📌“Micro-Rebound Hunter” - (Охотник за микровозвратами) 🧑💻
💡 Идея: 🧨
Цена на спотовом рынке Binance часто делает быстрые ложные пробои (wicks) при повышенной волатильности, особенно на младших таймфреймах.
Стратегия ловит локальные микровозвраты после экстремальных свечей, не используя индикаторы.
⚙️ Логика входа: 🛠️
1. Находим свечу, где:
диапазон high - low ≥ X% (например, 0.5%)
цена закрытия находится в нижних 20% диапазона (для лонга)
либо в верхних 20% диапазона (для шорта)
2. Входим в противоположную сторону импульса, если следующая свеча подтверждает слабость (не обновляет экстремум).
3. Тейк фиксированный (например, +0.2%), стоп за экстремумом предыдущей свечи.
#торговые_стратегии
📌 Подпишись Crypto Python❗️
💡 Идея: 🧨
Цена на спотовом рынке Binance часто делает быстрые ложные пробои (wicks) при повышенной волатильности, особенно на младших таймфреймах.
Стратегия ловит локальные микровозвраты после экстремальных свечей, не используя индикаторы.
⚙️ Логика входа: 🛠️
1. Находим свечу, где:
диапазон high - low ≥ X% (например, 0.5%)
цена закрытия находится в нижних 20% диапазона (для лонга)
либо в верхних 20% диапазона (для шорта)
2. Входим в противоположную сторону импульса, если следующая свеча подтверждает слабость (не обновляет экстремум).
3. Тейк фиксированный (например, +0.2%), стоп за экстремумом предыдущей свечи.
import ccxt
import pandas as pd
import time
def micro_rebound_hunter(symbol="BTC/USDT", timeframe="1m", percent_range=0.5, tp=0.25, sl=0.2):
exchange = ccxt.binance()
bars = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe=timeframe, limit=200)
df = pd.DataFrame(bars, columns=['time','open','high','low','close','vol'])
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms')
last = df.iloc[-1]
prev = df.iloc[-2]
body_range = (last['high'] - last['low']) / last['low'] * 100
if body_range >= percent_range:
# Потенциальный лонг
if last['close'] <= last['low'] + 0.2 * (last['high'] - last['low']):
print(f"🟢 [{symbol}] Потенциальный ЛОНГ на {last['close']}")
print(f"Стоп: {last['low']:.2f}, Тейк: {last['close']*(1+tp/100):.2f}")
# Потенциальный шорт
elif last['close'] >= last['high'] - 0.2 * (last['high'] - last['low']):
print(f"🔴 [{symbol}] Потенциальный ШОРТ на {last['close']}")
print(f"Стоп: {last['high']:.2f}, Тейк: {last['close']*(1-tp/100):.2f}")
# 🔁 Запуск цикла сканера
if __name__ == "__main__":
while True:
try:
micro_rebound_hunter("BTC/USDT")
time.sleep(30)
except Exception as e:
print("Ошибка:", e)
time.sleep(5)
#торговые_стратегии
📌 Подпишись Crypto Python❗️
👍9🔥4❤2