Стратегия многоциклового слияния SMC


Дата создания: 2025-12-22 18:05:23 Последнее изменение: 2026-01-23 13:53:53
Копировать: 11 Количество просмотров: 255
2
Подписаться
413
Подписчики

Стратегия многоциклового слияния SMC Стратегия многоциклового слияния SMC

MTF, SMC, EMA, OB, FVG, BOS, SSL

Трехциклическая резонансная система SMC не шутит

Посмотрев на эту ES многоциклическую стратегию SMC, я сразу же пришел к выводу: это одна из самых полных реализаций Smart Money Concepts, которые я когда-либо видел.

Риск солнечной линии 1%, периферий 0,75%, лунная линия 0,5% - это умный дизайн убывания. Хотя сигналы с длительным периодом более точны, но они держат позицию дольше, поэтому снижение позиции правильно. Установка стоп-лосса на 12 / 40100, рентабельность риска в соотношении 2: 3: 4, данные говорят вам: чем больше временные рамки, тем больше пространство, и тем выше требуемая отдача.

Заказ на блок + разрыв в справедливой стоимости, традиционный технический анализ плачет

В основе этой системы лежит идеальное сочетание трёх основных элементов SMC: Order Blocks, Fair Value Gaps и Break of Structure. Это не просто пересечение скользящих средних, а действительно отслеживание следов финансирования учреждений.

Логика обнаружения блока заказа: предыдущая K-линия свертывается отрицательно/яковно, текущая цена прорывает предыдущий высокий/низкий, а прорывная величина превышает предыдущую K-линию в 1,2 раза. Эта 1,2 раза от порога является ключевой - фильтрует большинство ложных прорывов и фиксирует только действительно сильные действия организации.

FVG распознается более непосредственно: текущая минимальная цена выше, чем максимальная цена перед двумя K-линиями, разрыв может быть скорректирован. В случае, если цена возвращается в зону разрыва, то это потенциальная точка разворота.

Проверка ликвидности - это настоящая система мышления

Наиболее впечатляющим для меня было то, что внедряется Liquidity Sweep. Система обнаруживает, пробились ли цены высокие или низкие точки на прошлых 10 K-линиях, и сразу же переворачивает. Это типичный “Stop Hunt” - агентство сначала прочищает остановки розничных торговцев, а затем работает в истинном направлении.

Продавец ликвидность очистка: цена инновации низкая, но цена закрытия возвращается к верхней половине линии K, объем торгов увеличивается. Покупатель ликвидность очистка: цена инноваций высокая, но цена закрытия возвращается к нижней половине линии K. Эта логика идентификации непосредственно к методу манипулирования рейтинговых агентств, а не в догадках, а в следовании.

Система Fusion Rating, которая измеряет “чувство”.

Наиболее разумным вариантом стратегии является система слияния баллов. Минимальные баллы для открытия позиции составляют 6 баллов на солнечной линии, 7 баллов на круговой линии и 8 баллов на лунной линии.

  • Многоциклическая консистенция: 2 балла
  • Блок заказа + дисконтная зона/премиальная зона: 2 балла
  • Мобильность: 1 балл
  • Подтверждение сделки: 1 балл
  • Лучшее время входа: 1 минута

Эта оценка не придуманная, а количественная реализация, основанная на теории SMC. Чем выше балл, тем больше вероятность вмешательства финансовых учреждений.

Временная фильтрация - ключ к избежанию наиболее опасных моментов

В стратегию добавлена временная фильтрация: оптимальное время входа - с 9 до 12 и с 14 до 16 часов, избегая обеденного перерыва с 12 до 14 часов и 35 минут до начала торгов. Эта конструкция основана на особенностях ликвидности контрактов ES - время перекрытия европейского закрытия и открытия акций США, когда агентство наиболее активно.

В период обеденного перерыва объемы торгов сокращаются, цены легко манипулируются, создавая ложные сигналы. 35 минутный промежуток до начала торгов рискован, и разумным выбором является ожидание стабилизации цены.

Управление рисками - это не выставка, а глубокое понимание каждого параметра

Стоп-стратегия использует фиксированные баллы, а не ATR, что более разумно на стандартных соединениях ES. Стоп-стратегия на солнечной линии 12 баллов составляет приблизительно 0.25% колебаний, на периметре 40 - около 0.8%, на лунной линии 100 - около 2% [2].

