Динамическая стратегия прорыва каналов поддержки и сопротивления является мощной стратегией для определения ключевых уровней поддержки и сопротивления и сигналов прорыва.
Стратегия динамически рассчитывает уровни поддержки и сопротивления на основе пользовательски определенных левых и правых баров. Это обеспечивает гибкость для адаптации к изменяющимся условиям рынка. Она генерирует сигналы купли и продажи, когда цена закрытия пересекает эти уровни поддержки и сопротивления, наряду с подтверждением объема. Кроме того, стратегия интегрирует автоматическое исполнение длинных/коротких позиций на основе определенных условий поддержки и сопротивления, оптимизируя общий торговый процесс.
В частности, стратегия рассчитывает динамические уровни поддержки и сопротивления с использованием функций ta.pivotlow и ta.pivothigh. Эти линии поддержки и сопротивления изображены красными и синими цветами на графике. Когда цена закрытия прорывается через эти уровни, на местах прорыва проводятся маркировки формы
Стратегия имеет следующие преимущества:
В целом, стратегия всесторонне определяет, визуализирует и использует ключевые точки прорыва поддержки и сопротивления, что значительно облегчает трейдерам выбор оптимального времени торговли и значительно повышает шансы на успех торговли.
Потенциальные риски, связанные со стратегией, в основном включают:
Риск недействительного прорыва. Точки прорыва могут образовывать ложные прорывы, приводящие к ненужным потерям. Это может быть смягчено путем установления более строгих требований к подтверждению объема и колебаний цен.
Риск оптимизации параметров. Неточные уровни поддержки и сопротивления могут быть рассчитаны, если левые/правые панели и т.д. установлены неправильно. Подходящие левые/правые панели должны быть выбраны в соответствии с торговыми характеристиками различных продуктов.
Риск чрезмерной оптимизации. Чрезмерная оптимизация параметров может привести к переподключению. Следует провести правильное обратное тестирование и валидацию, чтобы избежать чрезмерной оптимизации на ограниченных данных.
Риск затрат на транзакции. Частая торговля может привести к более высоким комиссионным. Следует рассмотреть факторы получения прибыли или другие средства контроля частоты торговли.
Стратегия может быть улучшена в следующих аспектах:
Добавить условия остановки потери для контроля одиночных потерь.
Оптимизировать факторы получения прибыли для определения оптимальных пунктов получения прибыли.
Испытать различные комбинации параметров для определения оптимальных параметров.
Настройка левой/правой панели на основе различных продуктов.
Добавьте другие фильтры, например, волатильность цен, чтобы лучше оценить вероятность выхода.
Попробуйте различные индикаторы подтверждения объема, например, высокообъемные прорывы.
Включить другие стратегии или показатели для достижения лучшей интеграции.
Динамическая стратегия прорыва каналов поддержки и сопротивления использует концепции поддержки и сопротивления из анализа технического диаграмма вместе с анализом объема для подтверждения значимости прорывов, чтобы эффективно выявить критические поворотные моменты на рынке. Его простой, но элегантный дизайн интерфейса, графический график индикатора и сигнал значительно снижают технические барьеры. Между тем, настройки настраиваемых и интегрируемых параметров позволяют легко интегрировать их с собственными стратегиями трейдеров. Вкратце, это всеобъемлющая и очень практичная количественная стратегия торговли.
/*backtest start: 2024-01-10 00:00:00 end: 2024-01-17 00:00:00 period: 30m basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Support and Resistance channel with Breaks p5", shorttitle="Support and Resistance channel with Breaks [cryptoonchain]", overlay=true, max_bars_back=1000) // Input variables toggleBreaks = input(true, title="Show Breaks") leftBars = input(15, title="Left Bars") rightBars = input(15, title="Right Bars") volumeThresh = input(20, title="Volume Threshold") // Calculate pivot levels highUsePivot = fixnan(ta.pivothigh(leftBars, rightBars)[1]) lowUsePivot = fixnan(ta.pivotlow(leftBars, rightBars)[1]) // Plot resistance and support lines r1 = plot(highUsePivot, color=color.new(na(highUsePivot) ? na : #FF0000, 0), linewidth=3, offset=-(rightBars + 1), title="Resistance") s1 = plot(lowUsePivot, color=color.new(na(lowUsePivot) ? na : #233dee, 0), linewidth=3, offset=-(rightBars + 1), title="Support") // Volume % short = ta.ema(volume, 5) long = ta.ema(volume, 10) osc = 100 * (short - long) / long // Plot shapes for breaks with volume plotshape(toggleBreaks and ta.crossunder(close, lowUsePivot) and not (open - close < high - open) and osc > volumeThresh, title="Break", text='B', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny) plotshape(toggleBreaks and ta.crossover(close, highUsePivot) and not (open - low > close - open) and osc > volumeThresh, title="Break", text='B', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny) // Alert conditions alertcondition(ta.crossunder(close, lowUsePivot) and osc > volumeThresh, title="Support Broken", message="Support Broken") alertcondition(ta.crossover(close, highUsePivot) and osc > volumeThresh, title="Resistance Broken", message="Resistance Broken") // Strategy conditions with filter longCondition = low > highUsePivot and osc > volumeThresh shortCondition = high < lowUsePivot and osc > volumeThresh // Strategy entries strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long, when=longCondition) strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short, when=shortCondition)