot(lower_band, color=color.rgb(244, 67, 54), title='Lower BB', linewidth=2)
plot(basis, color=color.rgb(33, 150, 243), title='Basis BB', linewidth=2)
//plot entry and exit shapes
plotshape(long_condition, title="Long Entry", location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(short_condition, title="Short Entry", location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, size=size.small)