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Singapore Entrou em Şubat 2022
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把这个代码公开了，因为okx信号策略不知道在干啥，给我断了，这个是今天刚把上面开的空单平掉了。
目前我继续跑吧，后面有变动会更新。
最近主要精力会放在搞把我的交易系统搞成《AI+交易》效果。就是各种写，把我能想到的全部写出来，顺便把我之前发布在推特的单子全部搞出来整理一下。
说一下效果：
默认名义本金10w💲，名义仓位1.5w💲，最高可开到2.5w💲
也就是1w💲十倍杠杆。理论上运气好第一单赚钱的话，2k💲就能开这个策略赚钱
如果趋势强度高了，会开1.5倍杠杆，也就是来到了15万💲的本金。
最近一年效果：大概就是一年2.5w仓位，赚2w💲。
盈利因子接近4
不说其他的了，你们自己看设置吧，反正是中文，自己调试去，希望大家一起搞一个好用的策略吧。
以下是代码👇：
//@version=5
strategy("动态狙击系统 v3.0 - 激进复利版",
overlay=true,
initial_capital=100000,
default_qty_type=strategy.fixed,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.075,
slippage=3,
pyramiding=0,
calc_on_every_tick=true,
process_orders_on_close=false,
max_bars_back=500)
// ==================== 激进版核心参数 ====================
// 你的激进风控配置
riskPercentage = input.float(3.0, "单笔风险比例(%)", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group="激进风控")
maxLeverage = input.float(1.5, "牛市最大杠杆倍数", minval=1.0, maxval=2.0, step=0.1, group="激进风控")
compoundingMode = input.bool(true, "启用复利模式", group="激进风控")
maxPositionPct = input.float(15.0, "最大仓位占比(%)", minval=10, maxval=25, group="激进风控")
// 你的激进止盈配置
breakEvenR = input.float(1.2, "延迟保本触发R", minval=0.8, maxval=2.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockSmallR = input.float(3.0, "延迟锁利触发R", minval=2.0, maxval=5.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockSmallLevel = input.float(1.0, "锁利位置R", minval=0.5, maxval=2.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockBigR = input.float(6.0, "大利润触发R", minval=4.0, maxval=10.0, step=0.1, group="激进止盈")
lockBigLevel = input.float(3.0, "大利润位置R", minval=2.0, maxval=5.0, step=0.1, group="激进止盈")
// 利润回撤保护（激进版放宽）
useGivebackKill = input.bool(true, "启用利润回撤熔断", group="激进止盈")
givebackStartR = input.float(4.0, "回撤监控起始R", minval=3, maxval=8, step=0.5, group="激进止盈")
maxGivebackR = input.float(2.0, "最大允许回撤R", minval=1.0, maxval=4.0, step=0.5, group="激进止盈")
// 趋势过滤
trendEmaLength = input.int(50, "日线EMA周期", minval=20, maxval=100, group="趋势过滤")
trendLookback = input.int(20, "动量回看周期", minval=10, maxval=50, group="趋势过滤")
trendThreshold = input.float(5.0, "趋势阈值(%)", minval=2, maxval=15, group="趋势过滤")
// 入场设置
valueEmaLength = input.int(20, "4H EMA周期", minval=10, maxval=50, group="入场设置")
atrLength = input.int(14, "ATR周期", minval=7, maxval=21, group="入场设置")
pullbackAtrMult = input.float(1.2, "回调区ATR倍数", minval=0.5, maxval=2.0, group="入场设置")
// 止损设置
stopAtrMult = input.float(3.0, "止损ATR倍数", minval=2.0, maxval=5.0, group="风险管理")
// 激进版熔断（放宽限制）
dailyLossLimit = input.float(5.0, "日亏损熔断(%)", minval=3, maxval=8, group="熔断保护")
totalDrawdownLimit = input.float(25.0, "总回撤防御(%)", minval=15, maxval=35, group="熔断保护")
// ==================== 数据获取 ====================
// 日线数据
dailyClose = request.security(syminfo.tickerid, "D", close, lookahead=barmerge.lookahead_off)
dailyClose20Ago = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[trendLookback], lookahead=barmerge.lookahead_off)
dailyEma50 = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.ema(close, trendEmaLength), lookahead=barmerge.lookahead_off)
// 当前周期数据
h4Ema20 = ta.ema(close, valueEmaLength)
h4Atr = ta.atr(atrLength)
// ==================== 趋势过滤器 ====================
trendMomentum = (dailyClose - dailyClose20Ago) / dailyClose20Ago * 100
