
Стратегия представляет собой торговую систему, основанную на 1-часовой временной рамке, которая сочетает в себе подтверждение тенденций в более высоких временных рамках, идентификацию ликвидности ловушек, выравнивание MACD-индикаторов и механизм управления рисками на основе ATR. Стратегия подтверждает тенденции на рынке в целом с помощью анализа нескольких временных рамок, а также использует структуру цен и ликвидность для поиска высоковероятных точек входа.
Ключевым принципом стратегии является обеспечение согласованности направления торгов с основными тенденциями с помощью анализа многократных временных рамок. В частности:
Подтверждение высоких временных рамокСтратегия: использование показателей EMA200 и MACD на 4-часовой временной рамке для определения общей тенденции рынка. Только если цена находится выше 4-часовой EMA200 и линия MACD находится над сигнальной линией, следует рассматривать дополнительные действия; и наоборот.
Местное подтверждение движенияИспользование 1-часового индикатора MACD для подтверждения динамического направления текущего временного фрейма и обеспечения согласованности с тенденциями более высоких временных фрейм.
Механизмы ликвидного захватаВ частности, он отметил, что в стране существуют две потенциально высоковероятные точки входа:
Управление рисками на основе ATR:
Фильтр времени: Стратегия генерирует сигналы только в пользовательско-определенные торговые периоды, избегая ложных сигналов в неактивные периоды.
После глубокого анализа кода этой стратегии мы можем сделать вывод о следующих значительных преимуществах:
Резонанс тренда и динамики: Удостоверение трендов и динамических индикаторов в течение нескольких временных рамок значительно повышает надежность торговых сигналов. Вероятность успеха торговых сигналов значительно повышается, когда направления индикаторов на 4 часа и 1 час совпадают.
Интеллектуальная идентификация ликвидностиСтратегия способна распознавать рыночные ловушки ликвидности и изменения в ценовой структуре, которые обычно являются признаками деятельности институционального капитала. Например, когда цена снижается до предыдущих низких уровней, привлекая проданные ордера, а затем быстро реверсируется, стратегия может захватить эту возможность.
Приспособность к управлению рискамиИспользование ATR для установки остановок и остановок, позволяющих управлять рисками в зависимости от волатильности рынка, автоматически расширяя пределы остановок при увеличении волатильности и ужесточая остановок при уменьшении волатильности.
Фильтр времени: Стратегия избегает помех в периоды низкой ликвидности или нерегулярных колебаний рынка, торгуя только в определенные периоды времени, сосредотачиваясь на торговле в наиболее активные периоды рынка.
Фиксированный коэффициент возврата рискаОжидаемая доходность от риска должна обеспечивать потенциальную доходность от каждой сделки, по крайней мере, в два раза выше, чем риск, что в долгосрочной перспективе будет способствовать положительному росту кривой капитала.
Несмотря на разумную конструкцию этой стратегии, существуют следующие риски:
Риск ложного проникновения: рынок может иметь ложные прорывы или ложные повороты, которые приводят к тому, что стратегия входит в неправильные сделки. Решение заключается в том, чтобы рассмотреть возможность добавления подтверждающих фильтров, таких как подтверждение объема сделки или обратная оценка цены.
Чрезмерная зависимость от MACD: Стратегия использует MACD на нескольких временных рамках, но MACD является отстающим индикатором, который может создавать задержанный сигнал в сильно волатильных рынках. Можно рассмотреть возможность использования в сочетании с более чувствительными динамическими индикаторами, такими как RSI или случайные индикаторы.
Ограничения фиксированного коэффициента возврата рискаХотя соотношение риска и прибыли в размере 2:1 является разумным стартовым пунктом, оно может быть не всегда оптимальным в разных рыночных условиях. В рынках с сильными тенденциями может быть пропущена большая прибыль; в рынках с промежуточными рынками может быть трудно достичь цели.
Потенциальные проблемы с фильтрами времени: фиксированные торговые часы могут упускать важные возможности в неторговые часы, или лучшие торговые часы могут меняться в зависимости от сезона и рыночной обстановки.
Отсутствие анализа объемов торговВ настоящее время в стратегии не учитывается фактор объема сделок, который зачастую является важным показателем подтверждения прорывов и обратных поворотов цен.
Основываясь на глубоком анализе кода, можно выделить несколько возможных направлений оптимизации:
Динамическая доходность риска: можно автоматически корректировать коэффициент возврата риска в зависимости от состояния рынка или силы тренда. Например, используйте более высокий коэффициент возврата риска (например, 3: 1 или 4: 1) в рынке с сильной тенденцией, а в промежуточных рынках используйте более консервативное соотношение (например, 1,5: 1).
Повышение объема транзакций: в условиях входа включается подтверждение объема сделки, сделки выполняются только в случае прорыва или ликвидного захвата, сопровождающегося заметным увеличением объема сделки.
Присоединяйтесь к оценке интенсивности трендаВведение индикаторов силы тренда, таких как ADX, более активное участие в условиях сильной тенденции и более консервативное участие в условиях слабой тенденции.
Динамическая фильтрация времени: На основе анализа исторических данных, автоматическая корректировка наилучших торговых часов для различных рыночных этапов или сезонов, а не использование фиксированных временных диапазонов.
Частичный тормозной механизмПрименение стратегии поэтапного остановки, например, перемещение остановки к уровню стоимости при достижении возврата риска 1:1, чтобы часть позиции продолжала работать, чтобы захватить более крупные позиции.
Состояние рынка адаптируетсяДобавление механизмов идентификации рыночных условий, автоматическая коррекция параметров стратегии или приостановка торговли при высокой волатильности или определенной рыночной модели.
Многовременная динамическая резонансная торговая стратегия с обнаружением ликвидности и система управления рисками ATR - это грамотно разработанная количественная торговая стратегия, которая обеспечивает согласованность направления торговли с основными тенденциями с помощью многовременного анализа, использует ликвидность и ценовую структуру для поиска высоковероятных точек входа и использует адаптивную систему управления рисками на основе ATR.
Ключевые преимущества этой стратегии заключаются в многоуровневом подтверждении тенденций и динамики, интеллектуальном механизме идентификации ликвидности и адаптивной системе управления рисками. Однако, как и любая торговая стратегия, она также подвержена риску ложных прорывов, задержки показателей и ограничений фиксированных параметров.
Эта стратегия имеет потенциал для дальнейшего повышения ее производительности и адаптации путем внедрения оптимизационных мер, таких как динамический коэффициент возврата риска, фильтрация объема сделки, оценка силы тренда и частичный механизм остановки. Это количественная торговая система, которую стоит рассмотреть для трейдеров, которые ищут возможность совершения высоковероятных сделок на волатильных рынках, сохраняя при этом разумный контроль риска.
/*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")