Постепенная конструкция соотношения риска и прибыли (:3:4) отражает характеристики различных циклов: короткоциклические сигналы частые, но шумные, длинноциклические сигналы редкие, но высококачественные. Поэтому длинноциклические требуют более высокой отдачи, чтобы компенсировать затраты на ожидание.

Необходимо четко указать на ограничения этой стратегии.

Во-первых, SMC-стратегия обычно работает в волатильных рынках. В то время как на рынке нет четкой тенденции, эффективность блоков заказов и FVG снижается. Во-вторых, стратегия зависит от данных на несколько временных рамок, и в некоторых периодах может быть задержка данных.

Самое главное, что эта система требует глубокого понимания теории SMC, чтобы использовать ее правильно. Неправильная настройка параметров легко переоптимизируется и плохо работает в реальном мире. Рекомендуется сначала работать в симуляторной среде не менее 3 месяцев и знакомиться с ее работой в различных рыночных условиях.

Исторический отсчет не отражает будущую прибыль, любая стратегия имеет риск непрерывного убытка. Используйте строго в соответствии с установленными параметрами риска, не увеличивайте позиции из-за нескольких выигрышей.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2025-12-14 00:00:00
end: 2026-01-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT","balance":500000}]
*/

//@version=5
strategy("Multi-Timeframe SMC Entry System", overlay=true, pyramiding=3)

// ============================================================================
// INPUT PARAMETERS
// ============================================================================

timeframe_group = "=== TIMEFRAME SELECTION ==="
enable_daily = input.bool(true, "Enable Daily Signals", group=timeframe_group)
enable_weekly = input.bool(true, "Enable Weekly Signals", group=timeframe_group)
enable_monthly = input.bool(true, "Enable Monthly Signals", group=timeframe_group)

risk_group = "=== RISK MANAGEMENT ==="
account_risk_daily = input.float(0.1, "Daily Risk %", minval=0, maxval=5, step=0.1, group=risk_group)
account_risk_weekly = input.float(0.075, "Weekly Risk %", minval=0, maxval=5, step=0.1, group=risk_group)
account_risk_monthly = input.float(0.05, "Monthly Risk %", minval=0, maxval=5, step=0.1, group=risk_group)

daily_stop_atr = input.float(1.5, "Daily Stop (ATR)", minval=0.5, maxval=5, step=0.5, group=risk_group)
weekly_stop_atr = input.float(2.5, "Weekly Stop (ATR)", minval=1, maxval=8, step=0.5, group=risk_group)
monthly_stop_atr = input.float(4.0, "Monthly Stop (ATR)", minval=2, maxval=12, step=0.5, group=risk_group)

daily_rr_ratio = input.float(2.0, "Daily R:R", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.5, group=risk_group)
weekly_rr_ratio = input.float(3.0, "Weekly R:R", minval=1.0, maxval=6.0, step=0.5, group=risk_group)
monthly_rr_ratio = input.float(4.0, "Monthly R:R", minval=1.0, maxval=10.0, step=0.5, group=risk_group)

confluence_group = "=== CONFLUENCE THRESHOLDS ==="
daily_min_score = input.int(6, "Daily Min Score", minval=1, maxval=10, group=confluence_group)
weekly_min_score = input.int(7, "Weekly Min Score", minval=1, maxval=10, group=confluence_group)
monthly_min_score = input.int(8, "Monthly Min Score", minval=1, maxval=10, group=confluence_group)

smc_group = "=== SMC SETTINGS ==="
ob_length = input.int(20, "Order Block Lookback", minval=5, maxval=100, group=smc_group)
fvg_atr_mult = input.float(0.5, "FVG Min Size (ATR)", minval=0.1, maxval=2, step=0.1, group=smc_group)
liquidity_lookback = input.int(10, "Liquidity Lookback", minval=3, maxval=50, group=smc_group)
swing_lookback = input.int(50, "Swing Lookback", minval=20, maxval=200, group=smc_group)

visual_group = "=== VISUALS ==="
show_premium_discount = input.bool(true, "Premium/Discount Zones", group=visual_group)

// ============================================================================
// ATR CALCULATION - 核心参考指标
// ============================================================================

atr_period = 14
atr_value = ta.atr(atr_period)
atr_4h = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.atr(atr_period))
atr_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.atr(atr_period))
atr_weekly = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.atr(atr_period))

