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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：
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。
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。
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
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
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。
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。
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
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。
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
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
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
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
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
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
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）
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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