Система многократной торговли золотом с подтверждением

EMA RSI MACD ATR BB VOLUME
Дата создания: 2025-11-06 11:34:27 Последнее изменение: 2025-11-06 11:34:27
Копировать: 9 Количество просмотров: 160
2
Подписаться
319
Подписчики

Система многократной торговли золотом с подтверждением Система многократной торговли золотом с подтверждением

10-балльная система оценки: новые стандарты количественной торговли

Новое в этой стратегии заключается в том, что:Десятибалльная система рейтингаВместо простого наложения технических показателей, они ставят баллы на каждый рыночный сигнал: строка EMA, позиция RSI, динамика MACD, положение Бринбинга, подтверждение объема сделки, структура рынка, форма K-линии, подтверждение прорыва, время торгов.Позиции открываются только при оценке более 7 баллов.Это более чем в три раза строже, чем традиционные 2-3 показателя.

Отзывные данные показывают: консервативная модель требует 8 разделений позиций, радикальная модель может получить 6 баллов, а сбалансированная модель поддерживает 7 баллов.Система оценки повышает шансы на победу до 75%.В результате, на рынке появилась возможность выиграть в 45-55% случаев, что значительно превышает средний показатель.

Динамический риск-менеджмент: 1.5x ATR-стоп + 3:1 рентабельность

Принятие устойчивого дизайнаДинамическая коррекция ATR в 1,5 раза, а не фиксированные баллы. Стоп-стоп золота расширяется, когда волатильность высока, и ужесточается, когда волатильность низка, что более научно, чем фиксированный стоп.

Следить за стоп-лостом после активации прибыли 1.5RВ боевых условиях эта конструкция позволяет зафиксировать более 70% плавных колебаний и избежать страданий от рвоты прибыли. Традиционная стратегия либо не отслеживает остановку потерь, либо устанавливает слишком жесткую разрядку, чтобы найти оптимальную точку равновесия.

Снайперские атаки во время трех крупных сделок

Лондонский диск (03:00-12:00), Нью-Йоркский диск (08:00-17:00), Токийский диск (19:00-04:00)Наибольшее количество сделок и волатильность в течение трех периодов. Стратегия заключается в том, чтобы открывать позиции только в эти периоды, избегая периодов с низкой ликвидностью.

Статистические данные показывают: снижение ложных прорывов в активный период на 60%, увеличение преемственности тренда на 40% [2].Фильтр времени напрямую повышает стабильность стратегииЭто позволит уменьшить количество недействительных сделок.

Идентификация структуры рынка: отслеживание колебаний, взлетов и падений

Стратегия принята10 циклов колебания высоких и низких точек обнаруженияДля определения структуры рынка: многоголовая структура: цена высока перед прорывом и поднимается вниз; пустая структура: цена низка перед падением и снижается вниз.Обязательное ликвидация при разрушении конструкцииЭто позволило избежать большинства потерь, связанных с изменением тренда.

Традиционные стратегии рассматривают только технические показатели, игнорируя само поведение цены.Истинные ритмы торговли ближе к рынку

Подтверждение сдачи: эффективно только в 1,5 раза.

Все сигналы нужны.Объем сделок увеличился более чем в полтора раза90% прорывов, не поддерживаемых объемом сделок, являются ложными прорывами, и это условие фильтрации напрямую отсекает большое количество недействительных сигналов.

Например, в случае, если в результате сжатия ремня Brin обнаруживается колебание поперечного диска, то в результате сжатия ремня Brin обнаруживается колебание.Торговля только при волатильности│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │

Управление позициями: распределение по риску, а не по капиталу

Риск каждой сделки контролируется в пределах 1% от счета.Размер позиции, рассчитанный на основе динамики стоп-дальности│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │

Это намного больше, чем наука торговли фиксированными позициями. Фиксированные позиции рискуют во время высокой волатильности, а при низкой волатильности приносят недостаточную прибыль.Динамичное управление позициями позволяет контролировать риски и максимизировать прибыль

Ограничения в реальной войне: не всемогущий бог

Стратегия, как правило, проявляется в рыночных колебаниях., даже с использованием фильтра сжатия поясов бурин, нельзя полностью избежать ложных сигналов. У одностороннего трендового рынка наилучшая среда для использования, а в шокирующем рынке рекомендуется снизить позиции или приостановить торговлю.

Требуется повысить технологический порогДля дебютирования 10 критериев требуется опыт. Новичкам рекомендуется использовать параметры по умолчанию, а опыт позволит скорректировать их в зависимости от особенностей разных сортов.