isBullishEnv = dailyClose > dailyEma50 and trendMomentum > trendThreshold
isBearishEnv = dailyClose < dailyEma50 and trendMomentum < -trendThreshold
isNoTradeZone = not isBullishEnv and not isBearishEnv
// ==================== 回调区识别 ====================
distanceToEma = math.abs(close - h4Ema20) / h4Atr
isBullPullback = isBullishEnv and close <= h4Ema20 + pullbackAtrMult * h4Atr and close >= h4Ema20 - pullbackAtrMult * h4Atr
isBearPullback = isBearishEnv and close >= h4Ema20 - pullbackAtrMult * h4Atr and close <= h4Ema20 + pullbackAtrMult * h4Atr
// ==================== 入场信号识别 ====================
bodySize = math.abs(close - open)
upperWick = high - math.max(close, open)
lowerWick = math.min(close, open) - low
isBullishCandle = close > open
isBearishCandle = close < open
isHammer = lowerWick >= bodySize * 1.2 and upperWick < bodySize * 0.5
isShootingStar = upperWick >= bodySize * 1.2 and lowerWick < bodySize * 0.5
// 做多信号
bullSignal1 = isBullishCandle and low < h4Ema20 and close >= h4Ema20
bullSignal2 = isHammer and low < h4Ema20
bullSignal3 = isBullishCandle and close > close[1] and distanceToEma < pullbackAtrMult
bullEntrySignal = isBullPullback and (bullSignal1 or bullSignal2 or bullSignal3)
// 做空信号
bearSignal1 = isBearishCandle and high > h4Ema20 and close <= h4Ema20
bearSignal2 = isShootingStar and high > h4Ema20
bearSignal3 = isBearishCandle and close < close[1] and distanceToEma < pullbackAtrMult
bearEntrySignal = isBearPullback and (bearSignal1 or bearSignal2 or bearSignal3)
// ==================== 核心：激进复利仓位计算 ====================
// 计算累计盈利率（用于杠杆触发条件）
cumulativeProfitPct = (strategy.equity - strategy.initial_capital) / strategy.initial_capital * 100
// 复利基数：使用当前权益而非初始资金
capitalBase = compoundingMode ? strategy.equity : strategy.initial_capital
// 基础风险金额（你的3%配置）
baseRiskAmount = capitalBase * riskPercentage / 100
// 杠杆触发条件：累计盈利>10%且当前是牛市
useLeverage = compoundingMode and cumulativeProfitPct >= 10.0 and isBullishEnv
// 应用杠杆倍数
effectiveLeverage = useLeverage ? maxLeverage : 1.0
leveragedRiskAmount = baseRiskAmount * effectiveLeverage
// 止损距离
stopDistance = stopAtrMult * h4Atr
// 计算合约数量
contractSize = leveragedRiskAmount / stopDistance
// 仓位占比限制
nominalValue = contractSize * close
positionPct = nominalValue / strategy.equity * 100
// 如果超过最大仓位占比，强制缩小
if positionPct > maxPositionPct
contractSize := strategy.equity * maxPositionPct / 100 / close
// 最终合约数
finalContractSize = math.floor(contractSize * 1000) / 1000
actualRiskAmount = finalContractSize * stopDistance
// ==================== 风控熔断机制 ====================
var float dayStartEquity = strategy.initial_capital
if ta.change(time("D"))
dayStartEquity := strategy.equity
dailyPnL = strategy.equity - dayStartEquity
dailyPnLPct = dailyPnL / strategy.equity * 100
isDailyCircuitBreaker = dailyPnLPct <= -dailyLossLimit
var float peakEquity = strategy.initial_capital
if strategy.equity > peakEquity
peakEquity := strategy.equity
currentDrawdown = (peakEquity - strategy.equity) / peakEquity * 100
isDefenseMode = currentDrawdown >= totalDrawdownLimit
// ==================== 持仓状态管理 ====================
var float entryPrice = na
var float currentStopLoss = na
var float riskUnit = na
var int profitStage = 0
var float maxR = 0.0
bool hasPosition = strategy.position_size != 0
bool isLong = strategy.position_size > 0
bool isShort = strategy.position_size < 0