// ============================================================================
// MULTI-TIMEFRAME DATA
// ============================================================================

ema20_4h = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.ema(close, 20))
ema50_4h = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.ema(close, 50))
ema20_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.ema(close, 20))
ema50_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.ema(close, 50))
ema20_weekly = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.ema(close, 20))
ema50_weekly = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.ema(close, 50))
ema12_monthly = request.security(syminfo.tickerid, "M", ta.ema(close, 12))
ema26_monthly = request.security(syminfo.tickerid, "M", ta.ema(close, 26))

// ============================================================================
// MARKET STRUCTURE
// ============================================================================

var float last_swing_high = na
var float last_swing_low = na

if ta.pivothigh(high, 3, 3)
    last_swing_high := high[3]
if ta.pivotlow(low, 3, 3)
    last_swing_low := low[3]

is_bullish_bos = not na(last_swing_high) and close > last_swing_high
is_bearish_bos = not na(last_swing_low) and close < last_swing_low

trend_bullish_4h = close > ema20_4h and ema20_4h > ema50_4h
trend_bearish_4h = close < ema20_4h and ema20_4h < ema50_4h
trend_bullish_daily = close > ema20_daily and close > ema50_daily
trend_bearish_daily = close < ema20_daily and close < ema50_daily
trend_bullish_weekly = close > ema20_weekly and close > ema50_weekly
trend_bearish_weekly = close < ema20_weekly and close < ema50_weekly
trend_bullish_monthly = close > ema12_monthly and close > ema26_monthly
trend_bearish_monthly = close < ema12_monthly and close < ema26_monthly

// ============================================================================
// PREMIUM/DISCOUNT ZONES
// ============================================================================

swing_range_high = ta.highest(high, swing_lookback)
swing_range_low = ta.lowest(low, swing_lookback)
swing_midpoint = (swing_range_high + swing_range_low) / 2

in_premium = close > swing_midpoint
in_discount = close < swing_midpoint

range_position = (swing_range_high != swing_range_low) ? ((close - swing_range_low) / (swing_range_high - swing_range_low)) * 100 : 50
deep_discount = range_position < 30
deep_premium = range_position > 70

// ============================================================================
// ORDER BLOCKS
// ============================================================================

var float bull_ob_high = na
var float bull_ob_low = na
var int bull_ob_bar = na
var float bear_ob_high = na
var float bear_ob_low = na
var int bear_ob_bar = na

if close[1] < open[1] and close > high[1] and (close - open) > (high[1] - low[1]) * 1.2
    bull_ob_high := high[1]
    bull_ob_low := low[1]
    bull_ob_bar := bar_index[1]

if close[1] > open[1] and close < low[1] and (open - close) > (high[1] - low[1]) * 1.2
    bear_ob_high := high[1]
    bear_ob_low := low[1]
    bear_ob_bar := bar_index[1]

in_bullish_ob = not na(bull_ob_high) and low <= bull_ob_high and high >= bull_ob_low and (bar_index - bull_ob_bar) < ob_length
in_bearish_ob = not na(bear_ob_high) and low <= bear_ob_high and high >= bear_ob_low and (bar_index - bear_ob_bar) < ob_length

bull_ob_fresh = not na(bull_ob_bar) and (bar_index - bull_ob_bar) < 10
bear_ob_fresh = not na(bear_ob_bar) and (bar_index - bear_ob_bar) < 10

// ============================================================================
// FAIR VALUE GAPS - 使用ATR作为阈值
// ============================================================================

fvg_threshold = atr_value * fvg_atr_mult
bullish_fvg = low > high[2] and (low - high[2]) >= fvg_threshold
bearish_fvg = high < low[2] and (low[2] - high) >= fvg_threshold

var float last_bull_fvg_top = na
var float last_bull_fvg_bottom = na
var float last_bear_fvg_top = na
var float last_bear_fvg_bottom = na

if bullish_fvg
    last_bull_fvg_top := low
    last_bull_fvg_bottom := high[2]

if bearish_fvg
    last_bear_fvg_top := low[2]
    last_bear_fvg_bottom := high

near_bullish_fvg = not na(last_bull_fvg_top) and low <= last_bull_fvg_top and high >= last_bull_fvg_bottom
near_bearish_fvg = not na(last_bear_fvg_top) and low <= last_bear_fvg_top and high >= last_bear_fvg_bottom

if near_bullish_fvg and low <= last_bull_fvg_bottom
    last_bull_fvg_top := na
    last_bull_fvg_bottom := na

if near_bearish_fvg and high >= last_bear_fvg_top
    last_bear_fvg_top := na
    last_bear_fvg_bottom := na

