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Dynamischer ATR-Trend nach Strategie auf Basis von Support-Breakout

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-12-12 17:26:00
Tags:ATREMASMC

Übersicht

Dies ist ein dynamischer ATR-Trend nach einer Strategie, die auf einem Support-Breakout basiert. Die Strategie beinhaltet EMA-System, ATR-Volatilitätsindikator und Smart Money Concept (SMC), um Markttrends zu erfassen. Es erreicht ein effektives Risikomanagement durch dynamische Positionsgröße und Stop-Loss / Take-Profit-Platzierung.

Strategieprinzip

Die Strategie basiert auf mehreren Kernkomponenten:

Verwendet das EMA-System mit 50 und 200-Zeitrahmen, um die Marktentwicklung zu bestätigen
Verwendet den ATR-Indikator zur dynamischen Anpassung von Stop-Loss- und Gewinnzielen
Analysiert Bestellblöcke und Ungleichgewichtszonen, um optimale Einstiegspunkte zu finden
Berechnet automatisch die Positionsgröße anhand des Kontorrisikoanteils
Bestimmt die Marktkonsolidierung durch Beobachtung der Preisspanne der letzten 20 Kerzen

Strategische Vorteile

Umfassendes Risikomanagement durch dynamische Berechnungen
Zuverlässiges Trend-Identifikationssystem, das Konsolidierungsmärkte vermeidet
angemessene Stop-Loss- und Take-Profit-Einstellungen mit einem Risiko-Rendite-Verhältnis von 1: 3
Gut an unterschiedliche Marktbedingungen angepasst
Eine klare Codestruktur, die leicht zu pflegen und zu optimieren ist

Strategische Risiken

Die EMA-Indikatoren weisen eine inhärente Verzögerung auf, die die Einstiegspunkte möglicherweise verzögert
Kann auf stark volatilen Märkten falsche Signale erzeugen
Strategie hängt von der Fortsetzung des Trends ab, kann in verschiedenen Märkten unterdurchschnittlich sein
Eine breite Stop-Loss-Platzierung kann in bestimmten Situationen zu größeren Verlusten führen

Optimierungsrichtlinien

Einbeziehung einer Analyse des Volumen-Preis-Verhältnisses zur Verbesserung der Trendbestimmung
Hinzufügen von Marktstimmungsindikatoren zur Optimierung des Eintrittszeitpunkts
Überlegen Sie, ob mehrere Zeitrahmen analysiert werden müssen, um die Systemstabilität zu verbessern
Kriterien für die Bestimmung von Auftragsblöcken und Ungleichgewichtszonen verfeinern
Optimierung der Stop-Loss-Methode, Überlegung der Implementierung von Trailing-Stops

Zusammenfassung

Diese Strategie ist ein umfassendes Trend-Folge-System, das durch ein angemessenes Risikomanagement und mehrfache Signalbestätigung eine Handelsstabilität erzielt. Trotz einer gewissen Verzögerung bei Signalen stellt sie insgesamt ein zuverlässiges Handelssystem dar. Es wird empfohlen, vor der Implementierung gründliches Backtesting durchzuführen und die Parameter entsprechend spezifischen Handelsinstrumenten und Marktbedingungen zu optimieren.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// TradingView Pine Script strategy for Smart Money Concept (SMC)
//@version=5
strategy("Smart Money Concept Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=100)

// === Input Parameters ===
input_risk_percentage = input.float(1, title="Risk Percentage", step=0.1)
input_atr_length = input.int(14, title="ATR Length")
input_ema_short = input.int(50, title="EMA Short")
input_ema_long = input.int(200, title="EMA Long")

// === Calculations ===
atr = ta.atr(input_atr_length)
ema_short = ta.ema(close, input_ema_short)
ema_long = ta.ema(close, input_ema_long)

// === Utility Functions ===
// Identify Order Blocks
is_order_block(price, direction) =>
    ((high[1] > high[2] and low[1] > low[2] and direction == 1) or (high[1] < high[2] and low[1] < low[2] and direction == -1))

// Identify Imbalance Zones
is_imbalance() =>
    range_high = high[1]
    range_low = low[1]
    range_high > close and range_low < close

// Calculate Lot Size Based on Risk
calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance) =>
    risk_amount = account_balance * (input_risk_percentage / 100)
    lot_size = risk_amount / (stop_loss_points * syminfo.pointvalue)
    lot_size

// Determine if Market is Consolidating
is_consolidating() =>
    (ta.highest(high, 20) - ta.lowest(low, 20)) / atr < 2

// === Visual Enhancements ===
// Plot Order Blocks
// if is_order_block(close, 1)
//     line.new(x1=bar_index[1], y1=low[1], x2=bar_index, y2=low[1], color=color.green, width=2, extend=extend.right)
// if is_order_block(close, -1)
//     line.new(x1=bar_index[1], y1=high[1], x2=bar_index, y2=high[1], color=color.red, width=2, extend=extend.right)

// Highlight Imbalance Zones
// if is_imbalance()
//     box.new(left=bar_index[1], top=high[1], right=bar_index, bottom=low[1], bgcolor=color.new(color.orange, 80))

// === Logic for Trend Confirmation ===
is_bullish_trend = ema_short > ema_long
is_bearish_trend = ema_short < ema_long

// === Entry Logic ===
account_balance = strategy.equity
if not is_consolidating()
    if is_bullish_trend
        stop_loss = close - atr * 2
        take_profit = close + (math.abs(close - (close - atr * 2)) * 3)
        stop_loss_points = math.abs(close - stop_loss) / syminfo.pointvalue
        lot_size = calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance)
        strategy.entry("Buy", strategy.long, qty=lot_size)
        strategy.exit("TP/SL", "Buy", stop=stop_loss, limit=take_profit)

    if is_bearish_trend
        stop_loss = close + atr * 2
        take_profit = close - (math.abs(close - (close + atr * 2)) * 3)
        stop_loss_points = math.abs(close - stop_loss) / syminfo.pointvalue
        lot_size = calculate_lot_size(stop_loss_points, account_balance)
        strategy.entry("Sell", strategy.short, qty=lot_size)
        strategy.exit("TP/SL", "Sell", stop=stop_loss, limit=take_profit)

// === Plotting Indicators ===
plot(ema_short, color=color.blue, title="EMA 50")
plot(ema_long, color=color.orange, title="EMA 200")
plotshape(series=is_bullish_trend and not is_consolidating(), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, text="Buy")
plotshape(series=is_bearish_trend and not is_consolidating(), style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, text="Sell")

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