// ==================== 开仓逻辑 ====================
canOpenLong = bullEntrySignal and not hasPosition and not isDailyCircuitBreaker and not isNoTradeZone and not isDefenseMode
canOpenShort = bearEntrySignal and not hasPosition and not isDailyCircuitBreaker and not isNoTradeZone and not isDefenseMode
if canOpenLong and finalContractSize > 0
leverageText = effectiveLeverage > 1.0 ? " [杠杆:" + str.tostring(effectiveLeverage, "#.#") + "x]" : ""
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=finalContractSize,
comment="激进多单 $" + str.tostring(actualRiskAmount, "#") + leverageText)
entryPrice := close
currentStopLoss := close - stopDistance
riskUnit := stopDistance
profitStage := 0
maxR := 0.0
if canOpenShort and finalContractSize > 0
leverageText = effectiveLeverage > 1.0 ? " [杠杆:" + str.tostring(effectiveLeverage, "#.#") + "x]" : ""
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=finalContractSize,
comment="激进空单 $" + str.tostring(actualRiskAmount, "#") + leverageText)
entryPrice := close
currentStopLoss := close + stopDistance
riskUnit := stopDistance
profitStage := 0
maxR := 0.0
// ==================== 激进分级止盈逻辑 ====================
currentR = 0.0
if isLong and not na(entryPrice)
currentR := (close - entryPrice) / riskUnit
maxR := math.max(maxR, currentR)
// 阶段1：延迟保本（1.2R）- 你的配置
if currentR >= breakEvenR and profitStage < 1
currentStopLoss := math.max(currentStopLoss, entryPrice)
profitStage := 1
// 阶段2：延迟锁利（3R锁1R）- 你的配置
if currentR >= lockSmallR and profitStage < 2
currentStopLoss := math.max(currentStopLoss, entryPrice + lockSmallLevel * riskUnit)
profitStage := 2
// 阶段3：大利润锁定（6R锁3R）- 你的配置
if currentR >= lockBigR and profitStage < 3
currentStopLoss := math.max(currentStopLoss, entryPrice + lockBigLevel * riskUnit)
profitStage := 3
// 利润回撤熔断（4R后回撤2R就平仓）
if useGivebackKill and maxR >= givebackStartR and (maxR - currentR) >= maxGivebackR
strategy.close("Long", comment="回撤熔断 峰值:" + str.tostring(maxR, "#.#") + "R")
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
// 实时止损检查
else if close <= currentStopLoss
strategy.close("Long", comment="止损 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
// 趋势终结强平
else if dailyClose < dailyEma50
strategy.close("Long", comment="趋势终结 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
if isShort and not na(entryPrice)
currentR := (entryPrice - close) / riskUnit
maxR := math.max(maxR, currentR)
if currentR >= breakEvenR and profitStage < 1
currentStopLoss := math.min(currentStopLoss, entryPrice)
profitStage := 1
if currentR >= lockSmallR and profitStage < 2
currentStopLoss := math.min(currentStopLoss, entryPrice - lockSmallLevel * riskUnit)
profitStage := 2
if currentR >= lockBigR and profitStage < 3
currentStopLoss := math.min(currentStopLoss, entryPrice - lockBigLevel * riskUnit)
profitStage := 3
if useGivebackKill and maxR >= givebackStartR and (maxR - currentR) >= maxGivebackR
strategy.close("Short", comment="回撤熔断 峰值:" + str.tostring(maxR, "#.#") + "R")
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
else if close >= currentStopLoss
strategy.close("Short", comment="止损 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
else if dailyClose > dailyEma50
strategy.close("Short", comment="趋势终结 R:" + str.tostring(currentR, "#.#"))
entryPrice := na
profitStage := 0
maxR := 0.0
