TrendSync Pro (SMC) 多时间框架趋势跟随策略

HTF TP SL SMC RR ATR ICT VWAP
创建日期: 2025-04-02 15:42:17 最后修改: 2025-04-02 15:42:17
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TrendSync Pro (SMC) 多时间框架趋势跟随策略 TrendSync Pro (SMC) 多时间框架趋势跟随策略

概述

TrendSync Pro (SMC)是一种基于高时间框架(HTF)过滤器和趋势动量的量化交易策略,旨在捕捉强劲的市场趋势移动。该策略通过结合多时间框架分析、趋势线检测和严格的风险管理,为交易者提供了一种系统化的交易方法。

策略原理

策略的核心原理包括以下关键组件:

  1. 高时间框架(HTF)过滤器:使用更高级别的时间框架(如1小时、4小时或日线)来确认整体市场趋势方向,确保交易与主要趋势一致。

  2. 趋势线检测:通过分析关键转折点(枢轴高点和低点)来动态识别市场趋势方向,并绘制可视化的趋势线。

  3. 入场和出场逻辑:

    • 长仓入场条件:价格突破趋势值且高时间框架趋势向上
    • 空仓入场条件:价格跌破趋势值且高时间框架趋势向下
  4. 风险管理:

    • 固定止损:设置为入场价的1%
    • 止盈目标:设定为入场价的10%
    • 利用ATR(平均真实波动范围)可选择动态止损

策略优势

  1. 多时间框架确认:通过结合不同时间框架,降低了交易假信号的概率。

  2. 趋势跟随:专注于捕捉强劲的趋势性市场移动,而非频繁但低质量的交易。

  3. 严格的风险管理:

    • 小止损(1%)保护资本
    • 高风险回报比(1:10)
    • 即使胜率仅为50%,仍可实现盈利
  4. 灵活性:可根据不同交易类型(缩放、日内交易、swing交易)调整高时间框架设置。

  5. 视觉辅助:提供趋势线绘制,帮助交易者直观理解市场走势。

策略风险

  1. 市场条件限制:

    • 在震荡或无明确趋势的市场中表现较差
    • 低波动性环境下交易效果不佳
  2. 参数敏感性:

    • 趋势周期和高时间框架选择直接影响策略性能
    • 不同市场和交易品种需要调整参数
  3. 止损风险:

    • 1%的固定止损可能在高波动市场中过于紧绷
    • 可能增加交易成本和被”止损”的概率

策略优化方向

  1. 动态止损:

    • 引入基于ATR的动态止损方法
    • 根据市场波动性调整止损范围
  2. 过滤器增强:

    • 结合成交量分析
    • 整合流动性扫描
    • 添加订单块(Order Block)确认
  3. 多策略组合:

    • 与ICT Power of 3方法结合
    • 整合VWAP和市场形态分析
    • 结合清算热图(尤其是加密货币市场)
  4. 机器学习优化:

    • 使用机器学习算法优化参数选择
    • 开发自适应参数调整机制

总结

TrendSync Pro (SMC)是一种注重质量而非数量的交易策略。通过多时间框架确认、严格的风险管理和趋势跟随逻辑,该策略为交易者提供了一个系统化的交易框架。关键在于selective trading,即每天仅捕捉1-2个高质量的交易机会,而不是频繁但低效的交易。

策略源码
/*backtest
start: 2024-04-02 00:00:00
end: 2024-07-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy('TrendSync Pro (SMC)', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1)

// Created by Shubham Singh

// Inputs
bool show_trendlines = input.bool(true, "Show Trendlines", group="Visual Settings")
int trend_period = input(20, 'Trend Period', group="Strategy Settings")
string htf = input.timeframe("60", "Higher Timeframe", group="Strategy Settings")

// Risk Management
float sl_percent = input.float(1.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1, group="Risk Management")
float tp_percent = input.float(2.0, "Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1, group="Risk Management")

// Created by Shubham Singh

// Trendline Detection
var line trendline = na
var float trend_value = na
var bool trend_direction_up = false  // Initialize with default value

pivot_high = ta.pivothigh(high, trend_period, trend_period)
pivot_low = ta.pivotlow(low, trend_period, trend_period)

if not na(pivot_high)
    trend_value := pivot_high
    trend_direction_up := false


if not na(pivot_low)
    trend_value := pivot_low
    trend_direction_up := true


// Created by Shubham Singh

// Higher Timeframe Filter
htf_close = request.security(syminfo.tickerid, htf, close)
htf_trend_up = htf_close > htf_close[1]
htf_trend_down = htf_close < htf_close[1]

// Trading Logic
long_condition = ta.crossover(close, trend_value) and htf_trend_up and trend_direction_up
short_condition = ta.crossunder(close, trend_value) and htf_trend_down and not trend_direction_up
// Created by Shubham Singh

// Entry/Exit with SL/TP
if strategy.position_size == 0
    if long_condition
        strategy.entry("Long", strategy.long)
        strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=close*(1-sl_percent/100), limit=close*(1+tp_percent/100))
    
    if short_condition
        strategy.entry("Short", strategy.short)
        strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=close*(1+sl_percent/100), limit=close*(1-tp_percent/100))
// Created by Shubham Singh

// Manual Trendline Exit
if strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(close, trend_value)
    strategy.close("Long")
if strategy.position_size < 0 and ta.crossover(close, trend_value)
    strategy.close("Short")
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