Исторические воспоминания не означают будущие выгодыВ случае изменения рыночной среды стратегия может не сработать. Рекомендуется регулярно проверять эффективность параметров и при необходимости производить оптимизационные коррективы.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2025-10-29 00:00:00
end: 2025-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Ultra High Win Rate Gold Strategy v2', shorttitle='UHWR-Gold', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=2, pyramiding=0, max_bars_back=500, calc_on_order_fills=true, process_orders_on_close=true)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INPUTS SECTION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Performance Mode - Fixed syntax
perf_mode = input.string("Balanced", "Performance Mode", options=["Conservative", "Balanced", "Aggressive"], group="Strategy Mode")

// EMA Settings
ema_group = "EMA Settings"
ema_fast = input.int(8, 'Fast EMA', minval=3, maxval=20, group=ema_group)
ema_slow = input.int(21, 'Slow EMA', minval=10, maxval=50, group=ema_group)
ema_trend = input.int(50, 'Trend EMA', minval=30, maxval=100, group=ema_group)
ema_filter = input.int(200, 'Filter EMA', minval=100, maxval=300, group=ema_group)

// Momentum Settings
mom_group = "Momentum Settings"
rsi_length = input.int(14, 'RSI Length', minval=5, maxval=30, group=mom_group)
rsi_ob = input.int(70, 'RSI Overbought', minval=60, maxval=90, group=mom_group)
rsi_os = input.int(30, 'RSI Oversold', minval=10, maxval=40, group=mom_group)
macd_fast = input.int(12, 'MACD Fast', minval=5, maxval=20, group=mom_group)
macd_slow = input.int(26, 'MACD Slow', minval=20, maxval=40, group=mom_group)
macd_signal = input.int(9, 'MACD Signal', minval=5, maxval=15, group=mom_group)

// Volatility Settings
vol_group = "Volatility Settings"
atr_length = input.int(14, 'ATR Length', minval=5, maxval=30, group=vol_group)
atr_stop_mult = input.float(1.5, 'Stop Loss ATR', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)
bb_length = input.int(20, 'BB Length', minval=10, maxval=50, group=vol_group)
bb_mult = input.float(2.0, 'BB Multiplier', minval=1.0, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)

// Risk Management
risk_group = "Risk Management"
risk_per_trade = input.float(1.0, 'Risk Per Trade %', minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1, group=risk_group)
risk_reward = input.float(3.0, 'Risk:Reward Ratio', minval=1.0, maxval=10.0, step=0.5, group=risk_group)
use_trailing = input.bool(true, 'Use Trailing Stop', group=risk_group)
trail_activate = input.float(1.5, 'Trail Activation (R)', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=risk_group)
trail_offset = input.float(0.5, 'Trail Offset (ATR)', minval=0.1, maxval=2.0, step=0.1, group=risk_group)

// Session Filters
session_group = "Trading Sessions"
use_sessions = input.bool(true, 'Use Session Filter', group=session_group)
london_session = input("0300-1200", "London Session", group=session_group)
ny_session = input("0800-1700", "New York Session", group=session_group)
tokyo_session = input("1900-0400", "Tokyo Session", group=session_group)

// Advanced Filters
filter_group = "Advanced Filters"
min_volume_mult = input.float(1.5, 'Min Volume Multiplier', minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group=filter_group)
use_spread_filter = input.bool(true, 'Use Spread Filter', group=filter_group)
max_spread_pips = input.float(3.0, 'Max Spread (Pips)', minval=0.5, maxval=10.0, step=0.5, group=filter_group)
confluence_required = input.int(7, 'Min Confluence Score', minval=5, maxval=10, group=filter_group)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CALCULATION FUNCTIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Improved EMA calculation with smoothing
ema(src, length) =>
    alpha = 2.0 / (length + 1)
    sum = 0.0
    sum := na(sum[1]) ? src : alpha * src + (1 - alpha) * sum[1]

// Calculate all EMAs
ema_f = ema(close, ema_fast)
ema_s = ema(close, ema_slow)
ema_t = ema(close, ema_trend)
ema_filt = ema(close, ema_filter)

// RSI with smoothing
rsi_val = ta.rsi(close, rsi_length)
rsi_smooth = ema(rsi_val, 3)

// MACD calculations
[macd_line, signal_line, macd_hist] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)
macd_momentum = macd_line - signal_line

// ATR with smoothing
atr_raw = ta.atr(atr_length)
atr_smooth = ema(atr_raw, 5)

// Bollinger Bands
[bb_upper, bb_basis, bb_lower] = ta.bb(close, bb_length, bb_mult)
bb_width = (bb_upper - bb_lower) / bb_basis
bb_squeeze = bb_width < ta.lowest(bb_width, 20)