// ==================== 图表显示 ====================
plot(dailyEma50, "日线EMA50", color=color.orange, linewidth=2)
plot(h4Ema20, "4H EMA20", color=color.blue, linewidth=1)
upperBand = h4Ema20 + pullbackAtrMult * h4Atr
lowerBand = h4Ema20 - pullbackAtrMult * h4Atr
plot(upperBand, "回调上轨", color=color.new(color.gray, 70))
plot(lowerBand, "回调下轨", color=color.new(color.gray, 70))
plot(hasPosition ? currentStopLoss : na, "动态止损", color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(hasPosition ? entryPrice : na, "入场价", color=color.white, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
// 背景色：杠杆模式用深绿，普通牛市浅绿，熊市红色
bgColor = useLeverage ? color.new(color.green, 80) :
isBullishEnv ? color.new(color.green, 95) :
isBearishEnv ? color.new(color.red, 95) :
color.new(color.gray, 97)
bgcolor(bgColor)
plotshape(canOpenLong, "做多", shape.triangleup, location.belowbar, color.lime, size=size.small)
plotshape(canOpenShort, "做空", shape.triangledown, location.abovebar, color.red, size=size.small)
// 杠杆启用标记
plotshape(useLeverage and not hasPosition, "杠杆模式", shape.diamond, location.top, color.yellow, size=size.tiny)
// ==================== 激进版Dashboard ====================
var table dashboard = table.new(position.top_right, 2, 12, bgcolor=color.new(color.black, 85), border_width=1)
if barstate.islast
// 标题
table.cell(dashboard, 0, 0, "激进复利版 v3.0", text_color=color.white, text_size=size.normal, bgcolor=color.new(color.red, 50))
table.cell(dashboard, 1, 0, "高风险高回报", text_color=color.yellow, text_size=size.normal, bgcolor=color.new(color.red, 50))
// 账户状态
table.cell(dashboard, 0, 1, "当前权益", text_color=color.white, text_size=size.small)
equityColor = strategy.equity > strategy.initial_capital ? color.lime : color.red
table.cell(dashboard, 1, 1, "$" + str.tostring(strategy.equity, "#,###"), text_color=equityColor, text_size=size.small)
// 累计盈利
table.cell(dashboard, 0, 2, "累计盈利", text_color=color.white, text_size=size.small)
profitColor = cumulativeProfitPct > 0 ? color.lime : color.red
table.cell(dashboard, 1, 2, str.tostring(cumulativeProfitPct, "#.#") + "%", text_color=profitColor, text_size=size.small)
// 杠杆状态
table.cell(dashboard, 0, 3, "当前杠杆", text_color=color.white, text_size=size.small)
leverageColor = effectiveLeverage > 1.0 ? color.yellow : color.gray
leverageStatus = effectiveLeverage > 1.0 ? str.tostring(effectiveLeverage, "#.#") + "x 🚀" : "1.0x"
table.cell(dashboard, 1, 3, leverageStatus, text_color=leverageColor, text_size=size.small)
// 基础风险（3%）
table.cell(dashboard, 0, 4, "基础风险", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 4, "$" + str.tostring(baseRiskAmount, "#") + " (3%)", text_color=color.aqua, text_size=size.small)
// 实际风险（含杠杆）
table.cell(dashboard, 0, 5, "实际风险", text_color=color.white, text_size=size.small)
actualRiskColor = actualRiskAmount > baseRiskAmount ? color.orange : color.lime
table.cell(dashboard, 1, 5, "$" + str.tostring(actualRiskAmount, "#"), text_color=actualRiskColor, text_size=size.small)
// 趋势状态
trendText = isBullishEnv ? "多头 ▲" : isBearishEnv ? "空头 ▼" : "震荡 ■"
trendColor = isBullishEnv ? color.lime : isBearishEnv ? color.red : color.gray
table.cell(dashboard, 0, 6, "趋势", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 6, trendText, text_color=trendColor, text_size=size.small)
// 回调状态
pullbackText = isBullPullback ? "回调区 ✓" : isBearPullback ? "反弹区 ✓" : "等待..."