// ============================================================================
// LIQUIDITY SWEEPS
// ============================================================================

sellside_sweep = low < ta.lowest(low[1], liquidity_lookback) and close > open and close > low + (high - low) * 0.6
buyside_sweep = high > ta.highest(high[1], liquidity_lookback) and close < open and close < high - (high - low) * 0.6

var bool recent_ssl_sweep = false
var bool recent_bsl_sweep = false
var int ssl_sweep_bar = 0
var int bsl_sweep_bar = 0

if sellside_sweep
    recent_ssl_sweep := true
    ssl_sweep_bar := bar_index

if buyside_sweep
    recent_bsl_sweep := true
    bsl_sweep_bar := bar_index

if bar_index - ssl_sweep_bar > 10
    recent_ssl_sweep := false

if bar_index - bsl_sweep_bar > 10
    recent_bsl_sweep := false

// ============================================================================
// VOLUME FILTER
// ============================================================================

volume_avg = ta.sma(volume, 20)
volume_confirmation = volume > volume_avg * 1.2

// ============================================================================
// CONFLUENCE SCORING
// ============================================================================

daily_score = 0
if (trend_bullish_4h and trend_bullish_daily) or (trend_bearish_4h and trend_bearish_daily)
    daily_score += 2
if (in_bullish_ob and in_discount and trend_bullish_4h) or (in_bearish_ob and in_premium and trend_bearish_4h)
    daily_score += 2
if recent_ssl_sweep or recent_bsl_sweep
    daily_score += 1
if volume_confirmation
    daily_score += 1
if is_bullish_bos or is_bearish_bos
    daily_score += 1
if near_bullish_fvg or near_bearish_fvg
    daily_score += 1
daily_score += 1

weekly_score = 0
if (trend_bullish_weekly and trend_bullish_monthly) or (trend_bearish_weekly and trend_bearish_monthly)
    weekly_score += 2
if (trend_bullish_daily and trend_bullish_weekly) or (trend_bearish_daily and trend_bearish_weekly)
    weekly_score += 2
if (deep_discount and trend_bullish_weekly) or (deep_premium and trend_bearish_weekly)
    weekly_score += 2
if recent_ssl_sweep or recent_bsl_sweep
    weekly_score += 1
if in_bullish_ob or in_bearish_ob
    weekly_score += 1
if bull_ob_fresh or bear_ob_fresh
    weekly_score += 1
weekly_score += 1

monthly_score = 0
if (trend_bullish_monthly and trend_bullish_weekly) or (trend_bearish_monthly and trend_bearish_weekly)
    monthly_score += 2
if (in_bullish_ob and deep_discount) or (in_bearish_ob and deep_premium)
    monthly_score += 2
if recent_ssl_sweep or recent_bsl_sweep
    monthly_score += 2
if (trend_bullish_daily and trend_bullish_weekly and trend_bullish_monthly) or (trend_bearish_daily and trend_bearish_weekly and trend_bearish_monthly)
    monthly_score += 2
if range_position < 20 or range_position > 80
    monthly_score += 1
monthly_score += 1

// ============================================================================
// ENTRY CONDITIONS
// ============================================================================

daily_long_condition = enable_daily and daily_score >= daily_min_score and trend_bullish_4h and in_discount and (in_bullish_ob or recent_ssl_sweep or near_bullish_fvg) 
daily_short_condition = enable_daily and daily_score >= daily_min_score and trend_bearish_4h and in_premium and (in_bearish_ob or recent_bsl_sweep or near_bearish_fvg) 
weekly_long_condition = enable_weekly and weekly_score >= weekly_min_score and trend_bullish_weekly and trend_bullish_daily and in_discount and (in_bullish_ob or recent_ssl_sweep)
weekly_short_condition = enable_weekly and weekly_score >= weekly_min_score and trend_bearish_weekly and trend_bearish_daily and in_premium and (in_bearish_ob or recent_bsl_sweep)
monthly_long_condition = enable_monthly and monthly_score >= monthly_min_score and trend_bullish_monthly and trend_bullish_weekly and deep_discount and in_bullish_ob
monthly_short_condition = enable_monthly and monthly_score >= monthly_min_score and trend_bearish_monthly and trend_bearish_weekly and deep_premium and in_bearish_ob