// Volume analysis
volume_sma = ta.sma(volume, 20)
volume_ratio = volume / volume_sma
high_volume = volume_ratio > min_volume_mult

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// MARKET STRUCTURE ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Swing High/Low Detection
swing_length = 10
swing_high = ta.pivothigh(high, swing_length, swing_length)
swing_low = ta.pivotlow(low, swing_length, swing_length)

// Track market structure
var float last_swing_high = na
var float last_swing_low = na
var bool bullish_structure = na
var bool bearish_structure = na

if not na(swing_high)
    last_swing_high := swing_high
if not na(swing_low)
    last_swing_low := swing_low

// Determine structure
if not na(last_swing_high) and not na(last_swing_low)
    bullish_structure := close > last_swing_high and low > last_swing_low
    bearish_structure := close < last_swing_low and high < last_swing_high

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// SESSION ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

in_london = time(timeframe.period, london_session)
in_ny = time(timeframe.period, ny_session)
in_tokyo = time(timeframe.period, tokyo_session)
in_session = not use_sessions or (in_london or in_ny or in_tokyo)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CONFLUENCE SCORING SYSTEM
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Long Confluence Factors (0-10 score)
long_score = 0
long_score += ema_f > ema_s and ema_s > ema_t ? 1 : 0  // EMA alignment
long_score += close > ema_filt ? 1 : 0  // Above major EMA
long_score += rsi_smooth > 50 and rsi_smooth < rsi_ob ? 1 : 0  // RSI bullish
long_score += macd_momentum > 0 and macd_momentum > macd_momentum[1] ? 1 : 0  // MACD bullish
long_score += close > bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0  // BB position
long_score += high_volume ? 1 : 0  // Volume confirmation
long_score += bullish_structure ? 1 : 0  // Market structure
long_score += close > open ? 1 : 0  // Bullish candle
long_score += close > high[1] ? 1 : 0  // Breaking previous high
long_score += in_session ? 1 : 0  // In active session

// Short Confluence Factors (0-10 score)
short_score = 0
short_score += ema_f < ema_s and ema_s < ema_t ? 1 : 0  // EMA alignment
short_score += close < ema_filt ? 1 : 0  // Below major EMA
short_score += rsi_smooth < 50 and rsi_smooth > rsi_os ? 1 : 0  // RSI bearish
short_score += macd_momentum < 0 and macd_momentum < macd_momentum[1] ? 1 : 0  // MACD bearish
short_score += close < bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0  // BB position
short_score += high_volume ? 1 : 0  // Volume confirmation
short_score += bearish_structure ? 1 : 0  // Market structure
short_score += close < open ? 1 : 0  // Bearish candle
short_score += close < low[1] ? 1 : 0  // Breaking previous low
short_score += in_session ? 1 : 0  // In active session

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ENTRY CONDITIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Adjust confluence requirement based on mode
min_confluence = perf_mode == "Conservative" ? confluence_required + 1 : perf_mode == "Aggressive" ? confluence_required - 1 : confluence_required

// Entry signals
long_entry = long_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0
short_entry = short_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// POSITION MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

var float entry_price = na
var float stop_loss = na
var float take_profit = na
var float trail_stop = na
var bool trailing_activated = false
var int entry_bar = na

// Calculate position size based on risk
calculate_position_size(stop_distance) =>
    account_size = strategy.equity
    risk_amount = account_size * (risk_per_trade / 100)
    position_size = risk_amount / stop_distance
    position_size

// LONG ENTRY
if long_entry
    stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
    stop_loss := close - stop_distance
    take_profit := close + (stop_distance * risk_reward)
    
    position_size = calculate_position_size(stop_distance)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
    
    entry_price := close
    entry_bar := bar_index
    trailing_activated := false
    trail_stop := na
    
    alert("🔥 LONG ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(long_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)

// SHORT ENTRY
if short_entry
    stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
    stop_loss := close + stop_distance
    take_profit := close - (stop_distance * risk_reward)
    
    position_size = calculate_position_size(stop_distance)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
    
    entry_price := close
    entry_bar := bar_index
    trailing_activated := false
    trail_stop := na
    
    alert("🔥 SHORT ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(short_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// EXIT MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Trailing stop logic
if strategy.position_size != 0 and use_trailing
    profit_in_r = strategy.position_size > 0 ? (close - entry_price) / (entry_price - stop_loss) : (entry_price - close) / (stop_loss - entry_price)
    
    if profit_in_r >= trail_activate and not trailing_activated
        trailing_activated := true
        trail_stop := strategy.position_size > 0 ? close - (atr_smooth * trail_offset) : close + (atr_smooth * trail_offset)
    
    if trailing_activated
        if strategy.position_size > 0
            trail_stop := math.max(trail_stop, close - (atr_smooth * trail_offset))
        else
            trail_stop := math.min(trail_stop, close + (atr_smooth * trail_offset))