table.cell(dashboard, 0, 7, "回调", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 7, pullbackText, text_color=(isBullPullback or isBearPullback) ? color.yellow : color.gray, text_size=size.small)
// 持仓状态
posText = isLong ? "持多 ●" : isShort ? "持空 ●" : "空仓 ○"
posColor = isLong ? color.lime : isShort ? color.red : color.gray
table.cell(dashboard, 0, 8, "持仓", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 8, posText, text_color=posColor, text_size=size.small)
// 当前R倍数
table.cell(dashboard, 0, 9, "当前R", text_color=color.white, text_size=size.small)
rColor = currentR > 0 ? color.lime : currentR < 0 ? color.red : color.gray
table.cell(dashboard, 1, 9, str.tostring(currentR, "#.##") + "R", text_color=rColor, text_size=size.small)
// 历史最高R
table.cell(dashboard, 0, 10, "峰值R", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 10, str.tostring(maxR, "#.##") + "R", text_color=color.lime, text_size=size.small)
// 止盈阶段
stageText = profitStage == 0 ? "初始" : profitStage == 1 ? "已保本" : profitStage == 2 ? "锁小利" : "锁大利"
table.cell(dashboard, 0, 11, "阶段", text_color=color.white, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 11, stageText, text_color=color.yellow, text_size=size.small)
trader-c@TradercBTC
无编程背景，手搓AI量化交易策略。（前提：我手动交易能稳定盈利） 这是我前几天一直调试的整体回测结果，很明显的是在 $xrp ，黄金上效果不好。 另外从曲线看22年到25基本不赚钱。 我去问AI，让AI给我看。（在下文） 看完之后我认为这个对我来说暂时够用，我打算直接扔给OKX去跑策略，然后再改正。 其次AI建议我搞一个震荡策略，但是震荡策略我认为网格是最牛逼的（另外哪有上下60%震荡的，AI懂个🥚） 我打算整一套高买低卖的这种中期波段，或者说流动性收割（均值回归？无所谓了），专门应对21年之后的行情。 所以这周干两件事： 1.扔给OKX跑这个趋势策略。Pine Script逻辑转换成Python代码，扔到币安。 2.搞一套21之后的这种均值回归的策略。 理论上把这些细节单独开发出来，AI可以识别且自主决策，使用哪一套策略从而实现80%的自主交易。 另外最大单笔开仓名义金额在3w💲，理论上3000💲十倍就可以跑，我设置的最大亏3500，因此合理来说保证金在1w就能run。（举例子） （有问题评论区问，代码我两个月内如果测试盈利，我就直接公开，业内管这叫啥？开源？） （其实考虑的很多，成本啊之类的，但是先说这么多，搞得东西太多了不知道说啥，慢慢发吧） 以下是AI评价👇： 本质：只干两件事 顺着大趋势，在回调的时候埋伏进去，吃那一大段。 所以： 有明显方向、能走大波段的币（ETH、BTC、SOL） → 很强 长期横盘、假突破一堆的标的（XRP、黄金） → 天然吃亏 我这套系统是「专门打趋势波段」的， 对象是 BTC / ETH / SOL 这种“大起大落”的币， 像 XRP、黄金这种天天阴间横盘的，本来就不是我的猎场。 2. 为啥 XRP、黄金这么拉胯？ XRP： 长期就是：偶尔暴冲一下 → 又回去横 真正给你吃到的趋势很少 大部分时间都在区间里「上下一点点晃你止损」 → 这种“回调狙击 + 动量过滤”的逻辑，在 XRP 上就是被当韭菜晃。 黄金： 波动小 + 走得慢，适合传统机构那种长线、宏观交易 参数是按「加密币那种大起大落」调出来的 → 放到黄金上就是：要么信号很少 要么一进场就被正常波动扫止损 再加上动不动就被宏观数据、央行讲话反杀 → 回测长期看下来，亏是很正常的。 这套系统就是「加密趋势专用」， XRP / 黄金不适合，表现差反而证明它没有乱来。 3. 22–25 年为啥曲线变平？ 核心：不是策略坏了，而是市场给你的“好球”变少了。 可以这样理解： 17–21：典型「狂牛 + 深熊」循环大涨大跌 → 你的趋势系统机会超级多 一波牛市能连吃很多 5R、8R、10R 的大单 22–25：整体是「阴跌 + 大震荡 + 假突破」真正干净的大趋势很少 你的「动量 + EMA50 过滤」一开，多数时间压根不开枪 偶尔有一波上涨，也是：拉一点 → 横很久 → 慢慢磨下来 你的分级止盈能锁一点，但很难再出现那种「一骑绝尘」的大波段 所以你看到： 曲线不再像 17–21 年那样狂飙 但也没有大幅回撤，而是「横着 + 轻微上下」→ 这其实说明：在不适合的行情里，你的系统选择「少出手」而不是「乱亏钱」——这是优点。 22–25 年这三年，本来就是「烂行情为主，趋势行情减少」的阶段， 系统在这段时间更多是保护本金 + 小打小闹， 真正的大爆发还得等下一轮像 17–21 那样的周期。
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