// ============================================================================
// STOP LOSS CALCULATION - 基于ATR
// ============================================================================

daily_stop_distance = atr_4h * daily_stop_atr
weekly_stop_distance = atr_daily * weekly_stop_atr
monthly_stop_distance = atr_weekly * monthly_stop_atr

// ============================================================================
// POSITION SIZING 
// ============================================================================

calculate_position_size(risk_pct, stop_distance) =>
    risk_amount = strategy.equity * (risk_pct / 100)
    // 止损距离就是每单位的风险金额
    position = risk_amount / stop_distance

daily_contracts = calculate_position_size(account_risk_daily, daily_stop_distance)
weekly_contracts = calculate_position_size(account_risk_weekly, weekly_stop_distance)
monthly_contracts = calculate_position_size(account_risk_monthly, monthly_stop_distance)

// ============================================================================
// STRATEGY EXECUTION
// ============================================================================

if daily_long_condition
    strategy.entry("Daily Long", strategy.long, qty=daily_contracts)
    strategy.exit("DL Exit", "Daily Long", stop=close - daily_stop_distance, limit=close + (daily_stop_distance * daily_rr_ratio))

if daily_short_condition
    strategy.entry("Daily Short", strategy.short, qty=daily_contracts)
    strategy.exit("DS Exit", "Daily Short", stop=close + daily_stop_distance, limit=close - (daily_stop_distance * daily_rr_ratio))

if weekly_long_condition
    strategy.entry("Weekly Long", strategy.long, qty=weekly_contracts)
    strategy.exit("WL Exit", "Weekly Long", stop=close - weekly_stop_distance, limit=close + (weekly_stop_distance * weekly_rr_ratio))

if weekly_short_condition
    strategy.entry("Weekly Short", strategy.short, qty=weekly_contracts)
    strategy.exit("WS Exit", "Weekly Short", stop=close + weekly_stop_distance, limit=close - (weekly_stop_distance * weekly_rr_ratio))

if monthly_long_condition
    strategy.entry("Monthly Long", strategy.long, qty=monthly_contracts)
    strategy.exit("ML Exit", "Monthly Long", stop=close - monthly_stop_distance, limit=close + (monthly_stop_distance * monthly_rr_ratio))

if monthly_short_condition
    strategy.entry("Monthly Short", strategy.short, qty=monthly_contracts)
    strategy.exit("MS Exit", "Monthly Short", stop=close + monthly_stop_distance, limit=close - (monthly_stop_distance * monthly_rr_ratio))

// ============================================================================
// VISUALS 
// ============================================================================

p1 = plot(show_premium_discount ? swing_range_high : na, color=na)
p2 = plot(show_premium_discount ? swing_midpoint : na, "EQ", color.new(color.white, 50), 1)
p3 = plot(show_premium_discount ? swing_range_low : na, color=na)
fill(p1, p2, color.new(color.red, 92))
fill(p2, p3, color.new(color.green, 92))

plotshape(daily_long_condition, "D Long", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.lime, 0), size=size.small, text="D")
plotshape(daily_short_condition, "D Short", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.red, 0), size=size.small, text="D")
plotshape(weekly_long_condition, "W Long", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.green, 0), size=size.normal, text="W")
plotshape(weekly_short_condition, "W Short", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.maroon, 0), size=size.normal, text="W")
plotshape(monthly_long_condition, "M Long", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.aqua, 0), size=size.large, text="M")
plotshape(monthly_short_condition, "M Short", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.fuchsia, 0), size=size.large, text="M")

plotshape(sellside_sweep, "SSL", shape.labeldown, location.top, color.new(color.yellow, 20), size=size.tiny, text="SSL")
plotshape(buyside_sweep, "BSL", shape.labelup, location.bottom, color.new(color.yellow, 20), size=size.tiny, text="BSL")
plotshape(is_bullish_bos, "BOS↑", shape.circle, location.belowbar, color.new(color.lime, 50), size=size.tiny)
plotshape(is_bearish_bos, "BOS↓", shape.circle, location.abovebar, color.new(color.red, 50), size=size.tiny)