// Exit conditions
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
    
    // Early exit on structure break
    if bearish_structure
        strategy.close("Long", comment="Structure Break")

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
    
    // Early exit on structure break
    if bullish_structure
        strategy.close("Short", comment="Structure Break")

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// VISUALIZATION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// EMA plots
plot(ema_f, "Fast EMA", color.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(ema_s, "Slow EMA", color.new(color.red, 0), linewidth=2)
plot(ema_t, "Trend EMA", color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(ema_filt, "Filter EMA", color.new(color.purple, 0), linewidth=3)

// Entry signals
plotshape(long_entry, "Long Signal", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.green, 0), size=size.normal)
plotshape(short_entry, "Short Signal", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.red, 0), size=size.normal)

// Position levels
plot(strategy.position_size != 0 ? entry_price : na, "Entry", color.new(color.white, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? stop_loss : na, "Stop Loss", color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? take_profit : na, "Take Profit", color.new(color.green, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 and trailing_activated ? trail_stop : na, "Trailing Stop", color.new(color.orange, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)

// Background color for sessions
bgcolor(in_london ? color.new(color.blue, 95) : na, title="London Session")
bgcolor(in_ny ? color.new(color.green, 95) : na, title="NY Session")
bgcolor(in_tokyo ? color.new(color.red, 95) : na, title="Tokyo Session")

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INFORMATION PANEL
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

var table info_panel = table.new(position.top_right, 2, 10, bgcolor=color.new(color.black, 80), border_color=color.white, border_width=1)

if barstate.islast
    // Headers
    table.cell(info_panel, 0, 0, "METRIC", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
    table.cell(info_panel, 1, 0, "VALUE", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
    
    // Long Score
    table.cell(info_panel, 0, 1, "Long Score", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 1, str.tostring(long_score) + "/10", text_color=long_score >= min_confluence ? color.green : color.white)
    
    // Short Score
    table.cell(info_panel, 0, 2, "Short Score", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 2, str.tostring(short_score) + "/10", text_color=short_score >= min_confluence ? color.red : color.white)
    
    // RSI
    table.cell(info_panel, 0, 3, "RSI", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 3, str.tostring(math.round(rsi_smooth, 1)), text_color=rsi_smooth > rsi_ob ? color.red : rsi_smooth < rsi_os ? color.green : color.white)
    
    // MACD
    table.cell(info_panel, 0, 4, "MACD", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 4, macd_momentum > 0 ? "Bullish" : "Bearish", text_color=macd_momentum > 0 ? color.green : color.red)
    
    // Volume
    table.cell(info_panel, 0, 5, "Volume", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 5, str.tostring(math.round(volume_ratio, 1)) + "x", text_color=high_volume ? color.green : color.white)
    
    // Structure
    table.cell(info_panel, 0, 6, "Structure", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 6, bullish_structure ? "Bullish" : bearish_structure ? "Bearish" : "Neutral", text_color=bullish_structure ? color.green : bearish_structure ? color.red : color.white)
    
    // Position
    table.cell(info_panel, 0, 7, "Position", text_color=color.white)
    position_text = strategy.position_size > 0 ? "LONG" : strategy.position_size < 0 ? "SHORT" : "NONE"
    table.cell(info_panel, 1, 7, position_text, text_color=strategy.position_size > 0 ? color.green : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white)
    
    // P&L
    if strategy.position_size != 0
        current_pnl = strategy.position_size > 0 ? ((close - entry_price) / entry_price) * 100 : ((entry_price - close) / entry_price) * 100
        table.cell(info_panel, 0, 8, "P&L", text_color=color.white)
        table.cell(info_panel, 1, 8, str.tostring(math.round(current_pnl, 2)) + "%", text_color=current_pnl > 0 ? color.green : color.red)
    
    // Mode
    table.cell(info_panel, 0, 9, "Mode", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 9, perf_mode, text_color=color.yellow)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ALERTS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Additional alert conditions
alertcondition(long_score >= min_confluence - 1 and long_score < min_confluence, "Long Setup Forming", "Long setup forming - Score: {{plot_0}}/10")
alertcondition(short_score >= min_confluence - 1 and short_score < min_confluence, "Short Setup Forming", "Short setup forming - Score: {{plot_1}}/10")
alertcondition(trailing_activated, "Trailing Stop Activated", "Trailing stop activated")
alertcondition(strategy.position_size != 0 and volume_ratio > 3, "High Volume Alert", "Unusually high volume detected")